• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.98-104
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• 1996

일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.226-226
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• 2011

최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.2
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.9
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• pp.1376-1385
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• 1993

This paper presents a new dynamic model which is represented by the second order differenatial equation and itcludes the robot arm dynamics as well as the actuator dynamics. The model exhibits excellent performance in the steady state and transient response. In addition the time varing nonlinear and coupled dynamic system has been linearized and decoupled by using nonlinear feedback and linearization method. In this case a pole assignment law is used to improve stability, and the optimal control altorithm is applied to the error equation to minimize the path error. In applying the proposed algorithm to the three joint manipulator with actuators, we obtained very encouraging results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.12
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• pp.20-26
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• 1999

In this paper, a multiple target angle tracking algorithm that can avoid data association problem and has a simple structure is proposed by obtaining the angular innovation of the targets from a signal subspace. The signal subspace is recursively estimated by a signal subspace tracking algorithm, such as PAST. A nonlinear matrix equation which satisfy the estimated signal subspace and the angular innovation is induced and expanded into a Taylor series for linear approximation. The angular innovation is obtained by solving the approximated linear matrix equation in the least square sense. The good performance of the proposed algorithm is demonstrated by various computer simulations.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.06a
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• pp.1034-1037
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• 2003

Recently in the field of precision positioning device, the contact-free actuators are gaining focuses with their outstanding performances by eliminating mechanical frictions. Th is paper is about the driving algorithm for contact-free linear actuator. The proposed driving algorithm has similar structure of drives of switched reluctance motor and reduces the normal forces and force ripple. The simulation and experiment are executed to verify the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.552-559
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• 2005

Recurrent neural networks(RNNs) trained with gradient based such as real time recurrent learning(RTRL) has a drawback of slor convergence rate. This algorithm also needs the derivative calculation which is not trivialized in error back propagation process. In this paper a derivative free Kalman filter, so called the unscented Kalman filter(UKF), for training a fully connected RNN is presented in a state space formulation of the system. A derivative free Kalman filler learning algorithm makes the RNN have fast convergence speed and good tracking performance without the derivative computation. Through experiments of nonlinear channel equalization, performance of the RNNs with a derivative free Kalman filter teaming algorithm is evaluated.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.7 no.1
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• pp.41-53
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• 2006

In this study, estimation of nonlinear adsorption isotherms(Langmuir & Freundlich adsorption isotherm) and advection-dispersion model parameters was conducted using genetic algorithm(GA) for Zn and Cd adsorption. Estimated parameters of nonlinear adsorption isotherms, which were obtained from the optimization process using genetic algorithm(GA), are nearly same with the parameters obtained from a linearization process of the nonlinear isotherms. Estimated effective diffusion coefficients, which were obtained from a finite element analysis of the advection-dispersion model and an optimization procedure using the genetic algorithm, for the metals were approximately in the order of $10^{-7}cm^2/s$ which could be obtained based on the linear distribution coefficient. The effective diffusion coefficients based on the nonlinear retardation factors were in the range of $10^{-6}{\sim}10^{-5}cm^2/s$. As a result, the correlation coefficient obtained between the measured and calculated concentration was over 0.9 which means that the genetic algorithm should be successfully applied to estimate the unknown parameters of the nonlinear adsorption isotherms and advection-dispersion model.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.295-298
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• 2006

계통연계운전과 독립운전이 모두 가능한 계통연계형 인버터는 주전원계통의 고장 및 점검 시 독립운전모드로 동작하여 비상부하등의 전용부하에 안정된 전압을 공급해주어야 한다. 본 논문은 계통연계형 인버터의 독립운전 제어알고리즘에 관한 것으로 비선형 부하를 고려한 제어알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증한다.