• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.117-127
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• 1998

전력계통은 번개, 폭우, 고장등이 여러요인으로 인해 변화하는 동특성을 갖는다. 전송선로의 리액터스가 사고로 인해 변하는 것도 그 대표적인 예이며 전력게통에 불확성을 야기시키는 원인이 된다. 이경우, 이와같은 불확실성에 대해 견실한 성능을 발휘하는 제어기가 필요하다. 한편, 최근의 연구들을 통해 비파라미터적인 불확실서을 갖는 계통에 대해 퍼지제어기가 우수한 성능을 발휘함이 입증되었다. 따라서, 본 논문에서는 선로의 고장 발생시, 전력계통의 발전기 단자전압을 일정값으로 유지하며 계통을 안정화시킬 수 있는 적응퍼지제어기를 궤환선형화 기법에 근거하여 설계하고자 한다. 아울러 본 논문에서는 불확실한 계통에 있어서, 리아프노프 안정도를 보장 받기우해 필요한 불확실한 항의 상계를 퍼지계통에 으해 추정하는 방법을 제안한다. 시뮬레인션 결고, 설계된 제어기가 선로고장에도 불구하고 계통의 전압유지와 과도 안정도를 잘 보장해 줌을 확인할 수 있었다.

• 한국운동역학회지
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• 제33권1호
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• pp.34-44
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• 2023

Objective: The purpose of this study was to examine the effects of increasing running speed on human stability by comparing the Lyapunov Exponent (LyE) and Coefficient of Variation (CV) methods, with the goal of identifying key variables and uncovering new insights. Method: Fourteen adult males (age: 24.7 ± 6.4 yrs, height: 176.9 ± 4.6 cm, weight: 74.7 ± 10.9 kg) participated in this study. Results: In the CV method, significant differences were observed in ankle (flexion-inversion/eversion; p < .05) and hip joint (internal-external rotation; p < .05) movements, while the center of mass (COM) variable in the coronal axis movements showed a significant difference at the p < .001 level. In the LyE method, statistical differences were observed at the p < .05 level in knee (flexion-extension), hip joint (internal-external rotation) movements, and COM across all three directions (sagittal, coronal, and transverse axis). Conclusion: Our results revealed that the stability of the human body is affected at faster running speeds. The movement of the COM and ankle joint were identified as the most critical factors influencing stability. This suggests that LyE, a nonlinear time series analysis, should be actively introduced to better understand human stabilization strategies.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.