• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.11a
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• pp.173-178
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• 2001

부분구조 합성법(substructuring or substructure synthesis)은 부분구조(substructure)의 주파수 응답함수(FRFs, frequency response functions)를 이용하여 합성된 전체 구조물의 동특성(dynamic behavior)을 파악하는 기술로서 이에 관한 이론은 명확하며 간단하다. 즉, 역행렬 계산과 같은 기본적인 행렬연산으로 부분구조 합성을 수행한다. 그러나, 여러 가지 요인으로 인하여 계산된 합성 결과는 실제로 결합된 전체 구조물의 동특성과는 차이를 보인다. 현실적인 이유로 고려하지 못하는 회전자유도와 실험에서 수반되는 여러 가지 측정오차는 주요한 요인이며 이에 대한 연구 또한 많이 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 요인 중, 상대적으로 덜 중요하게 평가된 모드자름 오차(modal truncation error)의 영향을 고려한다. 단순한 구조물에 대하여 모의실험을 수행함으로써, 모드자름 오차로 인하여 완전히 잘못된 합성 결과가 나을 수 있다는 것을 보인다. 측정된 FRE를 이용하여 이러한 오차를 보정(compensation)하는 소개하고 이를 대상 구조물에 적용하여 모드자름 오차의 영향을 상당히 줄일 수 있다는 것을 보인다. 복잡한(complicated) 구조물에 대하여 모드자름 오차의 영향을 줄이기 위해서 모든 FRFs를 보정하는 것은 어려우므로 현실적인 대안을 모색한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.4
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• pp.587-594
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• 2009

In this paper the change point problem of the error terms in linear regression models is considered. Since fixed or stochastic independent variables and weakly dependent errors are assumed, usual multiple regression models and time series models including ARMA are covered. We use the estimates of probability density function based on residuals in order to test the distribution change of the unobserved errors. Under some mild conditions, the test using the residuals is proved to have the same limiting distribution as the test based on true errors.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.7
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• pp.32-38
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• 2012

In this paper, to eliminate intersymbol interference of the received signal due to multipath propagation, a parallel equalization algorithm using two error estimation functions is proposed. In the proposed algorithm, multilevel two-dimensional signals are considered as equivalent binary signals, then error signals are estimated using the sigmoid nonlinearity effective at the initial phase equalization and threshold nonlinearity with high steady-state performance. The two errors are scaled by a weight depending on the relative accuracy of the two error estimations, then two filters are updated differentially. As a result, the combined output of two filters was to be the optimum value, fast convergence at initial stage of equalization and low steady-state error level were achieved at the same time thanks to the combining effect of two operation modes smoothly. Usefulness of the proposed algorithm was verified and compared with the conventional method through computer simulations.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.303-313
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• 2018

This study considers time series models to forecast drug expenditures in national health insurance. We adopt autoregressive error model (ARE) and transfer function model (TFM) with segmented level and trends (before and after 2012) in order to reflect drug price reduction in 2012. The ARE has only a segmented deterministic term to increase the forecasting performance, while the TFM explains a causality mechanism of drug expenditure with closely related exogenous variables. The mechanism is developed by cross-correlations of drug expenditures and exogenous variables. In both models, the level change appears significant and the number of drug users and ratio of elderly patients variables are significant in the TFM. The ARE tends to produce relatively low forecasts that have been influenced by a drug price reduction; however, the TFM does relatively high forecasts that have appropriately reflected the effects of exogenous variables. The ARIMA model without the exogenous variables produce the highest forecasts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.279-283
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• 2012

유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.3
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• pp.49-56
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• 2018

Euclidean distance (ED) between error distribution and Dirac delta function has been used as an efficient performance criterion in impulsive noise environmentsdue to the outlier-cutting effect of Gaussian kernel for error signal. The gradient of ED for its minimization has two components; $A_k$ for kernel function of error pairs and the other $B_k$ for kernel function of errors. In this paper, it is analyzed that the first component is to govern gathering close together error samples, and the other one $B_k$ is to conduct error-sample concentration on zero. Based upon this analysis, it is proposed to normalize $A_k$ and $B_k$ with power of inputs which are modified by kernelled error pairs or errors for the purpose of reinforcing their roles of narrowing error-gap and drawing error samples to zero. Through comparison of fluctuation of steady state MSE and value of minimum MSE in the results of simulation of multipath equalization under impulsive noise, their roles and efficiency of the proposed normalization method are verified.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.317-322
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• 1994

본 연구에서는 원통면 음향 홀로그래피 방법에 대한 세밀한 고찰을 통하여 이 방법을 이용한 음장예측의 실제 적용에 도움을 주고자 한다. 먼저 원통면 음향 홀로그래피 방법의 기본적인 이론에 대한 고찰을 하였고, 원통면 음향 홀로그래피 방법의 실제 적용시 나타나는 창문함수의 영향(window effect)이나 공간상의 엘리어싱(spatial aliasing), 둘러싸기 오차(wraparound error)와 같은 오차에 대하여 모의 실험을 통하여 살펴보았다. 이러한 오차해석을 통하여 가능한 한 오차를 줄이고 신뢰할 수 있는 예측결과를 얻을 수 있는 측정조건을 제시하였으며, 오차를 감소시킬수 있는 Tukey 창문함수의 사용과 제로패딩(zero padding) 방법을 제시하였다. 이러한 기본적인 이해를 바탕으로 원통형 구조물의 방사음장을 예측하는 실험을 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.1-3
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• 2019

본 논문에서는 전차원 관측기를 이용한 유도기의 센서리스 운전에서 제정수 오차가 제어 성능에 미치는 영향을 수식적으로 분석하였다. 주파수 응답 함수를 이용해 실제 자속과 추정 자속의 관계를 운전 속도와 슬립 주파수의 함수로 나타내었다. 적응(adaptive) 법칙을 이용하여 추정 속도를 수식에서 제거하였다. 또한 각오차가 존재하는 상황에서 전류 운전점 변화를 고려하여 슬립 주파수를 토크 지령으로 변환하였다. 결과적으로 모든 운전 속도와 토크 지령에 대해서 임의의 제정수 오차가 시스템의 안정도, 속도 오차 및 토크 오차에 미치는 영향을 계산할 수 있는 수식을 구하였다. 기존의 분석 방법들이 많은 시뮬레이션과 실험을 통해 제정수의 영향을 평가했던 것과 달리, 구해진 수식에 근거하여 계산을 통해 빠르게 주어진 센서리스 운전 방법을 평가할 수 있는 방법을 제공하였다. 제안된 분석 방법은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.95-96
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• 1986

시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.2
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• pp.157-165
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• 2020

In this paper. we propose an effective compensation scheme to the quantization error arisen from quantized learning in a machine learning on an embedded system. In the machine learning based on a gradient descent or nonlinear signal processing, the quantization error generates early vanishing of a gradient and occurs the degradation of learning performance. To compensate such quantization error, we derive an orthogonal compensation vector with respect to a maximum component of the gradient vector. Moreover, instead of the conventional constant learning rate, we propose the adaptive learning rate algorithm without any inner loop to select the step size, based on a nonlinear optimization technique. The simulation results show that the optimization solver based on the proposed quantized method represents sufficient learning performance.