• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.70-79
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• 1992

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각인식, 음성인식, 촉각감지 등 패턴인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control) 역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로보트 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어 (neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적 학습 불확실한 환경에서의 적응 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로보트나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시간 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로보트나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어 (intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제 경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구 개발투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로보트 및 시스템 제어에 관한 기초 이론을 설명하고 신경회로 적용기술을 소개하고 기존 방법과 비교 했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.697-703
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• 2007

비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.280-285
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• 2015

대용량 다중 송신 다중 수신 안테나 환경에서 정합 필터 송신기는 다중 사용자 하향 링크 전송 용량(capacity)을 달성하는 방법으로 알려져 있다. 그러나 기지국이 유한 개수의 대용량 안테나를 장착한 경우 정합 필터는 다중 사용자 하향링크 전송 용량을 제공할 수 없다. 본 논문에서는 유한 대용량 안테나를 갖춘 기지국이 낮은 신호 대 잡음비의 다수의 셀 경계 영역 사용자를 지원할 경우, 효율적 연산 복잡도로 전송 용량을 최대화하는 두 단계 선형 송수신기 설계 방법을 제안한다. 정합 필터로 구성된 첫째 단계 프리코더는 유효 채널 dimension 을 줄이면서 동시에 빔포밍 이득을 통해 수신 신호 대 잡음 비를 개선한다. 그리고 평균 자승 오류율 최소화 기법을 통해 전송 용량을 최대화하는 둘째 단계 선형 송수신기를 구한다. 시뮬레이션과 분석을 통해 전송 용량과 연산 복잡도 면에서 제안하는 방법이 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.3-12
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• 2016

최근 들어, 밀리미터파 대역을 활용하는 5세대 이동 통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 밀리미터파 대역의 전파 감쇠 특성으로 인하여 전력 증폭기의 비선형성을 완화시키는 방법의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전력 증폭기의 특성을 선형구간과 비선형구간을 구분하여 구간별 계수를 사용하는 구간별 차등 다항식 모델을 제안하였다. 또한, 제안된 모델과 직접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전왜곡기 구현 방안을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 LTE 신호를 인가한 60 GHz 대역 전력증폭기를 위한 제안된 모델과 직접 학습 방식에 기반한 디지털 사전왜곡기를 FPGA로 구현하였고 하드웨어 테스트벤치를 통하여 성능 및 연산 복잡도를 비교 검증하였다. 제안된 모델은 기존 단일 다항식 모델 대비 ACLR 측면에서는 3.3 dB 개선됨을 보였으며 연산 복잡도 측면에서는 7.5 % 감소됨을 보여주었다

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.229-237
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• 2004

본 논문은 카메라자동교정(autocalibration) 방법에서의 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 기반의 영상합성은 크게 두 분야로 나뉘어 진다. 하나는 본 논문에서 설명하는 카메라자동교정 방법이고 다른 하나는 패턴과 같은 3차원 실측 데이터를 이용하는 방법이다. 전자의 방법은 대상 영상에 대한 제약조건이 전혀 없기 때문에 후자보다 진보된 방법이라 할 수 있다. 따라서 카메라자동교정 방법은 비선형 방정식을 유도하는 등의 복잡한 계산 과정을 거치게 된다. 이와 같은 이유로 최근에는 카메라의 내부 파라미터에 제약조건을 줌으로써 복잡한 비선형 방정식 대신에 선형방정식을 유도하는 방법이 많이 사용되고 있고 가장 대표적인 경우가 카메라의 주점(principal point)을 고정시키는 방법이다. 하지만 이렇게 카메라의 내부 파라미터에 강한 제약조건을 주는 것은 오차를 유발하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라자동교정에서의 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 카메라의 주점을 가변적으로 적용하여 결과적으로 최적화된 카메라의 내부파라미터를 찾아내게 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.442-450
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• 2002

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(artifact)가 섞여서 측정되기 쉽다. 본 연구에서는 뇌파에 포함된 잡파들을 분리하기 위해서 독립성분분석(ICA)을 뇌파신호에 적용하였다. 먼저 정상인의 안구운동(Eye Movement)과 관련된 잡파가 나타나는 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 소스로 추정되는 각각의 독립성분들을 분리해 내었다 분리된 신호에 대하여 잡파로 보이는 신호를 제거하고 재구성된 뇌파 신호와 잡파가 제거되기 전인 원래의 신호에 대하여 각각 상관차원(correlation dimension) 및 리아프노프 지수(Iyapunov exponent)등과 같은 비선형 분석법을 적용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다. 시각적으로 복잡한 뇌파신호에 대하여 독립성분분석을 통하여 뇌 활동의 시각적, 공간적 분석이 가능함을 나타내었을 뿐만 아니라 비선형 분석을 통한 뇌파 신호의 정량적 분석을 통하여 시각적으로 복잡한 뇌파의 유의미한 변화를 관찰할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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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.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.630-635
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• 2018

본 논문에서는 시변 지연이 있는 선형 이산 시스템에 비구조화된 불확실성이 존재하는 경우에 대하여 시스템의 안정성을 다룬다. 고려된 시스템은 지연 없는 상태변수와 지연 상태 변수에 대한 시스템 행렬들은 시불변이나 지연시간이 구간범위에서 시변으로 변동하고, 크기에 대한 정보만을 얻을 수 있는 비구조화된 비선형 불확실성이 있는 시스템이다. 기존의 많은 결과들은 시변지연과 비구조화된 불확실성을 동시에 고려하지 못하고 한 가지 요소만 고려하여 연구되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 요소를 모두 고려하여 새로운 안정조건을 도출하였고, 한 가지 요소만 고려한 기존 연구 결과와 비교하였다. 새로운 안정조건은 기존의 결과를 포함하는 매우 효과적인 수식으로 제안되며, 이는 복잡한 선형행렬부등식 혹은 리아프노프 방정식 등과 같은 복잡한 수치계산을 요구하지 않는 간단한 부등식이다. 수치예제를 통하여 제안된 안정조건이 기존의 결과들을 포함할 수 있음을 보이고 확장성과 효용성이 우수함을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.54-54
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• 2003

목적 : 방사선치료는 복잡하고 다양한 장비를 이용하여 고에너지 고선량의 방사선을 다루기 때문에 세심한 정도관리를 바탕으로 기술적 관점에서의 적절한 방사선치료장비 사용과 실제 환자치료시의 절차들에 대한 완벽한 지침서가 마련되어야 할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 의료용 선형가속기에 연관된 방사선사고와 잠재적 사고유형들을 분석하여 환자와 종사자의 안전을 보장하고 사고를 예방키 위한 안전관리 기준을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구에서는 국내 13 개 방사선치료기관에 대한 안전관리 실태를 자체 개발한 100 여 문항의 설문으로 조사, 분석하였다. 또한, 국제적으로 사용하고 있는 안전관리기준들과 보고된 방사선 사고사례 들을 조사하였고, 방사선치료 전 과정을 통해 잠재적 사고유형을 추정함으로서 방사선치료의 안전관리를 위 해 필요한 요구사항들을 도출하고 이를 바탕으로 의료용 선형가속기에 관련된 안전관리 기준을 마련하였다. 결과 : 본 연구에서는 방사선치료 시 환자와 종사자의 안전을 보장하고 사고방지를 위하여 단계별 안전관리 기준을 개발하였으며, 방사선 치료과정에서 일어날 수 있는 다양한 실수나 사고들을 일목요연하게 관리 할 수 있는 흐름도를 구축하였다. 결론 : 본 연구 결과는 방사선치료에 사용되는 선형가속기에 대한 방사선의 안전과 품질보증을 개선하게 될 것으로 생각된다. 또한, 잠재적 방사선 사고의 예방뿐 아니라 국내의 방사선치료 안전관리 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.