• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.15-21
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• 2004

This paper deals with asymptotic stabilization problems for linear systems with time-varying input disturbances. In order to eliminate the influence of a disturbance on the system, a disturbance observer is designed and the time-varying disturbance can be rejected using its estimated value. Since the disturbance observer is kind of low-pass filter, it has inevitably estimation errors. To eliminate the inflences on the performance due to these errors, the additional control is designed based on these estimation errors using a well-known min-max control method. It is shown that the asymptotic stability of the closed-loop system is guaranteed. In general, the min-max control method requires the switching of control inputs and the switching magnitude of the control input is determined by the disturbance estimation error bounds. As the error bounds can be made arbitrarily small by choosing the high gain for the disturbance observer, the control method suggested in this paper can reduce the chattering phenomena as small as possible. Therefore, it has superior performance to the existing ones.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.33-38
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• 2014

FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.497-508
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• 2005

This paper aims at studying on K-means Clustering focusing on initialization which affect the clustering results in K-means cluster analysis. The four different methods(the MA method, the KA method, the Max-Min method and the Space Partition method) were compared and the clustering result shows that there were some differences among these methods, especially that the MA method sometimes leads to incorrect clustering due to the inappropriate initialization depending on the types of data and the Max-Min method is shown to be more effective than other methods especially when the data size is large.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.191-196
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• 2009

볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1794-1800
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• 2008

본 논문에서는 PLA를 사용하여 디지털논리 스위칭함수를 효과적으로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저 포스트 대수를 기반으로 MIN 대수연산과 MAX 대수연산을 제안하였고, 이를 구현하기 위해 T-gate에 대해 논의하였다. 그리고 PLA의 기본 회로인 MIN 배열, MAX 배열과 리터럴에 대해 논의하였다. PLA를 사용하여 디지털논리스위칭함수를 설계하기 위해 변수분할, 모듈러 구조, 리터럴 생성기, 복호기와 인버터를 제안하였다. 제안한 방법은 좀 더 콤펙트하고 확장성이 용이하다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.85-91
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• 2018

전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.

• 오토저널
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• 제15권1호
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• pp.81-88
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• 1993

A direct treatment of the min-max type objective function of the dynamic response optimization problem is proposed. Previously, the min-max type objective function was transformed to an artificial design variable and an additional point-wise state variable constraint function was imposed, which increased the complexity of the optimization problem. Especially, the design sensitivity analysis for the augmented Lagrangian functional with the suggested treatment is established by using the adjoint variable method and a computer program to implement the proposed algorithm is developed. The optimization result of the proposed treatment are obtained for three typical problems and compared with those of the previous treatment. It is concluded that the suggested treatment in much more efficient in the computational effort than the previous treatment with giving the similar optimal solutions.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.976-978
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• 1999

Recently PWM invertor is broadly used for control of induction motor. The invertor is able to generate sin wave current from high speed switching power device such as IGBT. However the invertor is disturbed by dead time inevitably needed to prevent a short of the DC link voltage, and the dead time mainly causes distortions of the output current. In this Paper the dead time compensation method which corrects the voltage error from dead time, and Min Max algorithm enlarging the operating voltage of PWM were Proposed. This method can be implemented by software programming without any additional hardware circuit. The proposed algorithms were implemented by DSP(TMS320C31, 40MHz) and FPGA(QL2007, Quick Logic) described in VHDL. and applied to 3 phase induction motor(2.2 KW) to show the superior performance

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.214-218
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• 1999

The aim of our study is to develop new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggest the techniques of its continuous detection. So as to detect daytime sea fog/stratus(00UTC, May 10, 1999), visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during daytime showed A(min) > 20％ and DA < 10％ when visble accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which detected is of similarity in composite image and surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), infrared accumulated histogram method and maximum brightness temperature method are used, respectively. Maximum brightness temperature method(T_max method) detected sea fog better than IR accumulated histogram method. In case of T_max method, when infrared value is larger than T_max, fog is detected, where T_max is an unique value, maximum infrared value in each pixel during one month. Then T_max is beneath 700hpa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which detected by T_max method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference). But inland visibility and relative humidity didn't always agreed well.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.