• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.168-171
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• 2004

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.381-383
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• 2009

본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.11-19
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• 2001

기능경사재(FGM)는 구성 물질의 체적분율(volume fraction)이 복합재 전체에 걸쳐 연속적 그리고 기능적으로 분포되어 있어, 기존의 이종물질 접합식(bi-material-type) 복합재보다 현저히 우수한 열기계적 특성을 가진다. 하지만, 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 거동은 체적분율의 분포형태와 경사층이 차지하는 상대두께비에 따라 절대적으로 좌우된다. 본 연구는 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 특성의 이들 두 설계인자에 대한 파라메트릭 FEM해석을 다룬 것이다. 열-탄소성 이론과 유한요소 근사화에 따라 연구용 2차원 FEM 프로그램을 개발하고, 대표적인 3층 구조의 2차원 기능경사 내열복합재의 열-탄소성 특성을 설계변수의 다양한 조합에 따라 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.307-310
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.

• Water for future
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• v.12 no.2
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• pp.56-62
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• 1979

Many methods of estimating design floods from rainfall data involve a trial and error procedure to determine the duration of the design rainfall, which is very complicated and time-consuming. In this study, an effort was given to derive an analytical expression for estimating the appropriate duration for use with a particular unit hydrograph. According to the so-derived analytical expression the coordinateds of hvdrograph curve and rainfall curve for the Musim Representative Basin were computed and then plotted on a same scal graph paper on which the critical durations of design rainfall excess of various recurrence intervals were determined by the point of intersection of the tow curves.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.571-573
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• 2005

본 논문에서는 수동형 위치 판별 시스템의 대표적인 음원위치 판별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 센서 네트워크에 최적화 되어있으며, 일반적인 무선 센서 네트워크에서 사용되는 노드와 마이크만 요구되며 추가적인 장비를 필요로 하지 않는다. 제안하는 시스템은 동일한 노드에 분산된 알고리즘을 이용하여 각 노드는 이벤트 발생시에 동적으로 추정 Grid를 생성한 후 이 Grid를 이용하여 추정치를 산정하고 이를 종합하여 최종적으로 2차원 평면에서의 음원의 위치를 판별한다. 제안하는 시스템의 위치판별 알고리즘은 Range-free방식으로 생성된 Grid를 각 노드가 음파를 감지한 시각을 바탕으로 영역별로 근사한다. 시스템은 실제 MicaZ 노드에 구현되었으며 제한된 하드웨어와 자원만을 바탕으로 높은 복잡도를 지니는 음원탐지시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.269-272
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• 2011

일반적으로 지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 상황 인식 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 대표적인 확률기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 실험을 수행하고, 이를 통해 측위 성능을 개선시킬 수 있는 방법들을 찾아본다. 특히 로봇 동작의 오차를 고려하지 않은 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 불확실성이 높은 실제 로봇 동작에 보다 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있는지 분석해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.334-337
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• 2011

음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.280-282
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• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.514-519
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• 2009

The projection approximation subspace tracking (PAST) is one of the attractive subspace tracking algorithms, because it estimates the signal subspace adaptively and continuously. Furthermore, the computational complexity is relatively low. However, the algorithm still has room for improvement in the subspace estimation accuracy. FE-PAST (Forward-Backward PAST) is one of the results from the improvement studies. In this paper, we propose a new algorithm to improve the orthogonality of the FB-PAST (Forward-Backward PAST).