"시스템 식별(system identification)"이란 신호처리(signal processing)의 한 분야로서, 제어분야에서는, 제어시스템 설계 시 요구되는 제어대상 플랜트(plant)의 수학적 모델을 실제 시스템의 입력과 출력데이터를 활용하여 얻기 위한 필요한 체계적인 절차들을 제공해준다. 본 기법은 물리적 또는 화학적 기초원리(first principles)로부터 시스템 모델을 얻기가 어렵거나 매우 복잡한 경우에 주로 쓰이고 있으며, 이때 따라 산업현장에서도 점차 그 역할이 중요해지고 있다. 제어의 다른 분야와 유사하게 이 분야 또한 매우 수학적이어서 제어로봇시스템 학회지의 이번 호부터 총 4회에 걸쳐서 이 분야의 가장 근본적이며 실제적인 이론과 적용방법 들을 간단한 예제와 함께 다룰 계획이다. 첫 번째 순서로서 이번 호에서는 시스템 식별분야에 대한 빠른 이해를 위해 단순한 정적 그리고 동적인 시스템 예제에 대하여 최소자승법(least squares method)을 통한 시스템 파라미터 추정기법을 설명하며, 시스템 식별기법의 종류 그리고 시스템 식별 수행 시 반드시 거쳐야 단계와 절차를 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.371-375
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2008
예제 기반 학습(instance-based learning) 방법 중 하나인 k-최근접 이웃(k-nearest reighbor, k-NN) 학습은 간단하고 예측 정확도가 비교적 높아 분류 및 회귀 문제 해결을 위한 기반 방법론으로 널리 적용되고 있다. k-NN 학습을 위한 알고리즘은 기본적으로 유클리드 거리 혹은 2-놈(norm)에 기반하여 학습예제들 사이의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 유클리드 거리를 일반화한 개념인 p-놈의 사용이 k-NN 학습의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 구체적으로 합성데이터와 다수의 기계학습 벤치마크 문제 및 실제 데이터에 다양한 p-놈을 적용하여 그 일반화 성능을 경험적으로 조사하였다. 실험 결과, 데이터에 잡음이 많이 존재하거나 문제가 어려운 경우에 p의 값을 작게 하는 것이 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.252-256
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2008
본 연구에서는 Active Learning의 학습과정을 변형하여 학습노력을 줄이고 성능향상을 이루는 방법에 대해서 기술한다. Active Learning을 사용하는 이유는 학습 코퍼스의 량을 줄이면서도 우수한 성능을 얻기 위해서이다. 우리는 학습량을 줄이기 위해서 다양성과 대표성이 높은 학습 데이터를 추가한다. 높은 다양성을 얻기 위해서 기 학습된 코퍼스와 가장 관련이 없는 데이터를 추가하고 높은 대표성을 얻기 위해 예제 군집화를 통해 대표적인 예제를 추가할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 효용성을 검사하기 위해서 고정키어구 추출 문제에 적용하였다. 실험결과를 보면 지도학습을 이용한 실험결과보다 우수하였으며, 학습량을 83%정도 줄일 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2005.04a
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pp.135-138
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2005
최근에 ELLAM 기법을 이용한 오염물 거동 문제를 많은 사람들이 다루어 오고 있다. ELLAM 기법은 기존의 Eulerian-Lagrangian 방식에서 일어나는 질량보존 문제점과 일반경계조건의 체계적인 적용 한계점을 극복하였다. 그러나 본 연구에서는 이 방식의 장단점을 네 개의 예제를 통하여 다른 모델들과 비교 검토하여 ELLAM의 수치적 고찰을 수행하고자 한다. 예제 수행 결과 Mesh Peclet Number가 무한대일때 ELLAM은 수치확산 및 수치진동과 같은 수치오차로 인해 음수의 농도 값을 갖거나 1 보다 큰 농도를 갖는 경향을 보인다. 그러나 Mesh Peclet Number 50 일때는 전체적으로 해석해와 잘 일치함을 볼 수 있다. 반면, LEZOOMPC(Lagrangian-Eulerian ZOOMing Peak and valley Capturing)는 항상 좋은 결과를 보여주고 있다. 따라서 위의 결과를 종합하여 볼 패 ELLAM의 단점은 LEZOOMPC의 성질을 이용하여 개선 및 보완될 수 있음을 간접적으로 시사해준다. 즉 LEZOOMPC에서 사용되는 선택적 국부 격자 세립화 과정을 이용하면 ELLAM에시 일어나는 다양한 수치오차를 줄일 수 있을 것이라고 판단된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.352-354
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2002
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.
본 연구에서는 기설구조물에 대한 손상도 추정기법과 내진능력평가 방법에 대하여 연구하였다. 구조물의 손상도를 추정하는 방법으로는 소수의 계측 데이터를 이용한 모드섭동법(inverse modal perturbation)을 이용하였다. 구조물의 손상은 강성행렬의 감소로 표현하여, 각 요소행렬에 대한 손상을 손상지수를 사용하여 나타내었다. 구조적 손상과 이에 기인한 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 섭동방정식으로부터 구한 후, 이로부터 손상지수와 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 유동하였다. 따라서 손상 전과 후에서 구조물의 고유진동수와 모드형상을 측정하여 섭동식의 해를 구함으로써 구조물의 강성행렬의 감소로 나타나는 구조물의 손상도를 추정하게 된다. 손상도 추정에 의해 평가된 강성의 변화량에 기인한 손상 후의 기설구조물의 지진응답, 내진능력과 지진손상도의 평가를 손상전과 비교하였다. 내진능력은 구조부재에서 회전연성도 능력의 경험식을 이용하여 평가하였고, 지진손상도의 평가는 가장 많이 사용되는 방법인 Park & Ang 방법을 사용하였다. 예제해석은 다른 지진하중을 받는 2층과 8층의 예제구조물에 대해서 수행하였다.
이글에서는 2가지 예제를 통해 h-version과 p-version의 비교를 살펴보면서 p-version 해석이 h-version에 비해 상대적으로 많은 장점들을 가지고 있으며, 신뢰도, 정확도, 효율성, 경제성, 용장성 등 측면에서 우월함을 증명해 보였다. 특히 응력집중(stress concentration)이 일어나는 crack-tips, cut-outs, reentrant corners, presence of stiffners, mixed boundary conditions 등 많은 특이성(singularity) 문제에 더욱 적합함을 본 예제 외의 발표된 많은 논문들을 통해 알 수 있으며, 모델링의 단순성에 기인하여 사용이 매우 쉽다는 것도 무엇보다 큰 이점이라 하겠다. p-version은 h-version의 비효율성을 차수 p를 1, 2 또는 3으로 줄인 후 이 값을 고정시키고 다시 요소분할을 통해 진해(true solution)에 접근시키는 방식을 위하면 다시 종래의 h-version으로 환원되는 호환성을 갖고 있다는 것이다. 고로 구조해석에서 h-p version이 가장 이상적인 유한요소해석 방법이라 할 수 있겠는데, 다시 말하면 균열문제의 경우 균열선단(crack-tip)에서는 p-level을 높이고 (p=8, 9 or 10) 비교적 응력집중이 낮은 영역에서는 p-level을 낮춤으로써 (p=3, 4 or 5) 그 효율성을 극대화할 수 있겠다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.649-654
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2003
Most of the conventional image thresholding methods are based on the histogram function of the gray values. In this paper, we present a simple but effective example showing that the histogram-based thresholding methods do not perform well. To overcome the difficulty, the authors propose a new gray level threshold selection method based on the distribution of gray levels in images. Finally, we provide simulation results showing the effectiveness of the proposed threshold selection method through several examples.
사면안정해석을 위해 다공체(porous medium) 이론이 제시되었다. 다공체 이론은 간극수압, 토질입자 및 간극수의 상호작용을 포함하는 여러 가지 지반관련 문제의 이해에 있어 매우 중요하다. 이러한 상호작용은 토질강도 및 변형에 중요한 영향을 미친다. 압밀 예제로서 이러한 모델의 정확도를 첫째로 검증하였다. 사면안정해석에 있어서 토질의 응력 및 강도는 일반적인 구성모델을 포함한 비선형 유한요소해석을 사용하여 정확히 계산되었다. 사면안정해석은 한계상태를 표시하는 파괴면이 나타날 때까지 점차적인 중력의 증가로 실행되었다. 안전율은 증가시킨 중력과 실제사면 중력의 비로서 계산되었다. 제시된 사면 안정 해석 방법의 자세한 사항은 예제를 통하여 설명되었다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.1
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pp.21-29
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2001
주차장, 버스터미널, 스타디움, 집회공간과 같은 낮은 고유진동수를 갖는 장경간 건축물에서는 저속 차량의 이동하중이나 보행자의 보행하중과 같은 동적하중에 의해 과도한 바닥판 진동이 발생할 수 있으며 이러한 진동은 건축물의 이용자에게 불쾌감을 일으켜 건축물의 사용성에 심각한 영향을 주게된다. 구조물에 가해지는 보행하중의 일반적인 적용방법은 분할된 요소의 절점을 따라 절점하중으로 가하는 것이다. 그러나 이러한 해석모델은 보행하중을 절점에만 가해야하는 제한적인 문제점을 가지고 있어 보폭 수만큼 절점을 생성시켜야 하며 보폭이 변하거나 절점이외에 하중이 작용할 경우 해석모델을 수정해야하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 보행하중에 대한 계측과 분석을 통하여 보행하중의 동적특성을 분석하였으며 계측한 보행하중을 예제구조물에 적용하였다. 그리고 보행하중에 의한 구조물 진동의 효율적인 해석을 위하여 구조물에 가해지는 보행하중을 등가의 절점하중으로 치환하는 방법을 제안하였으며 제안된 등가절점 하중의 타당성을 검증하기 위하여 예제구조물의 진동해석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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