• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.545-546
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• 2004

서브밴드 분리에 의한 에코확산 오디오 워터마킹법은 호스트 신호를 특정 주파수 대역으로 분리하고, MPEG 심리음향 모델을 이용하여 각 대역별로 삽입되는 워터마크의 파워를 파라미터 설정 함수에 의하여 설정한다. 여기서, 본 방법의 강인성과 비지각성을 좌우하는 것은 파라미터 설정 함수가 된다. 따라서, 본 연구에서는 최대의 강인성과 최소의 음질 열화를 구현하기 위하여 청취실험을 실시하여 최적의 파라미터 설정 함수 설정방법에 대한 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.601-604
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• 2002

본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 N/sub s/가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 부호율 R(1/2, 1/3)과 구속장 K(7, 9)에 따른 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.172-176
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• 2002

본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 Ns가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널 부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 BCH와 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.379-383
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• 1998

본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2879-2881
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• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.345-348
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• 2011

구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.33-34
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• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.125-128
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• 2000

가상적인 검출잡음을 가정하고 칼만 필타(Kalman Filter)를 고려하여 근사적 최적 레귤레이터의 특성에 가깝게 함으로써 견실 안정성을 회복할 수 있는 제어 시스템의 설계에 관하여 검토한다. 본 연구에서는 관측기를 이용한 최적 레귤레이터 계에 적분기를 결합한 견실제어계의 설계법을 나타내고 견실성을 회복할 수 있는 제어기의 파라미터 설정법을 나타낸다. 제어대상의 파라미터 변동에 의해서 생기는 등가인 외란을 억제하고 과도특성이 변하지 않는 제어 시스템을 모델 매칭의 원리에 기초하여 설계한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.22 no.11 s.176
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• pp.16-23
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• 2005