• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.162-164
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• 2004

This paper proposes a new classification system combining the adaptive feature weighting algorithm using the genetic algorithm and the modified KNN rule. GA is employed to choose the middle value of weights and weights of features for high performance of the system. The modified KNN rule is proposed to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments with the unconstrained handwritten digit database of Concordia University in Canada are conducted to show the performance of the proposed method.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.277-283
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• 2014

퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제7권2호
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• pp.629-640
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• 2000

this paper present an efficient line-drawing algorithm that reduces the amount of space required, Because of its efficiency , this line-drawing algorithm is faster than the Bresenham algorithm or the recursive bisection method. this efficiency was achieved through a new data structure; namely , the modified segment tree (MST). Using the modified segment tree and the distribution rule suggested in this paper, we dra lines without generating the recursive calls used in [3] and without creating the binary operation used in [4]. we also show that line accuracy improves in proportion to the display resolution . In practice, we can significantly improve the algorithm's performance with respect to time and space, This improvement offer an increase in speed, specially with lines at or near horizontal, diagonal. or vertical ; that is, this algorithm requires the time complexity of (n) and the space complexity O(2k+1), where n is the number of pixels and k is a level of the modified segment tree.

• 대한산업공학회지
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• 제40권5호
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• pp.481-491
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• 2014

In this paper, we discussed a problem for improving the throughput of a crankshaft manufacturing line in an automotive factory in which the budget for purchasing new machines and installing additional buffers is limited. We also considered the constraint of available space for both of machine and buffer. Although this problem seems like a kind of buffer allocation problem, it is different from buffer allocation problem because additional machines are also considered. Thus, it is not easy to calculate the throughput by mathematical model, and therefore simulation model was developed using $ARENA^{(R)}$ for estimating throughput. To determine the investment plan, a modified Arrow Assignment Rule under some constraints was suggested and it was applied to the real case.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.272-275
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• 2007

This paper is concerned with modified integration algorithm on the strain-space for rate and temperature dependent elasto-plastic constitutive relations in order to obtain more accurate results in numerical implementation. The proposed algorithm is integrated analytically using integration by part and chain rule and then is applied to the 2-stage Lobatto IIIA with second-order accuracy. It has advantage that is able to consider the convective stress rates on the yield surface of the strain-space. Also this paper is carried out the iteration procedure using the Newton-Raphson method to enforce consistency at the end of the step. And the performance of the proposed algorithm for rate and temperature dependent constitutive relation is illustrated by means of analysis of adiabatic shear bands.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권7호
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• pp.564-573
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• 2012

새롭게 제안된 공력 설계 절차와 In-house 프로그램을 이용하여 1 MW급 수평축풍력 터빈 블레이드의 형상을 결정하였고, 기존에 개발된 블레이드의 실험 결과와 본 연구에서 제안한 블레이드와의 비교를 통하여 공력 설계에 대한 타당성을 제시하였다. 블레이드의 구조 설계는 Netting Rule과 Rule of Mixture를 적용하여 설계를 진행하였다. 설계된 블레이드의 구조적 안전성은 상업적 유한요소프로그램인 MSC.NASTRAN을 사용하여 다양한 하중에 따라 선형 정적해석, 변형해석, 좌굴해석, 진동모드해석 등을 수행하였다. 최종적으로 Spera가 제시한 실험식을 적용하여 요구된 피로수명에 대해 타당성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2012

본 논문에서는 수치적 데이터를 이용하여 규칙을 생성하는 시스템에 대해 순차적인 클러스터링 방법을 제안한다. 단일 클러스터링 기법은 방대하고 복잡한 공간 내에서는 원하는 결과를 얻지 못할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 서로 다른 클러스터링 기법을 순차적으로 수행하여 장점들은 활용하고 단점들은 보안하는 형태를 제안하였다. Mountain 클러스터링과 Chen 클러스터링을 이용하여 non-parametric 공간에서 자율적으로 클러스터를 구성하였고, global 공간과 local 공간으로 역할을 분담하여 클러스터를 추정한다. 추정된 클러스터들은 신경회로망이나 퍼지 시스템과 같은 지능 시스템의 구조와 초기 파라미터 결정에 활용될 수 있으며, 확장하여 헬스케어와 의료 분야에서의 결정 제공 시스템의 학습에 도움을 줄 수 있다. 제안된 방법을 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권9호
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• pp.663-670
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• 2020

2.5D C/SiC를 적용한 구조물의 거동 특성을 유한요소해석으로 근사하기 위해 기계적 물성 특성화와 모델링 기법에 관한 연구를 수행하였다. 2.5D C/SiC 소재의 거동 특성을 분석하기 위해 인장시험을 수행하였고 수학적 균질화 기법과 수정된 혼합 법칙을 적용하여 2.5D C/SiC를 구성하는 섬유와 기지의 탄성 물성을 정의하였다. 탄소성 거동을 나타내는 기지는 소성 영역의 거동을 bilinear 함수로 근사하고 시험과 해석의 오차를 최소화하여 등가 항복 강도와 등가 소성 강성을 계산하였다. 그리고 2.5D C/SiC의 RVE를 정의하고 수정된 혼합 법칙을 적용하여 유효강성행렬을 계산하는 과정을 ABAQUS의 User-defined subroutine을 통해 구성하였다. 제안된 과정을 바탕으로 정의된 섬유와 기지의 기계적 물성을 적용하여 유한요소해석을 수행한 결과는 시험의 거동을 잘 근사하고 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.43-50
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest -Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.378-388
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• 2000

In this paper, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) based on Polynomial Neural Networks(PNN) and Fuzzy Neural Networks(FNN) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed FPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of FPNN structure respectively. As the consequence part of FPNN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. FPNN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of FNN with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. As the premise part of FPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. And we use two kinds of FNN structure according to the division method of fuzzy space of input variables. One is basic FNN structure and uses fuzzy input space divided by each separated input variable, the other is modified FNN structure and uses fuzzy input space divided by mutually combined input variables. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function and traffic route choice process. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously. And also performance index related to the approximation and prediction capabilities of model is evaluated and discussed.