• Structural Engineering and Mechanics
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• 제24권6호
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• pp.709-725
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• 2006

In this paper the buckling and post-buckling behavior of slender bars under self-weight are studied. In order to study the post-buckling behavior of the bar, a geometrically exact formulation for the non-linear analysis of uni-directional structural elements is presented, considering arbitrary load distribution and boundary conditions. From this formulation one obtains a set of first-order coupled nonlinear equations which, together with the boundary conditions at the bar ends, form a two-point boundary value problem. This problem is solved by the simultaneous use of the Runge-Kutta integration scheme and the Newton-Raphson method. By virtue of a continuation algorithm, accurate solutions can be obtained for a variety of stability problems exhibiting either limit point or bifurcational-type buckling. Using this formulation, a detailed parametric analysis is conducted in order to study the buckling and post-buckling behavior of slender bars under self-weight, including the influence of boundary conditions on the stability and large deflection behavior of the bar. In order to evaluate the quality and accuracy of the results, an experimental analysis was conducted considering a clamped-free thin-walled metal bar. As this kind of structure presents a high index of slenderness, its answers could be affected by the introduction of conventional sensors. In this paper, an experimental methodology was developed, allowing the measurement of static or dynamic displacements without making contact with the structure, using digital image processing techniques. The proposed experimental procedure can be used to a wide class of problems involving large deflections and deformations. The experimental buckling and post-buckling behavior compared favorably with the theoretical and numerical results.

• 한국추진공학회지
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• 제19권2호
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• pp.17-28
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• 2015

본 논문에서는 ON/OFF 작동과 같이 단순화된 구동 메커니즘을 가지면서도 구동 명령 한계가 있는 시스템의 구동 위치 제어 기법 설계를 수행하였다. 가장 먼저 구동기 시험데이터를 이용하여 고려되는 구동기의 PWM 명령을 입력으로 하는 비선형/선형 구동 동역학 모델링을 수행 하였다. 선형화된 모델을 이용하여 목표로 하는 제어 성능 요구조건을 만족시키기 위한 고전적인 PI 제어기법을 설계하였으며, PWM 제어명령 한계에 따른 제어 성능 감소를 해소하기 위한 제어 알고리즘을 제안하여 유효 제어 범위 내에서 설계된 제어 성능이 구현되도록 하였다. 최종적으로 제어 시뮬레이션을 통해 설계 방법을 검증하고 해당 제어기법 적용에 따른 성능 개선 정도를 평가하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.35-47
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• 2002

본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.761-767
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• 2007

건축 및 토목 구조물의 진동 제어분야에서 중앙집중식 제어방식은 주어진 목표응답수준을 만족시키기 위해서 전력공급, 센서, 그리고 감쇠기 등을 포함하는 복잡한 제어시스템을 구축하고 유지하는 노력이 필요하고, 구조물 유한요소모델의 큰차수, 모델의 불확실성, 가력장치의 제한 등의 이유로 적용성의 한계가 있다. 본 논문에서는 센서 혹은 컴퓨터없이 준능동 MR 감쇠기가 설치된 층만의 정보에 의해 제어력이 생성되는 분산제어식 응답의존형 MR 감쇠기가 제안하였다. 제안된 분산제어식 응답의존형 MR 감쇠기는 구조물의 층전단력에 대한 가변마찰력 크기 비의 변화에 따라 지진하중을 받는 구조물의 제어성능이 수동인 경우와 비선형 시간이력해석을 통해 비교 평가되었다. 마지막으로 일반 제어이론에서 널리 이용되는 중앙집중식 LQR 알고리듬과 본 논문에서 제안된 분산제어식 응답의존형 MR감쇠기가 3층 전단형 구조물을 대상으로 수치해석을 통해 비교 평가됨으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권6호
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• pp.264-273
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• 2006

In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) by means of consecutive optimization and also discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The network is based on a structurally as well as parametrically optimized fuzzy polynomial neurons (FPNs) conducted with the aid of information granulation and genetic algorithms. In structurally identification of FPN, the design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). For the parametric identification, we obtained the effective model that the axes of MFs are identified by GA to reflect characteristic of given data. Especially, the genetically dynamic search method is introduced in the identification of parameter. It helps lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. To evaluate the performance of the proposed model, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process, nonlinear system data, and NOx process data).

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1221-1226
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• 2014

본 논문에서는 음성 인식의 효율을 높이기 위하여 음소 클러스터 개수의 효과에 대해 연구하였다. 이를 위하여 음소 클러스터 개수를 바꾸어 가면서 수정된 k-평균 군집 알고리듬을 사용하여 코우드북을 작성하였다. 그런 다음, 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 사용하여 음성인식 테스트를 수행하였다. 실험 결과 두 개의 영역이 구분되어 나타났다. 음소 클러스터 개수가 클 때 인식 성능은 대체로 그와 무관하지만, 개수가 작을 때에는 그 감소와 더불어 인식 오류율이 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 수치 해석적 계산으로부터, 이 비선형 영역은 멱승함수에 의해 모델링 될 수 있었다. 또한 300개의 고립단어 인식의 경우에, 166개의 음소클러스터가 최적의 수임을 보일 수 있었다. 이는 음소당 3개 정도의 변화에 해당하는 값이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1749-1754
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• 2013

주기가 $2^n-1$인 이진수열은 부호이론, CDMA와 같은 통신시스템과 암호체계 등 많은 분야에서 폭넓게응용되고 있다. 본 논문에서는 n=2m, m=4k($k{\geq}2$)이고 $d=3{\cdot}2^m-2$일 때 생성되는 비선형 이진수열의 상호상관관계의 빈도를 분석하기 위해 $GF(2^n)$ 위에서 방정식 $x^5+bx^3+b^{2^m}x^2+1=0$의 해의 유형에 대하여 분석하고 서로 다른 해의 개수를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.255-260
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• 2006

Safety-critical navigation systems have to provide 'reliable' position solutions, i.e., they must detect and exclude measurement or system faults and estimate the uncertainty of the solution. To obtain more accurate and reliable navigation systems, various filtering methods have been employed to reduce measurement noise level, or integrate sensors, such as global navigation satellite system/inertial navigation system (GNSS/INS) integration. Recently, particle filters have attracted attention, because they can deal with nonlinear/non-Gaussian systems. In most GNSS applications, the GNSS measurement noise is assumed to follow a Gaussian distribution, but this is not true. Therefore, we have proposed a fault detection and exclusion method using particle filters assuming non-Gaussian measurement noise. The performance of our method was contrasted with that of conventional Kalman filter methods with an assumed Gaussian noise. Since the Kalman filters presume that measurement noise follows a Gaussian distribution, they used an overbounded standard deviation to represent the measurement noise distribution, and since the overbound standard deviations were too conservative compared to the actual distributions, this degraded the integrity-monitoring performance of the filters. A simulation was performed to show the improvement in performance of our proposed particle filter method by not using the sigma overbounding. The results show that our method could detect smaller measurement biases and reduced the protection level by 30% versus the Kalman filter method based on an overbound sigma, which motivates us to use an actual noise model instead of the overbounding or improve the overbounding methods.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-20
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• 2016

기존의 다중 모듈러스 기반 자기복원 등화 유형은 등화 초기에 적용되지 못하고 정상상태 성능 개선에 활용되었다. 본 논문에서는 다중 모듈러스를 원하는 응답으로 하는 유형의 자기복원 등화에서, 오차를 증강하여 오차의 역동성을 확장함으로써 초기 수렴 성능을 개선하고, 그 특성을 분석하였다. 제안 방법에서 오차 증강은 등화기 출력에 대한 심볼 판정에 비례하여 이루어진다. 아울러 제안 방법은 오차 역동성의 확장으로 인한 초기 수렴 기능을 갖기 때문에, 초기 수렴속도와 정상상태 오차 레벨에서 우수한 성능을 보인다. 특히 제안 방법은 등화의 전 과정을 하나의 알고리즘으로 진행하므로 기존의 다른 동작 모드로의 전환이나 선택 방법, 또는 다른 알고리즘과의 동시 동작 등이 불필요하다. 다중경로 전파와 부가 잡음이 있는 채널 조건하에서 이루어진 고차 신호점에 대한 자기복원 등화의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.43-48
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• 2017

수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.