• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.406-411
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• 2005

본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.25-31
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• 2014

비대칭키 RSA의 공개키 e와 합성수 n=pq은 알고 있고 개인키 d를 모를 때, ${\phi}(n)=(p-1)(q-1)=n+1-(p+q)$을 구하여 $d=e^{-1}(mod{\phi}(n))$으로 개인키 d를 해독한다. 암호해독은 일반적으로 n/p=q 또는 $a^2{\equiv}b^2$(mod n), a=(p+q)/2,b=(q-p)/2를 구하는 소인수 분해법이 널리 적용되고 있다. 그러나 아직까지도 많은 RSA 수들이 해독되지 않고 있다. 본 논문은 ${\phi}(n)$을 직접 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 이산대수의 아기걸음-거인걸음법과 모듈러 지수연산의 $2^k$-ary법을 적용하였다. 이 알고리즘은 역-아기걸음과 $2^k$-ary 성인걸음법을 적용하여 기본적인 성인걸음법 수행횟수를 $1/2^k$로 줄이고, $m={\lfloor}\sqrt{n}{\rfloor}$의 저장 메모리 용량도 l, $a^l$ > n로 감소시켜 ${\phi}(n)$을 l회 이내로 구하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.297-300
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• 2001

Artificial neural networks have become important tools in many fields. This paper describes a new algorithm fur training an RBF network. This algorithm has two main advantages: higher accuracy and a too stable learning process. In addition, it can be used as a good classifier in pattern recognition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.71-76
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• 2014

대표적인 공개키 암호방식인 RSA에 사용되는 합성수 n=pq의 큰자리 소수 p,q를 소인수분해하여 구하는 것은 사실상 불가능하다. 공개키 e와 합성수 n은 알고 개인키 d를 모를 때, ${\phi}(n)=(p-1)(q-1)=n+1-(p+q)$을 구하여 $d=e^{-1}(mod{\phi}(n))$의 역함수로 개인키 d를 해독할수 있다. 따라서 ${\phi}(n)$을 알기위해 n으로부터 p,q를 구하는 수학적 난제인 소인수분해법을 적용하고 있다. 소인수분해법에는 n/p=q의 나눗셈 시행법보다는 $a^2{\equiv}b^2(mod\;n)$, a=(p+q)/2,b=(q-p)/2의 제곱합동법이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 다양한 제곱합동법이 존재함에도 불구하고 아직까지도 많은 RSA 수들이 해독되지 않고 있다. 본 논문은 ${\phi}(n)$을 직접 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 $2^j{\equiv}{\beta}_j(mod\;n)$, $2^{{\gamma}-1}$ < n < $2^{\gamma}$, $j={\gamma}-1,{\gamma},{\gamma}+1$에 대해 $2^k{\beta}_j{\equiv}2^i(mod\;n)$, $0{\leq}i{\leq}{\gamma}-1$, $k=1,2,{\ldots}$ 또는 $2^k{\beta}_j=2{\beta}_j$로 ${\phi}(n)$을 구하였다. 제안된 알고리즘은 $n-10{\lfloor}{\sqrt{n}}{\rfloor}$ < ${\phi}(n){\leq}n-2{\lfloor}{\sqrt{n}}{\rfloor}$의 임의의 위치에 존재하는 ${\phi}(n)$도 약 2배 차이의 수행횟수로 찾을 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제49권3호
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• pp.245-254
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• 2021

Purpose: In order to accurately reach an underwater projectile to a target point, reliable INS and accurate arrangement of INS between master and slave INS is paramount. Unlike terrestrial and aerial environments, underwater projectile will operates in a restricted environment where location information cannot be received or sent through satellites. In this report, we review the factors affecting the transfer alignment of master and slave INS, as well as how to improve the positional error between INS through improved transfer alignment algorithms. Methods: In this work, we propose an improvement algorithm and verify it through simulation and driving test. The simulation confirmed the difference in the transfer alignment azimuth by fitting the MINS and SINS indoors, displacement in posture, and the process of transfer alignment between MINS and SINS through a driving test to confirm algorithm can improve the arrangement. Results: According to this study, reason for the error in the transfer alignment between MINS/SINS is the factors of the system where movements such as roll, pitch, yaw are not inter locked in real time due to the delay in transmit/receive system. And confirm that the improved algorithm has a desirable effect on accuracy. Conclusion: Through this work, it is possible to identify ways to improve the accuracy of underwater projectiles to reach their target points under various underwater environments and launch condition.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.27-35
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• 2022

본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권1호
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• pp.157-166
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• 2016

In this paper, a new sag and peak voltage detector is proposed for a single-phase inverter using delta square operation. The conventional sag detector is from a single-phase digital phase-locked loop (DPLL) that is based on d-q transformations using an all-pass filter (APF). The d-q transformation is typically used in the three-phase coordinate system. The APF generates a virtual q-axis voltage component with a 90° phase delay, but this virtual phase cannot reflect a sudden change in the grid voltage at the instant the voltage sag occurs. As a result, the peak value is drastically distorted, and it settles down slowly. A modified APF generates the virtual q-axis voltage component from the difference between the current and the previous values of the d-axis voltage component in the stationary reference frame. However, the modified APF cannot detect the voltage sag and peak value when the sag occurs around the zero crossing points such as 0° and 180°, because the difference voltage is not sufficient to detect the voltage sag. The proposed algorithm detects the sag voltage through all regions including the zero crossing voltage. Moreover, the exact voltage drop can be acquired by calculating the q-axis component that is proportional to the d-axis component. To verify the feasibility of the proposed system, the conventional and proposed methods are compared using simulations and experimental results.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-5
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• 2005

강화학습(Reinforcement-Learning)의 목적은 환경으로부터 주어지는 보상(reward)을 최대화하는 것이며, 강화학습 에이전트는 외부에 존재하는 환경과 시행착오를 통하여 상호작용하면서 학습한다 대표적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning은 시간 변화에 따른 적합도의 차이를 학습에 이용하는 TD-Learning의 한 종류로서 상태공간의 모든 상태-행동 쌍에 대한 평가 값을 반복 경험하여 최적의 전략을 얻는 방법이다. 본 논문에서는 강화학습을 적용하기 위한 예를 n-Queen 문제로 정하고, 문제풀이 알고리즘으로 Q-Learning을 사용하였다. n-Queen 문제를 해결하는 기존의 방법들과 제안한 방법을 비교 실험한 격과, 강화학습을 이용한 방법이 목표에 도달하기 위한 상태전이의 수를 줄여줌으로써 최적 해에 수련하는 속도가 더욱 빠름을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.191-196
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• 2002

알고리즘의 설계에 있어서 주어진 연결망을 다른 연결망으로 임베딩하는 것은 알고리즘을 활용하는 중요한 방법이다. 상호연결망 HCN(n, n)은 HFN(n, n)은 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용(network cost)이 작은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 하이퍼큐브 $Q_{2n}$와 HCN(n, n), HFN(n, n) 사이에 임베딩하는 방법을 제시하고, 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 HCN(n, n)과 HFN(n, n)에 연장율 3, 평균 연장율 2 이하에 임베딩 가능함을 보인다. 또한 HCN(n, n), HFN(n, n)은 하이퍼큐브 $Q_{2n}$에 임베딩하는 비용이 0(n)임을 보인다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권9호
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• pp.628-636
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• 2015

In this study, theoretical and experimental analyses were performed for creating and moving the zone of quiet(ZoQ) to the ear location of a sitter by using active sound control technique. As the ZoQ is actively created at the location of the error microphone basically with an active sound control system using an algorithm such as the filtered-x least mean square(FxLMS), the virtual microphone control(VMC) method was considered to move the location of the ZoQ to around the sitter`s ear. A chair system with microphones and loudspeakers on both sides was manufactured for the experiment and thus an active headrest against the swept narrowband noise as the primary noise was implemented with a real-time controller in which the VMC algorithm was embedded. After the control experiment with and without the VMC method, the location variation of the ZoQ by analyzing the error signals measured by the error and the virtual microphones. Therefore, it is observed that the FxLMS with the VMC technique can provide the re-location of the ZoQ from the error microphone location to the virtual microphone location. Also it is found that the amount of the attenuation difference between the two locations was small.