• 대한기계학회논문집A
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• 제33권5호
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• pp.474-481
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• 2009

Fracture models and criteria of adhesive with two parameters, namely $G_C$ and ${\sigma}_{max}$, have been developed to describe the fracture process of adhesive joints. Cohesive zone model(CZM) is a representative two parameter failure criteria approach. In CZM, ${\sigma}_{max}$ is a critical, limiting maximum value of the stress in the damage zone ahead of the crack and is assumed to have some physical significance in adhesive failure. Based on CZM and finite element analysis method, the relationship between fracture load and adhesive properties, as $G_{IC)$ and $({\sigma}_{max})_I$, was investigated in adhesively bonded joint tensile test and T-peel test. The two parameters in tensile mode loading were evaluated by using the relationship. The value of $G_{\IC}$ evaluated by proposed method showed close agreement with analytical solution for tapered double cantilever beam(TDCB) test which proposed in an ASTM standard.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.1227-1233
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• 1993

In this paper we present the differential geometric approach for the analysis and design of sliding modes in nonlinear variable structure feedback systems. We also design the robust controller for the nonlinear system using variable structure control theory on the basis of differential geometric methods and feedback linearization applying Min-Max control based on the Lyapunov second method. The robustness against parameter uncertainties for robot manipulators with flexible joint is considered. Simulation results are presented and show the advantage of the proposed nonlinear control method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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• pp.1-5
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• 2004

In this paper, we propose a novel approach for evolving the architecture of a multi-layer neural network. Our method uses combined ART1 algorithm and Max-Min neural network to self-generate nodes in the hidden layer. We have applied the. proposed method to the problem of recognizing ID number in student identity cards. Experimental results with a real database show that the proposed method has better performance than a conventional neural network.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.91-99
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• 2014

본 논문은 2차 할당 문제의 최적 해를 찾을 수 있는 휴리스틱 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 선형 할당 문제의 최적 해는 헝가리안 알고리즘으로 구한다. 그러나 2차 할당문제의 최적 해를 찾는 알고리즘은 제안되지 않고 있다. 제안된 알고리즘은 거리행렬의 단위거리로부터 그리드 형태의 배치를 찾아내고, 이 형태에 맞도록 흐름량 행렬의 최대 값부터 내림차순으로 최대흐름을 최소 거리에 배치하는 최대흐름/최소거리 기법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 그리드형 2차 할당문제에 적용한 결과 2차 할당문제의 해를 다항시간에 구할 수 있는 알고리즘이 존재할 가능성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.17-25
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• 2006

인공지능 기법을 이용한 컴퓨터 게임에 대한 학술적 연구는 오랫동안 이루어져 왔으며 주로 게임에 대한 숙련도를 높여서 인간에게 승리하는 것이 주요 연구 목적이었다. 그러나 최근의 상업용 게임에서는 게임의 흥미를 제공하기 위해서 사용자의 적응을 목적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 기존의 강화학습알고리즘을 수정하여 사용자 적응에 중점을 둔 적응형 강화 학습 알고리즘을 제안하였다. 실험대상으로는 많은 상태공간을 가진 오델로 게임을 대상영역으로 하여 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템의 성능측정은 두개의 강화학습 알고리즘이 각각 Min-Max 알고리즘과 대결하는 방식으로 실험을 하였으며, 결과는 기존의 강화 학습 알고리즘과의 대결에서도 향상된 학습율을 나타내었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.109-120
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• 1998

본 논문에서는 퍼지 벌레 검색과 최소-최대 군집화 알고리즘에 기반한 영상 영역화 기법을 제안한다. 전체 영상에서 에지 정보는 픽셀들의 공간 관계를 포함하게 되며, 이를 위해 목적 함수들의 인자를 조정하여 퍼지 벌레의 행동을 정의하며, 에지 정보를 검사하는 방법으로 퍼지 벌레값과 최소-최대 노드를 이용한다. 에지 추출을 사용하는 현재의 영역화 방법들은 수학적 모델에 기반한 매스크 정보를 필요로 하며, 매스크 연산으로 인하여 수행 시간도 많이 걸리게 된다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 퍼지 벌레의 검색에 따라 단일 연산을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘에서 필요한 범위의 크기를 스스로 결정하고 빠르고 강력한 계산을 수행하기 위해 최적해를 찾는 유전 알고리즘을 도입하고자 한다. 추가적으로, 영상의 그레이-히스토그램에서 퍼지 검색과 군집화를 수행하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 유전 퍼지 벌레 검색과 유전 최소-최대 군집화가 제안된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 히스토그램을 사용하여 적응적으로 양자화되며, 계산 시간과 메모리를 적게 요구하는 단일 검색 방법을 수행한다는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1336-1345
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• 2021

Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the most common neurological disorders in children. The diagnosis of ADHD in children is based on the interviews and observation reports of parents or teachers who have stayed with them. Since this approach cannot avoid long observation time and the bias of observers, another approach based on Electroencephalography(EEG) is emerging. The goal of this study is to develop an assistive tool for diagnosing ADHD by EEG classification. This study explores the frequency bands of EEG and extracts the implied features in them by using the proposed CNN. The CNN architecture has three Convolution-MaxPooling blocks and two fully connected layers. As a result of the experiment, the 30-60 Hz gamma band showed dominant characteristics in identifying EEG, and when other frequency bands were added to the gamma band, the EEG classification performance was improved. They also show that the proposed CNN is effective in detecting ADHD in children.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1332-1335
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• 2008

In order to various service types of real time and non-real time traffic with varying requirements are transmitted over the IEEE 802.16 standard is expected to provide quality of service(QoS) researchers have explored to provide a queue management scheme with differentiated loss guarantees for the future Internet. The sides of a packet drop rate, an each class to differential drop probability on achieving a low delay and high traffic intensity. Improved a queue management scheme to be enhanced to offer a drop probability is desired necessarily. This paper considers multiple random early detection with differential drop probability which is a slightly modified version of the Multiple-RED(Random Early Detection) model, to get the performance of the best suited, we analyzes its main control parameters (max_th, min_th, max_p) for achieving the proportional loss differentiation (PLD) model, and gives their setting guidance from the analytic approach. we propose Dynamic-multiple queue management scheme based on differential drop probability, called Dynamic-VQSDDP(Variable Queue State Differential Drop Probability)T, is proposed to overcome M-RED's shortcoming as well as supports static max_p parameter setting values for relative and each class proportional loss differentiation. M-RED is static according to the situation of the network traffic, Network environment is very dynamic situation. Therefore max_p parameter values needs to modify too to the constantly and dynamic. The verification of the guidance is shown with figuring out loss probability using a proposed algorithm under dynamic offered load and is also selection problem of optimal values of parameters for high traffic intensity and show that Dynamic-VQSDDP has the better performance in terms of packet drop rate. We also demonstrated using an ns-2 network simulation.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.201-207
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• 2018

2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 거리 합을 오름차순으로, 물동량 합을 내림차순으로 정렬하여 1:1 매치시킨 최소 거리 위치에 최대 물동량 시설을 배정하는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 $O(n^2)$의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.