• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.63-68
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• 2004

본 연구는 우리나라 유리건축에서 적용되고 있는 유리투과체를 조사하여 투과율이 다른 4종류 즉, 투명유리, 색유리, 파스텔유리, 로이유리를 선정하여 복층유리로 제작하였다. 투과체에 따른 실내공간의 채광성능평가를 위하여 축소모형을 1/10으로 제작하였으며, 투과체의 구성을 일반형과 이중분할형으로 구성하여 기준실과 실험실에 설치하였다. 또한, 채광성능평가시 IEA모니터링 프로토콜을 적용하여 작업면, 벽면, 천정면에 대하여 조도를 외부조도와 동시에 측정하였고, 본 논문에서는 작업면에 대한 채광성능평가를 중심으로 분석하였다. 평가지표로서 주광조도비를 사용하였으며, 일반형과 이중분할형에 대한 가변 유리투과체를 변화시켰을 경우 투과율에 따른 실내공간의 채광성능을 평가하였다. 가변 유리투과체로 구성된 실내공간의 채광성능평가는 다음과 같이 분석되었다. 첫째, 실내공간에 일반형을 적용하여 서로 다른 투광성능을 가진 유리투과체가 적용된 경우 외부조도에 대한 내부조도 비율은 투과율이 증가할수록 일정하게 증가하는 것으로 나타났다. 이는 투과체가 갖는 투과성능의 영향으로 판단된다. 둘째, 일반형에 비해 이중분할형은 채광창으로 유입되는 채광학적 기여가 증가하여 실 전체의 조도를 증가시키며 특히, 실 중간부와 후면부의 경우 채광적 잠재력이 증대되어 실의 쾌적함과 시 환경적 질이 증대될 것으로 사료된다. 현재 유리건축물에 많이 적용되고 있는 저 투과체에 이중분할형을 적용할 경우 채광학적으로 많은 효과가 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.39 no.3
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• pp.97-104
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• 2002

In this paper we describe the method which optimizes the partition of the input space by means of measure of fuzziness for fuzzy neural network. It covers its generation of fuzzy rules for input sub space. It verifies the performance of the system depended on the various time interval of the input. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rule base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. According to the input interval the proposed inference procedure proves that the fast convergence of root mean square error (RMSE) owes to the optimal partition of the input space

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.9 no.1
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• pp.37-47
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• 2007

The shield tunneling method has been increasingly employed to minimize environmental damages and civil complaints in the populated and developed area. A lining segment, which is a main structure of the shield tunnel, consists of joints. Conventional foreign and domestic design data have been commonly used for design practices without a specific verification of structural analysis models, design load, and the effect of soil characteristics on the performance of lining segment. In this study, the suitability of existing analytic models used for the design of shield tunnel lining segment has been evaluated through a comparison between analytical and numerical solutions. Based on the evaluation of their suitability performed in the study, a full-circumferential beam jointed spring model (1R-S0) is proposed for design practices by considering user's convenience, the applicability of field conditions and the accuracy of analysis result. By using the proposed model, the parameter analysis was performed to investigate the effects of joint stiffness, ground rigidity, joint distribution and the number of joints on the behavior of lining segment. Parameters considered in the investigation have been appeared to affect the behavior of lining segment. Among those parameters, joint stiffness has been appeared to have the most significant effect on the bending moment and displacement of lining segment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.97-98
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계한다. 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크는 선체 인력 변수에 따른 입력 공간을 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 전체 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대만 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 마지막으로 제안된 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.919-922
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• 2001

다중 반송파를 사용하는 직접 확산 코드 분할 다중 접속 방식에서는 다중 사용자들에 의해서 시스템의 성능에 영향을 미치는 문제인 다중 사용자 간섭이 발생된다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용된 기법이 다중 사용자 검출이다. 기존 방안으로 부공간 최소 평균 제곱 에러 다중 사용자 검출기가 존재한다. 이 검출기는 정확한 타이밍과 채널에 대한 정보가 필요하다. 이에 이점을 극복하기 위해서 부공간 MMSE 구조에 적응 구조를 더하여 검출 능력을 향상 시키고자 하였다. 모의 실험 결과 제안된 검출기가 기존 검출기 보다 BER 10/sup -3/ 기준에서 약 0.5[dB]의 신호대 잡음 이득을 얻을 수 있음을 나타내고 있다. 따라서 제안된 검출기가 기존 검출기보다 더 나은 성능을 지니고 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.2
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• pp.191-201
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• 2010

This paper presents a new global optimization algorithm based on the branch-and-bound principle using Bspline approximation techniques. It describes the algorithmic components and details on their implementation. The key components include the subdivision of a design space into mutually disjoint subspaces and the bound calculation of the subspaces, which are all established by a real-valued B-spline volume model. The proposed approach was demonstrated with various test problems to reveal computational performances such as the solution accuracy, number of function evaluations, running time, memory usage, and algorithm convergence. The results showed that the proposed algorithm is complete without using heuristics and has a good possibility for application in large-scale NP-hard optimization.