• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.555-565
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• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.481-486
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• 2003

RF 전파는 신호레벨이 비교적 작고 간섭 현상에 매우 민감한 특성을 가지고 있다. 따라서 이러한 미소한 입력전파의 수신시 수신기 전체의 감도를 높이고 잡음을 줄일 목적으로 사용되는 고주파 증폭기가 저잡음 증폭기이다. 본 논문에서는 FET 증폭기를 이용한 LNA설계시 직렬 궤환에 의한 최소잡음과 최소입력정재파비의 최적 설계 파라미터를 검증한다. LNA의 기본적 특성 분석과 IMT-2000 구역의 1. 9GHZ대의 휴대단말기용 LNA와 블루투스용 2.4GHz대의 LNA 그리고, 지능형교통시스템에 응용되는 5.8GHz대의 단거리전용통신 LNA를 구현하고 각 주파수별로 특성이 다른 BJT, FET 증폭기를 적용하여 설계하고 성능 분석 및 최적의 파라미터를 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권7호
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• pp.435-440
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• 2012

본 논문에서는 enhanced aacPlus의 Parametric Stereo(PS)에서 스테레오 파라미터의 컨텍스트 적응 코딩을 위해 최적의 컨텍스트를 제안한다. 스테레오 파라미터의 양자화 인덱스에 대해 컨텍스트 후보는 시간-스테레오 밴드도메인에서 소스 인덱스와 인접한 인덱스 값 및 이들의 조합으로 8개가 제안되었으며, 리프레시 프레임 여부 및 스테레오 밴드에 따라서 다시 4개의 상황에 대해 이들 중 사용가능한 후보들을 이용하였다. 실험에 의해 상황별로 최적의 컨텍스트가 제안되었고, 추후 이들을 이용하여 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 가지는 PS의 코딩 방법이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.829-835
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• 2009

다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권9호
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• pp.817-823
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• 2017

기존에는 연비를 고려한 적응형 순항 제어 알고리즘 개발과 연비 등의 성능을 고려한 적응형 순항 제어 시스템 개발 연구가 수행되었지만, 제어 파라미터를 포함한 차량 파라미터의 적응형 순항 제어에 대한 최적설계 연구는 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 연비, 추종성, 승차감, 안전거리를 고려한 차량 및 제어 파라미터 최적설계를 수행하고자 한다. 이를 위해 차량 거동의 성능 측정 방법을 제안하고 적응형 순항 제어 시스템을 구축하였다. 그리고 성능에 주요한 영향을 미치는 차량 파라미터를 선별하여 이를 토대로 순차적 실험계획을 통해 크리깅 대체모델을 구축하였고, 연비를 최대화하며 목표 성능을 만족하는 크리깅 대체모델 기반 최적설계를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1542-1550
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.205-212
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• 2006

본 논문에서는 비 영 분산 천이 광섬유로 구성된 $8{\times}40$ Gbps WDM 시스템에서 모든 채널을 효과적으로 보상할 수 있는 광 위상 공액기의 최적 위치와 광섬유의 최적 분산 계수 값을 도출하는 수치적 방법을 제안하였다. 그리고 이 방법의 유용성을 확인하기 위하여 도출된 두 최적 파라미터를 갖는 시스템에서의 보상 특성을 현재 일반화된 MSSI (Mid-Span Spectral Inversion)에서의 보상 특성과 비교하였다. 유도된 두 최적 파라미터가 WDM 시스템에 적용되면 왜곡된 8-채널 신호들의 보상을 2 dB 이내의 전력 패널티로 크게 개선시킬 수 있는 것을 확인하였다. 그리고 두 최적 파라미터들은 최적 값을 찾는 순서에 크게 관계없지만 두 파라미터가 서로 의존해서 구해져야 한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 공업화학
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• 제20권3호
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• pp.346-350
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• 2009

자연상태의 물질들은 많은 유용한 성분들을 포함하고 있다. 이 성분들 중에서, 천연 영양 성분들은 기능성 식품 또는 화장품, 의약품의 첨가제로써 활용 되고 있다. 이러한 영양성분들을 유용하게 활용하기 위해 각 성분들에 대한 최적의 용매 선택방법을 제시하였다. 각 성분에 대한 용해도 파라미터를 계산하였으며 총 용해도 파라미터는 분산성, 극성, 수소결합 효과로 구성되고 이들 기여도가 각각 계산되었다. 용질과 용매의 용해도 파라미터에 의해 chi(${\chi}_{12}$)파라미터가 결정되었으며 chi파라미터에 의해 아미노산 성분들에 대한 최적의 용매-용질쌍이 선정되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.784-786
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• 2004

두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다