• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.15 no.5
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• pp.33-42
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• 2021

Modern aircraft fighters improve the maneuverability and performance with the RSS (Relaxed Static Stability) concept and therefore these aircrafts are susceptible to abrupt pitch-up in the transonic and moderate Angle-of-Attack (AoA) flight region where the shock wave is formed and the mean aerodynamic center is moved forward during deceleration. Also, the modeling of the aircraft flying in this flight region is very difficult due to complex flow filed and unpredictable dynamic characteristics and the model-based control design technique does not fully cover this problem. In this paper, we analyzed the performance of the TPMC (Transonic Pitching Moment Compensation) control based on the model-based IDI (Incremental Dynamic Inversion) and the Hybrid IDI based on the model and sensor based IDI during the SDT (Slow Down Turn) in transonic region. As the result, the Hybrid IDI had quicker response and the same maximum g suppression performance and provided the predictable flying qualities compared to the TPMC control. The Hybrid IDI improved the performance of the Over-G protection controller in the transonic and moderate AoA region

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.333-336
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• 2004

원자력 구조물, 항공기 구조물 등의 손상은 각 구조물의 손상에 의해서 발생하는 충격파의 탑지로서 손상의 위치를 탐지 할 수가 있다. 이러한 손상의 위치를 탐지하기 위한 역변환 문제는 오랜 기간 동안 중요한 연구의 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 신경망 회로 기술을 이용하여 이러한 충격파를 탐지하고자 하며, 이 기술의 검증을 위해서 평판에서 실험을 실행하여 검증 하였다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.138-145
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• 1988

본 글에서는 로봇의 운동학적 및 동력학적 문제를 풀기 위한 기본적 이론과 그 적용례를 들었다. 운동학적 고찰은 로봇 링크의 위치와 방향을 설정하기 위한 동차변환에 근거하여 이루어졌고, 기준좌표계와 조인트 좌표계사이의 정변환과 역변환이 정운동학과 역운동학적 과정에서 고찰되 었다. 동력학적 과정에서는 로봇은 능동기구로 간주하여 운동방정식이 유도되었으며 이 유도 과정에서 운동학적 분석결과가 어떻게 사용되는가를 살펴보았다. 한편 유도된 운동방정식이 어떻게 활용되는가를 정동력학과 역동력학적 과정을 통하여 살펴보았으며 이러한 과정들은 로 봇의 설계, 모델링(simulation), 제어 등 연구에 기초이론으로 사용됨을 적용례를 통하여 보였고 일반적으로 정운동학, 역운동학, 역동력학, 정동력학의 순으로 전개됨이 합리적이라는 것을 인 지하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.3
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• pp.541-550
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• 2007

One of main aspects of time series analysis is to forecast future values of series based on values up to a given time. The prediction interval for future values is usually obtained under the normality assumption. When the assumption is seriously violated, a transformation of data may permit the valid use of the normal theory. We investigate the prediction problem for future values in the original scale when transformations are applied in ARMA models. In this paper, we introduce the methodology based on Yeo-Johnson transformation to solve the problem of skewed data whose modelling is relatively difficult in the analysis of time series. Simulation studies show that the coverage probabilities of proposed intervals are closer to the nominal level than those of usual intervals.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.3
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• pp.173-180
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• 2004

In this paper we provide a new image restoration method based on the multiscale regularization in the redundant wavelet transform domain. The proposed method uses the redundant wavelet transform to decompose the single-scale image restoration problem to multiscale ones and applies scale dependent regularization to the decomposed restoration problems. The proposed method recovers sharp edges by applying rather less regularization to wavelet related restorations, while suppressing the resulting noise magnification by the wavelet shrinkage algorithm. The improved performance of the proposed method over more traditional Wiener filtering is shown through numerical experiments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.7
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• pp.325-332
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• 2006

In this paper. we Propose the noise suppressor with the Perceptual model and wavelet packet transform. The objective is to enhance speech corrupted colored or non-stationary noise. If corrupted noise is colored. subband approach would be more efficient than whole band one. To avoid serious residual noise and speech distortion, we must adjust the Wavelet Coefficient Threshold (WCT). In this Paper. the subband is designed matching with the critical band and WCT is adapted noise masking threshold (NMT) and segmental signal to noise ratio (seg_SNR). Consequently. it has similar Performance with EVRC in PESQ-MOS. But it's better than wavelet packet transform using universal threshold about 0.289 in PESQ-MOS. The important thing is that it's more useful than EVRC in coded speech. In coded speech. PESQ-MOS is higher than EVRC about 0.23.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.348-349
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• 2011

본 논문에서는 새로운 구조의 능동 클램프 ac-dc 컨버터를 제안한다. 제안된 컨버터는 강압형 ac 쵸퍼와 voltage doubler로 구성되며, 직접전력변환을 함으로써 간단한 구조와 고효율을 가진다. 강압형 ac 쵸퍼는 ac-ac 전력변환과 능동 클램프역할을 하며, 스위치의 전압 스트레스와 스위칭 손실을 최소화 한다. 또한, voltage doubler의 공진 커패시터와 변압기의 누설 인덕턴스는 공진회로를 형성하여 출력 다이오드의 역회복 문제를 해결한다. 본 논문에서는 제안된 회로의 이론적 해석을 실험을 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.113-117
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• 2003

In this paper, have necessity of PACS (Picture Archiving and Communication System) at hospital but hereafter by economical problem PACS apply this to medical treatment image enhancing image quality applying histogram equalization for improvement of light and darkness after reconstruct because make image that pretreatment filtering has wild picture and is processed in wave lets dissolution and wave lets area using weight median filter because could not buy expensive equipment at hospital which introduction is difficulty do inversion and extracted characteristic.