• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.762-767
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• 2008

This paper introduces a $L_{\infty}$-gain state feedback fuzzy controller design for the time delay nonlinear system represented by Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. First, the T-S fuzzy model is employed to represent the time delay nonlinear system. Next based on the fuzzy model, a fuzzy state feedback controller is developed to achieve $L_{\infty}$-gain performance. Finally, sufficient conditions are derived for $L_{\infty}$-gain performance. The sufficient conditions are formulated in the format of linear matrix inequalities (LMIs). The effectiveness of the proposed controller design methonology is finally demonstrated through numerical simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1519-1522
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• 2003

기존의 웹 문서나 컨텐츠들의 표현적 한계를 극복하기 위한 방안으로 메타 데이터에 관한 다양한 연구가 수행되어졌고 그 결과의 산물중에 가장 대표적인 것으로 XML을 들 수 있다. XML은 문서의 내용뿐 아니라 구조까지도 기술할 수 있는 장점을 통해 향후 정보 교환에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되어지고 있으며 이에 따라 XML 문서를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. BitCube는 Bit-wise 연산이 가능한 3차원 비트맵 인덱싱을 사용하여 XML 문서들의 구조적 유사성에 따라 클러스터링하고 사용자의 질의에 대한 처리를 수행하는 인덱싱 기법으로 그것의 빠른 성능을 입증하였다. 그러나 BitCube의 클러스터링은 XML 문서의 경로에 중점을 둔 것이므로 클러스터와 경로가 담고 있는 실제 단어들간에는 연관성이 없으므로 3차원 비트맵 인덱스는 하나의 평면을 제외한 모든 평면이 굉장히 높은 공간 사용량을 갖는 회소행렬이 된다. 본 논문에서는 늘어나는 방대한 문서의 양으로 인한 시스템의 성능 저하를 막고 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 기존 연산의 성능을 저하시키지 않으면서 공간을 최소화 할 수 있는 연결 리스트틀 설계하고 3차원 비트맵 인덱스를 연결 리스트로 재구성하는 방법을 제시한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.73-82
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• 1991

Recently, the finite element method has been sucessfully extended to treat the rather complex phenomena such as nonlinear buckling problems which are of considerable practical interest. In this study, a finite element program to evaluate the elasto-plastic buckling stress is developed. The Stowell's deformation theory for the plastic buckling of flat plates, which is in good agreement with experimental results, is used to evaluate bending stiffness matrix. A bifurcation analysis is performed to compute the elasto-plastic buckling stress. The subspace iteration method is employed to find the eigenvalues. The results are compared with corresponding exact solutions to the governing equations presented by Stowell and also with experimental data due to Pride. The developed program is applied to obtain elastic and elasto-plastic buckling stresses for various loading cases. The effect of different plate aspect ratio is also investigated.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.28 no.5
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• pp.503-510
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• 2004

In this paper, the well-conditioned observer for a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic uncertainties such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic uncertainties such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_{2}$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic uncertainties. In stochastic viewpoints, the estimation variance represents the robustness to the stochastic uncertainties and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.1
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• pp.75-82
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• 1999

일반 해양 구조물이나 해저면에 설치되는 해저 관로는 외력에 의한 변형이 발생된다. 구조물 형상이 복잡하거나, 구성 요소의 개수가 많을 경우 응력해석 시 많은 초기값이 필요하고 해석 시간 또는 장 시간 소요된다. 해양 구조물에 작용하는 대표적인 외력은 파도, 조류, 바람이고 이런 외력은 구조물의 사용 기간(operation life)동안 계속적으로 작용하기 때문에 구조물의 변형율은 항상 허용치 안에서 발생되도록 설계되어야 한다. 허용 변형은 탄성범위 내에 존재해야 하며, 비교적 큰 변형을 일으키는 구조물이나 해저파이프라인의 응력해석을 수치적으로 접근하는 방법을 고찰하였다. 평행상태의 하중 벡터값만 직각 좌표계에서 인트린직(intrinsic) 좌료로 변환시킬 때 변형이 발생함으로, 본 논문에서 소개하는 이차 요소(quadratic element)방법을 사용할 경우 수치해석 시 많은 장점이 있다는 것을 보여준다. 본 방법을 도입함으로써 비교적 큰 변형이 발생되는 구조물 해석 시 일반 수치해석 방법과 그 결과는 같으나 해석 시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있다. 응력 해석 시 국부 강도 행열(element stiffness matrix)은 방향과 무관하며 이차요소 방법을 사용하여 각 요소 벡터를 발생시켰다. 해저관로 일점 상승 시 관로에 작용하는 변형과 상승력에 따른 휨 모멘트를 산출하여 일반적으로 사용되는 선형이론과 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.112-117
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• 2004

This paper suggests the design and analysis of the fuzzy sliding mode control for a nonlinear system using Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. In this control scheme, identifying procedure that the input gain matrices in a T-S fuzzy model are manipulated into the same one is needed. The input disturbances generated in the identifying procedure are resolved by incorporating the disturbance treatment method of the conventional sliding mode control. The proposed control strategy can also treat the input disturbances that can not be linearized in the linearization procedure of T-S fuzzy modeling. Design example for the nonlinear system, an inverted pendulum on a cart, demonstrates the utility and validity of the proposed control scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.735-738
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• 2001

디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DV 부호화방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트 율이 약 26Mbps로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에서 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT영역에서 변환부호화 하면 중간과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 DV방식에서 MPEG-2의 인트라로 변환부호화시, DV방식의 4:1:1 색차포맷을 MPEG-2의 4:2:2 색차 포맷으로 변환할 때 변환영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱하여 병렬처리가 가능하게 설계하였다. 또한 MPEG-2 율제어는 중요한 서브 블록의 분산을 완전히 DCT영역에서 계산하여 하드웨어 복잡도를 줄였다. 색차포맷변환부 하드웨어 구현을 위하여 VHDL로 코딩한 후 FPGA-EXPRESS(synopsys), ALTERA MAX-PLUS II를 사용하여 모의실험을 하였다. 각 모듈별로 기능을 검증한 후, FPGA EXPRESS(synopsys)를 사용하여 합성 및 검증을 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.1
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• pp.378-384
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• 2013

In this paper, we propose the fuzzy neural networks based on fuzzy c-means clustering algorithm. Typically, the generation of fuzzy rules have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases when the dimension increases. To solve this problem, the fuzzy rules of the proposed networks are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons, and it follows a back-propagation algorithm. The proposed networks are evaluated through the application to nonlinear process.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.30 no.5
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• pp.405-414
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• 2016

This paper presents an internal oil leakage detection problem for a hydraulic single-rod cylinder. We derive the dynamics of the hydraulic cylinder as a state space model, and then design a T—S fuzzy model-based fault detection observer. We adopt an H_∞ observer design scheme so that the observer is robust against disturbance and relatively sensitive to the leakage fault. Sufficient design conditions are derived in the form of linear matrix inequalities. A numerical example is provided to verify the proposed techniques.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.17 no.4
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• pp.53-62
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• 2021

Deep learning models such as convolutional neural networks and recurrent neual networks process a huge amounts of data, so they require a lot of storage and consume a lot of time and power due to memory access. Recently, research is being conducted to reduce memory usage and access by compressing data using the feature that many of deep learning data are highly sparse and localized. In this paper, we propose a compression-decompression method of storing only the non-zero data and the location information of the non-zero data excluding zero data. In order to make the location information of non-zero data, the matrix data is divided into sections uniformly. And whether there is non-zero data in the corresponding section is indicated. In this case, section division is not executed only once, but repeatedly executed, and location information is stored in each step. Therefore, it can be properly compressed according to the ratio and distribution of zero data. In addition, we propose a hardware structure that enables compression and decompression without complex operations. It was designed and verified with Verilog, and it was confirmed that it can be used in hardware deep learning accelerators.