• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.1407-1416
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• 1991

본 연구에서는 Liu의 수식화를 바탕으로 가공 경화성을 고려하여 수식화를 재 구성하고, 유한요소 프로그램을 개발하여 평면 변형 인발문제를 극한 해석함으로써, 성형에 필요한 한계 하중 및 최적 속도장을 직접적으로 구하였다.수렴되어진 최적 속도장으로 각 요송에서의 변형률 속도, 변형률 및 격자 변형등을 수치적으로 계산함 으로써 가공에 따른 변형 특성도 파악하였다. 한계 하중은 항공기 구조용 소재인 알 루미늄 6061 재료를 이용하여 판재 인발 실험을 행함으로써 얻은 결과치와 비교 검토 하였으며, 유동 특성을 관찰하기 위하여 격자 왜곡(grid distortion) 실험을 하여 얻 은 변형 패턴과 수치 계산에서 구한 격자변형 패턴을 상호 비교하였다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.13 no.6
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• pp.473-478
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• 2002

Circular slab waveguides are conformally mapped into straight waveguides. In the outer cladding region with monotonically increasing index profile, modified Airy functions (MAF) of traveling-wave form are introduced to express the leaky mode. Field distributions and losses calculated by the proposed method are compared with those obtained by the WKB (Wentzel-Kramers-Brillouin) method. Detailed numerical examples are presented and compared with the conventional WKB methods, demonstrating our method not only allows a converging field at turning points but also guarantees fine accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.8 no.3
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• pp.25-30
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• 2001

The stress intensity factors for edge cracks located at the bonding interface between the semiconductor chip and the adhesive layer subjected to a uniform transverse tensile strain are investigated. Such cracks might be generated due to a stress singularity in the vicinity of the free surface. The boundary element method (BEM) is employed to investigate the behavior of interface stresses. The amplitude of complex stress intensity factor depends on the crack length, but it has a constant value at large crack lengths. The rapid propagation of interface crack is expected if the transverse tensile strain reaches a critical value.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.335-339
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력충의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.917-920
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• 2014

본 논문에서는 SWO 방식의 물체 검출기를 개선하여 비디오 환경에 적합하며 실시간 처리가 가능한 Tracking 방식의 PSO 물체 검출기를 제안한다. PSO 방식 스캔은 각각의 입자들이 전역 최적 값으로 수렴하기 때문에 다중 검출에는 적지 않은데, 본 논문에서는 다중 물체를 검출하고 관리할 수 있도록 Tracking 개념을 적용하였다. 제안하는 방법을 적용하면 검출기의 오검출률을 줄이고 안정적인 검출 결과를 얻을 수 있으며 속도가 향상되어 실시간 처리가 가능하다. 논문에서 제안한 알고리즘을 적용해 본 결과 기존의 Viola-Jones 얼굴 검출기와 비교하여 검출률은 동일하면서 속도가 최대 21배 향상되었음을 확인하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.449-459
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• 2000

The original Mindlin-type degenerated shell element perform reasonably well for moderately thick shell structures. However, when full integration for analysis of thin shell is used to evaluate the stiffness matrix, the stiffness of shell element is often over-estimated due to shear or membrane locking phenomena. To correct this problem, the formulation of the new degenerated shell element is derived by the combination of two different techniques. The first type of elements(TypeⅠ) has used assumed shear strains in the natural coordinate system to overcome the shear locking problem, the reduced integration technique in in-plane strains(membrane strains) to avoid membrane locking behaviour. Another element(TypeⅡ) has applied the assumed strains to both of membrane strain and transverse shear strains. The improved degenerated shell element has been tested by several numerical problems of shell structures. Numerical results indicate that this shell element shows fast convergence and reliable solutions.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.18 no.2
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• pp.113-121
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• 2005

In order to resolve a common numerical integration inaccuracy of meshfree methods, we introduce an improved natural clement method called Petrov-Galerkin natural element method(PG-NEM). While Laplace basis function is being taken for the trial shape function, the test shape function in the present method is differently defined such that its support becomes a union of Delaunay triangles. This approach eliminates the inconsistency of tile support of integrand function with the regular integration domain, and which preserves both simplicity and accuracy in the numerical integration. In this paper, the validity of the PG-NEM is verified through the representative benchmark problems in 2-d linear elasticity. For the comparison, we also analyze the problems using the conventional Bubnov-Galerkin natural element method(BG-NEM) and constant strain finite clement method(CS-FEM). From the patch test and assessment on convergence rate, we can confirm the superiority of the proposed meshfree method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.1
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• pp.5-13
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• 1994

This paper presents a study on Neural Networks for Phoneme Recognition and performs the Phoneme Recognition using TDNN (Time Delay Neural Network). Also, this paper proposes training algorithm for speech recognition using neural nets that is a proper to large scale TDNN. Because Phoneme Recognition is indispensable for continuous speech recognition, this paper uses TDNN to get accurate recognition result of phonemes. And this paper proposes new training algorithm that can converge TDNN to an optimal state regardless of the number of phonemes to be recognized. The recognition experiment was performed with new training algorithm for TDNN that combines backpropagation and Cauchy algorithm using stochastic approach. The results of the recognition experiment for three phoneme classes for two speakers show the recognition rates of $98.1\%$. And this paper yielded that the proposed algorithm is an efficient method for higher performance recognition and more reduced convergence time than TDNN.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.6
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• pp.628-633
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• 2014

This paper proposes a performance improvement method of the conventional double talk detection method which can operate before convergence of the echo canceller. The proposed method estimates the coefficients of the linear predictive coding(LPC) filter by using the primary input signal. The time-varying threshold for double talk detection is determined based on the LPC filter gain of the primary input signal level. The proposed method can reduce not only false detection rate which means wrong detection of single talk as double talk but also double talk detection delay. Computer simulation was performed using a long-term real speech signals. It is shown that the proposed method improves the conventional method in terms of lowering the false detection rate and shortening the detection delay.