• 대한기계학회논문집A
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• 제31권12호
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• pp.1180-1187
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• 2007

In the present work, topology optimization method using adaptive inner-front level set method is presented. In the conventional level set based topology optimization method, there exists an incapability for inner-front creation during optimization process. In this regard, as a new attempt to avoid and to overcome the limitation, an inner-front creation algorithm is proposed. In the inner-front creation algorithm, the strain energy density of a structure along with volume constraint is considered. Especially, to facilitate the inner-front creation process during the optimization process, the inner-front creation map which corresponds to the discrete valued function of strain energy density is constructed. In the evolution of the level set function during the optimization process, the least-squares finite element method (LSFEM) is employed. As an application to shell structures, the lightweight design of doubly curved shell and segmented mirror is carried out.

• 전기학회논문지
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• 제59권10호
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• pp.1874-1881
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• 2010

A recursive linear stochastic error compensation algorithm is newly proposed for target localization in sensor network which provides range difference of arrival(RDOA) measurements. Target localization with RDOA is a well-known nonlinear estimation problem. Since it can not solve with a closed-form solution, the numerical methods sensitive to initial guess are often used before. As an alternative solution, a pseudo-linear estimation scheme has been used but the auto-correlation of measurement noise still causes unacceptable estimation errors under low SNR conditions. To overcome these problems, a stochastic error compensation method is applied for the target localization problem under the assumption that a priori stochastic information of RDOA measurement noise is available. Apart from the existing methods, the proposed linear target localization scheme can recursively compute the target position estimate which converges to true position in probability. In addition, it is remarked that the suggested algorithm has a structural reconciliation with the existing one such as linear correction least squares(LCLS) estimator. Through the computer simulations, it is demonstrated that the proposed method shows better performance than the LCLS method and guarantees fast and reliable convergence characteristic compared to the nonlinear method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.233-236
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• 2008

Recently, the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that unmanned robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents an algorithm for extracting terrain information from elevation maps as an early step of traversability analysis. Slope and roughness information are extracted from a world terrain map based on least squares method and fractal theory, respectively. The effectiveness of the proposed algorithm is verified on both fractal and real terrain maps.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.276-287
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• 2014

Neural fuzzy system (NFS) is basically a fuzzy system that has been equipped with learning capability adapted from the learning idea used in neural networks. Due to their outstanding system modeling capability, NFS have been widely employed in various applications. In this article, we intend to discuss several ideas regarding the learning of NFS for modeling systems. The first issue discussed here is about structure learning techniques. Various ideas used in the literature are introduced and discussed. The second issue is about the use of recurrent networks in NFS to model dynamic systems. The discussion about the performance of such systems will be given. It can be found that such a delay feedback can only bring one order to the system not all possible order as claimed in the literature. Finally, the mechanisms and relative learning performance of with the use of the recursive least squares (RLS) algorithm are reported and discussed. The analyses will be on the effects of interactions among rules. Two kinds of systems are considered. They are the strict rules and generalized rules and have difference variances for membership functions. With those observations in our study, several suggestions regarding the use of the RLS algorithm in NFS are presented.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2382-2390
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• 2007

본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.452-459
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• 2021

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.520-525
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• 2009

적응 빔형성기에 대한 기존의 연구들은 간섭신호가 비교적 정상상태인 것을 가정하여 시간-평균을 취하거나 비교적 간단한 최소자승법 (Least Mean Squares)등을 이용하여 구현하고 있으나, 비정상 (Non-stationary) 상태의 간섭잡음의 제거 성능은 상대적으로 떨어진다. 따라서 본 논문에서는, 이러한 비정상 간섭 신호의 제거를 위해 MAFF-RLS 알고리즘을 도출하고, 이를 수정, 적용한 광대역 GSC의 구조를 제안하였다. 그리고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과, 기존의 SMI, RLS 방법을 이용한 빔형성기보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.414-421
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• 2014

This paper presents a method of ballistic missile launch point estimation using phase division least squares. The proposed algorithm employs smoothing to enhance estimation accuracy and generates functions of time for total velocity, flight path angle and heading angle, allowing extrapolation to estimate the launch point. Performance of the proposed algorithm is tested in conjunction with the extended Kalman filter and the Kalman filter.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.138-144
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• 2012

본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 시간 영역 등화를 제안한다. OFDM 시스템은 보호구간을 삽입하여 다중 경로 페이딩에 강인한 특성을 보이지만, 도플러 환경에서는 부반송파간의 직교성이 유지되지 않아 채널간의 간섭이 발생한다. 대표적인 시간 영역 등화 방법으로 LS (Least Squares) 알고리즘이 있지만 채널 길이가 길어질수록 잡음에 의한 오차가 커지는 단점이 있다. 다중 경로 페이딩은 서로 다른 지연을 갖는 신호의 합으로 볼 수 있고, 시간 영역에서 성긴 (sparse) 특성이 있다고 할 수 있다. CS (Compressive Sensing) 알고리즘 중 하나인 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘은 성긴 채널에서 중요한 요소만을 선택하여 채널을 복원함으로서 잡음의 영향을 줄일 수 있다. 모의실험에서는 여러 가지 채널 환경에서 OMP 알고리즘의 채널 등화 성능을 다른 등화 방법과 비교하여 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.338-344
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• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.