• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권2호
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• pp.127-135
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• 1999

Multivarialbe Boiler-Turbine H_\infty Control System Genetic Algorithm Weighting Functions $W_1$(s), $W_2$(s), and design parameter $\gamma$ that are given by Glover-Doyle algorithm, to optimally follow the output of reference model. The first method to do this is that the gains of weighting functions $W_1$(s), $W_2$(s), and design parameter are optimized simultaneously by genetic algorithm with the tournament method that can search more diversely, in the search domain which guarantees the robust stability of system. And the second method is that not only by genetic algorithm with the roulette-wheel method that can search more fast, in that search domain. The boiler-turbine H_\infty control system designed by theabove second method has not only the robust stability to a modeling error but also the the better command tracking preformance than those of the H_\infty control system designed by trial-and-error method and the above first method. Also, this boiler-turbine H_\infty control system has the better performance than that of the LQG/LTR contro lsystem. The effectiveness of this boiler-turbineH_\infty control system is verified by computer simulation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.762-772
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• 2006

Instance based learning algorithm is the best known lazy learner and has been successfully used in many areas such as pattern analysis, medical analysis, bioinformatics and internet applications. However, its feature weighting scheme is too naive that many other extensions are proposed. Our version of IB3 named as eXtended IBL (XIBL) improves feature weighting scheme by backward stepwise regression and its distance function by VDM family that avoids overestimating discrete valued attributes. Also, XIBL adopts leave-one-out as its noise filtering scheme. Experiments with common artificial domains show that XIBL is better than the original IBL in terms of accuracy and noise tolerance. XIBL is applied to two important applications - intrusion detection and spam mail filtering and the results are promising.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제29권1호
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• pp.68-77
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• 1997

The reactor power control system is described in the fashion of the order increased LQR system. To obtain the optimal state feedback gain vectors, the weighting matrix of the performance function should be determined. Since the contentional method has some limitations, stochastic searching methods are investigated to optimize the LQR weighting matrix using the modified genetic algorithm combined with the simulated annealing, a new optimizing tool named the hybrid MGA-SA is developed to determine the weighting parameters of the LQR system. This optimizing tool provides a more systematic approach in designing the LQR system. Since it can be easily incorporated with any forms of the cost function, it also provides the great flexibility in the optimization problems.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.527-539
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• 2023

In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.136-142
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• 2016

본 논문에서는 혼합 norm을 이용한 가중치 함수 기반의 비국부 평균 노이즈 제거 방식을 제안한다. 비국부 평균 노이즈 제거 방식에서 중심 패치와 참조 패치의 오차에 대한 신뢰도는 노이즈 양 및 국부 활동성에 의존적인 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 혼합 norm 기반의 새로운 가중치 함수를 제안하고, 혼합 norm의 차수를 노이즈 정도 및 중심 패치의 국부 활동성에 의해 적응적으로 결정하여 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 성능을 개선하고자 하였다. 실험 결과를 통해 기존의 비국부 평균 노이즈 제거 방식과 비교하여 제안 방식의 정량적 및 정성적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어, 제안 방식은 표준 유클리드 norm 기반의 다른 형태의 비국부 평균 노이즈 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권4호
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• pp.23-30
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• 1999

본 연구에서는 통과대역폭, 리플, 저지대역 감쇠도의 필터특성을 고려하여 주어진 입력사양에 부합하는 withdrawal SAW 필터의 새로운 최적화 알고리즘을 개발하고자 하였다. 필터의 성능해석을 위해 델타함수 모델을 이용하였으며, 대표적인 필터구조로서 균일한 입력 IDT에 대해 출력단을 withdrawal weighting하는 경우를 선정, 해석하였다. 이를 위해 여덟개의 설계변수를 선정하였으며 각각의 변화가 성능변수에 미치는 영향을 고려하여 세 단계를 거쳐 최적화 알고리즘을 완성하였다. 첫 단계에서는 삽입손실을 고려하여 입출력 전극수와 형상의 규격을 결정하고 다음 단계에서는 위상반전 방법을 이용하여 대역폭을 조절하며, 마지막 단계에서는 전극을 추가, 제거하는 방법을 통해 저지대역의 특성규격을 만족시켰다. 본 연구를 통해 제시하는 새로운 withdrawal weighting 필터 설계방법은 기존의 설계 방법들과는 달리 통과대역폭, 리플. 저지대역 억압도, 삽입손실 등의 필터특성을 동시에 고려하며 주어진 입력사양에 부합하는 필터를 최적화할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.359-369
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• 2021

수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1123-1130
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• 2005

본 논문에서는 PAPR 저감 기법인 SPW(Sub-block Phase Weighting) 기법에서 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 저감되도록 조절한 부가 정보를 처리하는 방법을 제안한다. SPW기법은 입력 데이터를 여러 개의 서브블록으로 나누고 위상 회전 벡터를 곱해주는 것으로 피크 전력을 줄여준다. SPW 기법은 부반송파 수와 변조방식, 서브 블록의 수가 PTS 기법과 같을 때 서로 유사한 점을 지니고 있지만, 오직 한 개의 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)를 사용한다는 점에서 기존의 PTS(Partial Transmit Sequence)나 SLM(Selected Mapping) 기법과는 다르다. SPW기법은 비록 PAPR을 효율적으로 줄일 수 있지만 계산 복잡도 문제는 여전히 존재한다. 본 논문에서는 위상 조절을 위 한 방법으로서 flipping 알고리즘과 full iteration 알고리즘을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 특성을 분석하고 성능을 검토하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-14
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• 2004

In this paper, we propose a new data-mining-based methodology for military occupational specialty assignment. The proposed methodology consists of two phases, feature selection and man-power assignment. In the first phase, the k-means partitioning algorithm and the optimal variable weighting algorithm are used to determine attribute weights. We address limitations of the optimal variable weighting algorithm and suggest a quadratic programming model that can handle categorical variables and non-contributory trivial variables. In the second phase, we present an integer programming model to deal with a man-power assignment problem. In the model, constraints on demand-supply requirements and training capacity are considered. Moreover, the attribute weights obtained in the first phase for each specialty are used to measure dissimilarity. Results of a computational experiment using real-world data are provided along with some analysis.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-58
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• 2020

Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.