• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.114-123
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• 2018

This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.607-615
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 산업수학과 관련한 논문들의 연구 현황 및 동향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 R로 1970년부터 2019년까지 SIAM Journal on Applied Mathematics 총 4910편 논문의 제목, 초록, 주제어를 수집하였으며, LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 수집된 자료에 대한 coherence score 분석 결과, 토픽의 최적 개수는 20개로 결정하였으며, 핵심 연구 주제들은 Gibbs 샘플링 방법을 기반으로 추출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해석학과 대수학을 중심으로 계산수학, 기하학, 수학적 모델링, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계학 등 다양한 수학 분야에서 산업수학 관련 연구가 진행되었다. 둘째, 연대별 연구 주제의 동향을 분석한 결과, 상승하는 연구 주제는 수리생물학, 비선형편미분방정식, 이산수학, 통계학, 위상수학으로, 하강하는 연구 주제는 확률론만 나타났다. 셋째, 2015개정 수학교육과정에서 반영되지 않은 분야 중 고등학교 수학교육과정에서 다루어야 할 내용으로 기수법, 행렬, 공간벡터, 복소수가 도출되었다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 우리나라의 산업수학 활성화 방안과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.437-444
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• 2020

본 논문에서는 불규칙 선수파랑 조건에서 선박계류시스템의 전후동요를 억제하는 연구를 수행하였다. 두점식 계류시스템은 비선형복원력의 특성으로 인하여 규칙파 조건에서도 강한 비선형 응답 특성을 보인다. 종방향 불규칙 장파가 외란으로 선박계류시스템에 작용하게 되면 규칙파 외력이 입사하는 경우보다 변위와 속도에서 더욱 복잡한 비선형 거동이 발생한다. 계의 종동요 변위와 속도를 동시에 억제하기 위하여 슬라이딩모드 제어법(SMC)을 적용하였다. SMC는 매개변수의 불확실성 및 외란에 대한 강인성을 갖는 폐루프 시스템을 제공하지만, 채터링은 이 제어법을 사용할 때 큰 단점이 된다. 본 연구에서는 준 슬라이딩모드의 시그모이드 함수를 이용하여 불규칙 해양파의 외란 조건에서 채터링을 줄이고. 수렴의 정확성에 도달하는 목표를 달성하였다. 제어법의 유효성은 수치시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.385-394
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• 2009

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.11-24
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• 2011

고정반복법에 의한 암시적 HHT 시간적분법을 이용하여 3층 3경간 철근콘크리트 골조구조물을 수치해석모형과 물리적 분구조모형으로 나누어 실시간 하이브리드실험을 실시하였다. 물리적 부분구조모형으로는 1층 내부 비연성기둥 1개소가 선택되었고, 수치해석모형에 일축 방향의 지진하중을 시편이 심한 손상에 의하여 파괴에 이를 때까지 작용시켰다. 비선형 유한요소해석 프로그램인 Mercury가 실시간 하이브리드실험을 위하여 새로이 개발 및 적용되었다. 실험결과는 물리적 부분구조모형의 상부 수평방향 층간변위비를 OpenSees에 의한 수치해석시뮬레이션과 진동대실험의 그것과 비교하였다. 본 실험은 가장 복잡한 실시간 하이브리드실험 중의 하나이고, 하드웨어, 알고리즘 그리고 모형에 대한 기술적인 내용을 본 논문에 자세히 설명하였다. 수치해석모형의 개선, 물리적 부분구조 모형 접선강성행렬의 유한요소해석 프로그램에서의 평가 그리고 하중기반 보-요소의 요소상태결정의 연산시간을 줄이기 위한 소프트웨어의 개선이 이루어진다면 실시간 하이브리드실험과 진동대실험결과의 비교는 권장할 만하다. 그리고 "지진과 같은 동적하중하의 복잡한 구조물의 수치해석시뮬레이션"이라는 목적을 위하여 실시간 하이브리드실험은 동적하중에 대한 실험적 검증을 점진적으로 수치해석모형으로 대체하기 위한 저비용-고효율 실험법으로서의 가치를 충분히 가지고 있다고 할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.96-107
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• 2004

본 연구에서는 고도의 비선형 로봇 매니플레이터를 위한 새로운 적분 가변 구조 제어기를 설계하였다. 특수 적분 슬라이딩 면과 외란 관찰기를 이용한 사전 성능을 갖는 개선된 레귤레이션 제어이다. 어떠한 리칭 구간도 없이 주어진 초기조건부터 원점까지 슬라이딩 궤적을 정확히 사전 결정하기 위하여 특수한 초기 조건을 갖는 적분 변수를 갖는 슬라이딩 면이 채택되었다. 그리고 외란 관찰기를 사용한 연속 입력은 큰 계산 부하 없이 사전 추적오차 범위내의 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 추적하게 한다. 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 사전에 결정된 추적 오차의 성능은 슬라이딩 면의 값과 슬라이f딩 출력의 오차와 관계와 페루프 안정성과 함께 두 개의 정리를 통하여 명확히 검진되었다. 제안된 레귤레이션 제어기의 설계는 성능 설계와 강인성 설계로 각 독립 링크 상에 분리된다. 제안된 알고리즘의 유용성은 매개변수 불확실성과 페이로드 변동하의 이 축 로봇의 레귤레이션 제어에 대한 시뮬레이션 연구를 통하여 무 리칭 구간, 무 오버슈트, 사전 추적 오차를 갖는 사전 결정 출력, 용이한 출력 가변성, 설계 단계의 분리 등의 관점에서 입증되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.171-185
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• 2006

응답면기법, 유한요소법, 일차신뢰도법 그리고 반복 선형보간기법을 합리적으로 결합한 정교한 신뢰성해석 기법이 지진하중을 포함하는 단기 동적하중을 받는 복잡한 실제 비선형 동적구조계의 신뢰성 평가를 위하여 제안되었다. 기법은 하중 및 저항과 관련된 랜덤변수의 비선형성과 불확실성의 모든 중요 원천을 명시적으로 고려한다. 본 기법의 특징은 전통적 랜덤진동방법의 대안으로서 지진하중을 시간영역에서 적용하는 것이다. 실제 강프레임의 연결부에 대한 유연성을 표현하기 위하여 4-매개변수 리차드 모델을 사용하였다. 리차드 매개변수의 불확실성에 대한 고려도 알고리즘에 포함하였다. 다음으로 횡방향으로 유연한 강프레임을 철근콘크리트 전단벽으로 보강하였다. 균열 발생 후 전단벽에서의 강도저감 또한 고려되었다. 강절 연결부를 갖는 횡방향으로 유연한 강프레임, 각기 다른 강성의 부분강절 연결부를 갖는 강프레임, 그리고 콘크리트 전단벽으로 보강된 강프레임의 세 구조물을 고려함으로써 실제 구조물의 신뢰성평가를 위한 기법의 적용성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.487-496
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• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.825-832
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• 2014

조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.413-423
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• 2003

현재 블라인드 등화기법으로 가장 많이 사용되고 있으며 비선형 비용함수를 이용하는 CMA 등화기의 경우 closed form 형태의 최적 해를 구하는 것이 어렵기 때문에 그 동안 이론적인 성능 분석에 많은 어려움이 있었다. 그런데 최근 Zeng은 가우시안 잡음 하에서 FIR 선형 채널을 가정하였을 때 이론적인 CMA 등화기의 최적해 의 한계범위를 구하고 이를 기반으로 MSE 한계범위를 제시한 주목할 만한 결과를 발표하였다. 이러한 방법을 통하여 MSE 관점에서 CMA 등화기의 성능을 최적해인 LMS (또는 Wiener) 등화기의 성능과 이론적으로 비교 분석하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 이러한 Zeng의 결과를 이용하여 다음의 연구를 수행하였다. 첫째, HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 등 부분 응답 신호 방식에 CMA 등화기를 적용하였을 때 채널의 간섭량에 따른 CMA 등화기의 MSE 한계범위를 이론적으로 계산하였고 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 둘째, 부분 응답 신호방식에 CMA 등화기를 그대로 사용 할 경우 부분 응답 전달 함수?l 영점들 (zeros) 이 단위 원 위에 있어 채널왜곡의 보상 시 첨가 잡음의 증폭을 초래하여 등화기의 성능이 저하되는 문제가 발생하여 이를 개선하기 위한 Modified CMA 등화기가 제안된 바 있는데, 이 등화기에 대해서도 이론 및 시뮬레이션을 통한 성능 분석을 수행하였다. 최종적으로 CMA 와 Modified CMA 등화기의 성능 분석 결과들을 비교 성능하였다.