• 한국지구과학회지
• /
• 제30권7호
• /
• pp.834-844
• /
• 2009

본 연구에서는 최소모델영역 연산자를 MT(magnetotelluric) 2차원 역산 알고리듬에 적용하여 역산 해의 대비를 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 creeping법에 기초한 최소자승 역산에 최소모델영역 연산자를 수치적으로 유도하여 알고리듬을 구현하였으며, 공간함수로서의 평활화 상수를 도입한 ACB (Active Constraint Balancing) 법을 동시에 적용하여 최소모델영역 연산자를 이용할 때 단점으로 지적되었던 역산 해의 안정성을 향상시켰다. 고립된 단일 이상체 모델에 대한 수치실험을 통하여 MT 역산에 있어서 최소영역 연산자의 효과를 기존의 2차 미분연산자와 비교 분석하여 MT 역산에서의 특징을 고찰하였다. 또한 다중 이상체 모델에 대한 실험을 통하여 Occam 역산과 비교하여 최소모델영역 연산자를 이용한 역산 해의 특징을 비교 분석하였으며 현장 자료에의 적용을 통하여 그 적용성을 살펴보았다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제38권1호
• /
• pp.81-92
• /
• 2006

In this study, the core dynamics of a PWR reactor is identified online by a recursive least-squares method. Based on the identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to designing an automatic controller for the thermal power control of PWR reactors. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, this procedure for solving the optimization problem is repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired temperature, as well as minimizing the variation of the control rod positions. In addition, the objectives are subject to the maximum and minimum control rod positions as well as the maximum control rod speed. Therefore, a genetic algorithm that is appropriate for the accomplishment of multiple objectives is utilized in order to optimize the model predictive controller. A three-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) , is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From the results of a numerical simulation that was carried out in order to verify the performance of the proposed controller with a $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and a $10\%$ step increase or decrease (which were design requirements), it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제36권10호
• /
• pp.979-987
• /
• 2008

항공우주 구조물의 설계 시, 과도한 응력집중을 방지하기 위해 경감공의 위치를 변경해야 하는 경우가 종종 발생한다. 이러한 위치 최적 설계를 위해서는 경감공의 위치 갱신에 따라 변경된 구조 형상을 반영할 수 있도록 재 모델링을 수행해야 한다. 널리 사용되는 재 모델링 기법으로는 재 격자 생성기법을 들 수 있다. 그러나 구조물의 형상이 변경될 때마다 격자를 재생성 할 경우 많은 시간이 소요되며, 특히 사면체나 삼각형에 비해 좋은 성능을 가진 육면체나 사각형 격자 사용에 제약이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이동최소자승법 기반의 중첩 격자 기법과 유전자 알고리듬을 이용한 새로운 위치 최적 설계 알고리듬을 제안하였으며, 제안된 위치 최적 설계 알고리듬의 성능을 평가하기 위해 2차원 구조물의 경감공 위치 최적 설계를 수행하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
• /
• 해양환경안전학회 2005년도 추계학술대회지
• /
• pp.197-202
• /
• 2005

일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계 검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.681-684
• /
• 2015

무선 통신 시스템에서 전력 증폭기는 신호를 원거리로 송신하기 위해 필수적인 부품이다. 일반적으로 전력증폭기는 비선형 특성을 가지고 있는 소자이며, 입력 전력이 높을수록 심한 비선형 특성을 보인다. 또한 이러한 비선형 왜곡은 신호품질을 저하시키고 인접 채널 간섭을 유발하게 된다. 전력증폭기의 비선형 특성을 선형화하기 위한 다양한 기술들이 알려져 있는데, 그 중에서 디지털 전치왜곡 방식이 디지털 신호처리를 이용하여 효과적으로 전력증폭기를 선형화 하는 것으로 알려져 있다. 하지만, 전력 증폭기가 포화 영역에서 동작 할 경우 심한 비선형 왜곡의 영향으로 전력증폭기의 선형화가 제대로 이루어지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 포화 영역에서 디지털 전치왜곡 성능개선을 다루는데, 계수를 구하는 적응형 알고리즘에서 왜곡이 심한 포화영역의 입력 신호에서는 적응형 알고리즘을 동작시키지 않고 비포화 영역의 신호에서는 알고리즘을 동작시킴으로써 전치왜곡의 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 MATLAB을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였고, 기존의 디지털 전치왜곡 방식과의 비교 분석도 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.104-106
• /
• 2005

In this work, a PWR reactor core dynamics is identified online by a recursive least squares method. Based on this identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to design an automatic controller for thermal power control in PWRs. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired one, and the variation of the control rod positions. Also, the objectives are subject to maximum and minimum control rod positions and maximum control rod speed. Therefore, the genetic algorithm that is appropriate to accomplish multiple objectives is used to optimize the model predictive controller. A 3-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From results of numerical simulation to check the performance of the proposed controller at the 5%/min ramp increase or decrease of a desired load and its 10% step increase or decrease which are design requirements, it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.32-41
• /
• 1999

본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.203-209
• /
• 2016

본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제20권4호
• /
• pp.215-223
• /
• 2016

Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제5권4호
• /
• pp.291-298
• /
• 2002

본 연구에서는 지형을 포함한 2차원 MT 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산 과정시 필요한 모델 반응 계산을 위하여 유한요소법을 이용하였다. 공기와 지표면의 경계를 기준으로 고도에 따라 각 요소들의 절점을 수직으로 이동시킴으로써 추가적인 계산시간의 증가없이 간편히 지형을 구현하였다. 역산에서는 공간적인 함수로서 라그랑지 곱수를 결정하는 알고리듬을 채택하여 역산의 분해능과 안정성을 높이고자 하였다. 수치모델 실험을 통하여 TM과 TE모드 자료의 지형효과를 고찰하였고, 수치 자료의 역산을 통하여 지형을 포함한 역산의 타당성을 살펴보았다. 또한 현장 자료에 대하여 적용하여 본 연구에서 개발된 지형을 포함한 MT자료 역산 알고리듬의 적용성을 확인하였다.