• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.314-315
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• 2017

본 논문에서는 철도 직류 급전용 싸이리스터 이중 컨버터 전력 시스템의 병렬운전 제어기법을 제안한다. 싸이리스터 이중 컨버터 전력 시스템의 병렬운전 시 발생하는 순환전류 및 전류 불균형은 제안하는 병렬운전 기법을 통해 제어가 가능하다. 또한 제안하는 제어 기법은 동일한 응답을 가지면서 출력 측 전류 센서의 제거가 가능하다. 제안하는 제어기법의 타당성은 10kW급 축소모델의 시험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.67-74
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• 1995

This study develops 2-D analysis method of a base-isolated pool structure, and verifies the method through shaking table test using a scaled model. A wall of the pool structure is modeled as lumped mass, and added mass of the fluid is imposed on the nodes of the structure to consider the hydrodynamic effect of contained fluid. The equation of motion of base-isolated pool structure is obtained by coupling of two equations for superstructure composed of wall and fluid, and for bottom slab and isolator. The scaled model for shaking table test is made with transparent acryle, and 4-high damping laminated rubber bearings are used. The responses of the scaled model by the test are generally good agreement with those by the analysis. It is shown that 2-D analysis method gives somewhat conservative results.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.9 no.2
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• pp.217-224
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• 2005

A methodology of selecting an optimal model is proposed for applying a frequency-domain SI method effectively. Instead of using a reduced finite element model, a reasonably detail finite element model is established first and then the model is identified. To satisfy the identifiability criterion, a parameter grouping scheme is applied to control the number of unknowns. Among the simulated member grouping cases, an optimal model is selected as the one with the minimal statistical error. The proposed approach has been examined through simulation studies on a single span box-girder bridge.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.4
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• pp.17-24
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• 2022

Recently, machine learning-based cyber attack detection and classification research has been actively conducted, achieving a high level of detection accuracy. However, low-spec IoT devices and large-scale network traffic make it difficult to apply machine learning-based detection models in IoT environment. Therefore, In this paper, we propose an efficient IoT attack detection and classification method through PCA(Principal Component Analysis) and LightGBM(Light Gradient Boosting Model) using datasets collected in a MQTT(Message Queuing Telementry Transport) IoT protocol environment that is also used in the defense field. As a result of the experiment, even though the original dataset was reduced to about 15%, the performance was almost similar to that of the original. It also showed the best performance in comparative evaluation with the four dimensional reduction techniques selected in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2008.11a
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• pp.695-696
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• 2008

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.565-571
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• 2021

In this paper, a compensation scheme of frequency selective IQ mismatch for high-performance radar systems based on commercial RFIC's is proposed. Besides, an optimization model and its solution based on the dimension reduction scheme using singular value decomposition are also proposed to design the optimal IQ mismatch compensation digital filter with complex coefficients. The performance of the proposed method had been analyzed through experiments using the IQ mismatch measurement and compensation system implemented on an FPGA board with a target RFIC and compared with the previous method. The experiment result showed a performance improvement of the proposed method over the existing one without noticeable increments in complexities. These performance analysis results showed that the limitation of using commercial RFIC's in high-performance radar systems due to the undesirable maximum SNR cap caused by their IQ mismatches could be overcome by employing the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.10 no.4
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• pp.38-51
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• 2007

This paper describes research results for the measurement and analysis method of magnetic signatures generated from the ship's magnetic mock-up model. In this paper, we present the theoretical and experimental techniques for the separation of the permanent and the induced magnetic field from the measured magnetic signature of the mock-up model. Also, we describe the prediction method of the induced magnetic field generated from mock-up model using the Magnet s/w, one of the FEM analysis tools for the electro-magnetic field and the magnetic dipole modelling method based on the least square techniques. The proposed modelling and analysis methods can be used for the prediction and the analysis of the static magnetic field generated from the real naval ship as well as the mock-up model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.51-53
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• 2022

MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.