• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10b
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• pp.537-540
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• 1987

항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1993.04a
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• pp.199-206
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• 1993

동적무한요소를 이용한 지반-구조물 상호작용에 대하여 연구하였다. 동적무한요소는 무한원방향으로 전파되어 나가는 여러종류의 지진파 성분을 동시에 모형화 할 수 있도록 개발된 축대칭요소로서, 구조물에서 멀리 떨어진 지반영역(외부영역)을 모형화 하는데 사용되었다. 반면, 구조물에 가까운 지반영역(내부영역)은 재래의 축대칭요소를 사용하여 모형화 하였다. 본 해석방법의 검증은 적충된 반무한 지반위에 놓여진 원형강판의 임피던스함수를 구하여, 이를 이론적 결과와 비교하는 방법으로 수행되었다. 또한, 지반에 일부가 묻힌 원통형구조물에 대하여 수행된 강제진동시험 결과와 실제 지진발생시 구조물의 거동기록을 같은 입력조건에 대하여 본 해법으로 구한 결과와도 비교하였다. 해석결과로 부터 본 해석방법이 구조물의 거동을 타당히 산정하여 줌을 알 수 있었다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.79-87
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• 2003

In this paper, we propose a method to obtain a linear characteristic using soft computing for systems which have array sensors of nonlinear characteristics. Also a procedure utilizing the pattern information of array sensors without additional sensors is proposed to reduce disturbance effects. For a typical example, even a single CdS cell for CdS array has nonlinear characteristics. Overall linear characteristic for CdS array is obtained using fuzzy logic for each cell and overlapped portion. In addition, further improvement for linearization is obtained applying genetic algorithms for the parameters of membership functions. Also the effect of disturbing external light changes to the CdS array can be reduced without using any additional sensors for calibration. The proposed method based on fuzzy logic shows improvements for position measurements and disturbance reduction to external light changes due to the fuzziness of the shadow boundary as well as the inherent nonlinearity of the CdS array. This improvement is shown by applying the proposed method to the ball position measurements of a magnetic levitation system.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.213-225
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• 2009

A stationary Markov chain model is a stochastic process with the Markov property. Having the Markov property means that, given the present state, future states are independent of the past states. The Markov chain model has been widely used for water resources design as a main tool. A main assumption of the stationary Markov model is that statistical properties remain the same for all times. Hence, the stationary Markov chain model basically can not consider the changes of mean or variance. In this regard, a primary objective of this study is to develop a model which is able to make use of exogenous variables. The regression based link functions are employed to dynamically update model parameters given the exogenous variables, and the model parameters are estimated by canonical correlation analysis. The proposed model is applied to daily rainfall series at Seoul station having 46 years data from 1961 to 2006. The model shows a capability to reproduce daily and seasonal characteristics simultaneously. Therefore, the proposed model can be used as a short or mid-term prediction tool if elaborate GCM forecasts are used as a predictor. Also, the nonstationary Markov chain model can be applied to climate change studies if GCM based climate change scenarios are provided as inputs.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.22 no.5
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• pp.409-414
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• 2018

Extrapolating the correction information of ionosphere is essential for expanding wide area differential GPS (WADGPS) service area beyond the reference station network. In this paper, design and analysis of the artificial neural network for expanding the ionospheric correction region will be proposed. First, analysis about influence of each input of neural network were performed. The inputs are the day/year periodic function, sunspot number, and geomagnetic index (Ap). Second, performance analysis with respect to the number of hidden layers and neurons in the neural network is shown. As a result, estimation of total electron contents (TEC) on the high/low latitude regions in solar max(2014) are displayed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.3-9
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• 2008

This paper is related to hair-blending for 2D virtual color hairstyler based on the semi-automatic field morphing. The proposed 2D virtual color hair-styler is characterized as generating virtual hairstyles using the variable morphing mask instead of the fixed one for the semi-automatic morphing, and then hair-blending the generated virtual hairstyles using sigmoid function around the boundary region of the variable morphing mask. The proposed method is able to generate the virtual hairstyles with an easy-to-use interface based on semi-automatic field morphing. According to the proposed method, a user can shorten the working time and even an unskilled user can obtain natural hairstyles as he or she designates a small number of external user inputs.

• Water for future
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• v.24 no.4
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• pp.49-58
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• 1991

Flood routing in the Youngsan River was performed for the flood event of July, 1989 by two finite difference methods. The Saint Venant eq., a kind of hyperbolic partial differential equation is employed as governing equation and the explicit scheme (Leap Frog) and implicit scheme (Preissmann) are used to discretize the GE. As for the external boundary conditions, discharge and tidal elevation are upstream and downstream BC, respectively and estuary dam is included in internal BC. Lateral inflows and upstream discharges are the hourly results from storage function method, At Naju station, a Relatively upstream points in this river, the outputs are interpreted as good ones by comparing two numerical results of FDMs with the observed data and the calibrated results by storage function method. and two computational results are compared at the other sites, from middle stream and downstream points, and thus are considered reliable. Therefore, we can conclude from this research that these numerical models are adaptable in simulating and forecasting the flood in natural channels in Korea as well as existing hydrologic models. And the study about optimal gate control at the flood time is expected as further study using these models.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.12
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• pp.256-264
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• 2012

The directional algebraic reconstruction technique (DART) using the trigonometric current pattern is one of the image reconstruction algorithms in electrical impedance tomography (EIT). This method needs to compute resistances between electrode pairs as using relation between the injected currents and measured voltages for the reconstruction of the inner image. The delay time is incurred in this process. Therefore this paper proposes modified directional algebraic reconstruction technique (mDART) using the adjacent current pattern instead of the trigonometric current pattern to solve the delay time for initial resistance values. The proposed method uses measured voltages instead of computed resistances in the reconstruction algorithm. Hence this method can eliminate the delay time because it does not use the resistances. In conclusion, the proposed method improves image quality and image reconstruction time by using the adjacent current pattern. To prove performance of the proposed method, we carried on computer simulation of various cases.