• 한국실내디자인학회논문집
• /
• 제21권2호
• /
• pp.35-45
• /
• 2012

The development of digital media made the change of architectural paradigm from tectonic to the surface and pattern. This means the transition to the new kind of materiality and the resurrection of ornament. This study started as an aim to apply biological pattern to architectural design from the new perception of pattern. Architectural patterns in the early era appeared as ladders, steps, chains, trees, vortices. But since 21st century, we can find patterns in nature like atoms and molecular structures, fluid forms of dynamics and new geometrical pattern like fractal and first of all biological patterns like viruses and micro-organisms, Voronoi cells, DNA structure, rhizomes and various hybrids and permutations of these. Pattern became one of the most important elements and themes of contemporary architecture through the change of materiality and resurrection of ornament with the new perception of surface in architecture. One of the patterns that give new creative availability to the architectural design is biological pattern which is self-organized as an optimum form through interaction with environment. Biological patterns emerge mostly as self-replicating patterns through morphogenesis, certain geometrical patterns(in particular triangles, pentagons, hexagons and spirals). The architectural application methods of biological patterns are direct figural pattern of organism, circle pattern, polygon pattern, energy-material control pattern, differentiation pattern, parametric pattern, growth principle pattern, evolutionary ecologic pattern. These patterns can be utilized as practical architectural patterns through the use of computer programs as morphogenetic programs like L-system, MoSS program and genetic algorithm programs like Grasshoper, Generative Components with the help of computing technology like mapping and scripting.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.253-264
• /
• 2009

본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제37권5호
• /
• pp.257-271
• /
• 2010

Photolithography 통합 시대의 끝이 빠르게 다가옴에 따라, 최근에는 새로운 나노 스케일의 소재와 집적 방식에 기반을 둔 수많은 나노 스케일 장치와 시스템이 나타나고 있다. 특히 nanowire crossbar 구조를 이용한 다양한 reconfigurable architecture 들이 보고되고 있다. 하지만 아쉽게도 나노 스케일의 구성 요소를 이용한 이러한 고집적 시스템은 생산 단계에서 발생하는 각종 물리적 결함과 오차에 취약하며 따라서 결함에 대한 관용성 즉 defecttolerance는 nanowire reconfigurable crossbar 시스템에 있어 해결해야 할 가장 중대한 문제 중 하나라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 nanowire reconfigurable crossbar 시스템 상에서 사용되어질 수 있는 세 가지의 결함 회피형(defectavoidant) 로직 재할당 알고리듬을 설명하고 다양한 방식으로 평가하였다. 이에 더불어 로직 재할당시에 발생하는 비용과 이로 인해 얻어지는 repair performance를 계량적으로 상호 분석하여 최적화된 repair 방식을 찾아내는 새로운 방안을 소개하였다. 이어 다양한 파라메터들을 이용한 시뮬레이션 결과를 제시함으로써 새로 소개된 cost-driven repair 최적화 방식을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• pp.433-436
• /
• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제1권2호
• /
• pp.194-202
• /
• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 응용통계연구
• /
• 제32권5호
• /
• pp.721-740
• /
• 2019

영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로 접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자 Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된 잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제21권6호
• /
• pp.923-932
• /
• 2008

우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

• 한국강구조학회 논문집
• /
• 제14권4호
• /
• pp.539-547
• /
• 2002

사장교의 정확한 초기형상을 결정하기 위한 초기평형상태 해석법으로 케이블 장력에 큰 영향을 미치는 축방향 변형을 고려한 반복해석 알고리즘을 제시하였다. 해석의 정확성과 수렴성을 향상시키기 위해 매개변수 해석을 통해 케이블 장력의 초기값을 간단하게 결정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 3차원 뼈대요속와 탄성현수선요소를 적용한 해석 프로그램을개발하여 사장교의 기하비선형 거동을 고려하였다. 실교량 모델을 포함한 해석 예제를 통하여 본 연구에서 제시한 해석 알고리즘의 정확성과 적용성을 검증하였다. 제안된 해석 알고리즘은 부재 제작시 측방향 변형을 제작 캠버량으로 반영하지 않는 경우나 시공중 발생하는 시공오차나 제작오차의 영향을 제거하기 위해 최종장력을 보정하는 경우에 유용하게 적용될 수 있다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제49권6호
• /
• pp.528-533
• /
• 2012

Flexible composite propellers are subject to large deformation under heavy loading, and hence the hydrodynamic performance of deformed propeller might deviate from that of the metallic propeller under negligible deformation. To design the flexible propeller, it is therefore necessary to be able to evaluate the structural response of the blades to the hydrodynamic loadings, and then the influence of the blade deformation upon the hydrodynamic loadings. We use the lifting-surface-theory-based propeller analysis and design codes in solving the hydrodynamic problem, and the finite-element-method program formulated with 20-node iso-parametric solid elements for the analysis of the structural response. The two different hydrodynamic and structural programs are arranged to communicate through the carefully-designed interface scheme which leads to the derivation of the geometric parameters such as the pitch, the rake and the skew distributions common to both programs. The design of flexible propellers, suitable for manufacturing, is shown to perform the required thrust performance when deformed in operation. Sample design shows the fast iteration scheme and the robustness of the design procedure of the flexible propellers.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제28권6호
• /
• pp.723-731
• /
• 2016

프리텐션 콘크리트 부재에서 강연선의 유효프리스트레스를 확보하기 위해서는 부재의 단부부터 특정 부착길이가 필요하며, 이를 전달길이라고 정의한다. 그러나, 강연선과 콘크리트 사이의 복잡한 부착 메커니즘으로 인해 결정론적인 방법으로 전달길이를 산정하는 기존 방법들은 많은 불확실성을 내포하고 있으며, 안전측의 해석결과를 제공하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서, 이 연구에서는 여러 영향인자들의 복잡한 메커니즘을 보다 효과적으로 고려하여 정확한 전달길이를 산정하기 위해 뉴로-퍼지 시스템의 방법 중 하나인 ANFIS를 도입하였다. 기존 연구로부터 총 253개의 실험체를 수집하여 ANFIS 알고리즘을 훈련시켰으며, 훈련된 ANFIS 알고리즘은 전달길이를 매우 정확히 예측하였다. 또한, ANFIS 전달길이 평가결과를 토대로, 변수분석과 차원해석을 수행하여 보다 간략화된 전달길이 산정식을 제안하였으며, 제안식은 ANFIS 해석결과와 거의 대등한 정확도를 보여주었다.