• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1338-1347
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• 2013

Face recognition is a science of automatically identifying individuals based their unique facial features. In order to avoid overfitting and reduce the computational reduce the computational burden, a new face recognition algorithm using PCA-fisher linear discriminant (PCA-FLD) and fuzzy radial basis function neural network (RBFNN) is proposed in this paper. First, face features are extracted by the principal component analysis (PCA) method. Then, the extracted features are further processed by the Fisher's linear discriminant technique to acquire lower-dimensional discriminant patterns, the processed features will be considered as the input of the fuzzy RBFNN. As a widely applied algorithm in fuzzy RBF neural network, BP learning algorithm has the low rate of convergence, therefore, an improved learning algorithm based on Levenberg-Marquart (L-M) for fuzzy RBF neural network is introduced in this paper, which combined the Gradient Descent algorithm with the Gauss-Newton algorithm. Experimental results on the ORL face database demonstrate that the proposed algorithm has satisfactory performance and high recognition rate.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권1호
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• pp.13-21
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• 2016

Since the direct-gradient (DG) method uses the Shack-Hartmann wave front sensor (SH-WFS), based on the phase-conjugation principle, for atmospheric compensation in free-space optical (FSO) communication, it cannot effectively correct high-order aberrations. While the stochastic parallel gradient descent (SPGD) can compensate the distorted wave front, it requires more calculations, which is sometimes undesirable for an FSO system. A hybrid compensation (HC) method is proposed by properly using the DG method and SPGD algorithm to improve the performance of FSO communication. Simulations show that this method can well compensate wave-front aberrations and upgrade the coupling efficiency with few computations, preferable correction results, and rapid convergence rate.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.384-387
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• 1998

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS(Recursive Least Squares) based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm based on the RLS has just the time-varying learning rate, while the well-known back-propagation (or generalized delta rule) algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The RLS based on NN is used to adjust the motor speed so that the neural model output follows the desired trajectory. This mechanism forces the estimated speed to follow precisely the actual motor speed. In this paper, a flux estimation strategy using filter concept is discussed. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed analysis and the proposed control strategy are described.

• 한국항공운항학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-6
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• 2012

Four dimensional(4-D) trajectory modeling is conducted based on flight plan. The flight plan is divided into several segments which represent certain operating flight modes. Thrust, drag and fuel consumption rate of an aircraft are calculated using BADA provided by Eurocontrol. The trajectory is modeled with the rate of climb/descent calculated with Total-Energy Equation. The simulation results with a typical aircraft and its flight plan indicate that the trajectory modeled corresponds well with the suggested flight plan. The performance profiles including total endurance time and time history for speed, thrust, drag and fuel consumption were also appropriately generated.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.81-90
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• 2018

In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권1호
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• pp.43-48
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• 2010

톱밥과 왕겨로 제조된 혼합보드로 세라믹을 제조한 후 수지함침율 및 소성온도에 따른 세라믹의 표면온도를 조사하였다. 경과시간 초기에 표면온도가 급상승 하였으며 수지함침율 60~70%와 소성온도 $1200^{\circ}C$로 제조된 세라믹의 표면온도가 가장 높았다. 히터의 표면온도보다 혼합세라믹의 표면온도 하강속도가 느려 혼합세라믹의 열 보존력이 높음을 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.1-9
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• 2014

본 연구에서는 이산화탄소 소화설비의 설계이론, 소방방재청 고시 제2012-11호, KS B 6261과 최적화 기법 중 최대 경사법을 바탕으로 이산화탄소 소화설비의 설계인자를 최적화할 수 있는 설계프로그램을 개발하였다. 설계프로그램은 정립된 로직 및 알고리즘을 바탕으로 C++ 컴파일러를 이용하여 개발하였고 윈도우 운영체계에서 운영되도록 하였다. 이산화탄소 소화설비 설계인자의 최적화는 제한조건으로 구속되어있는 약제유동율, 방출시간 및 설계변수(배관내경 등)를 최소화하였다. 시험장치에 의해 설계프로그램의 성능을 검증하였고, 소방분야에 최적설계의 기틀을 마련하였다. 또한 최적설계인자를 바탕으로 이산화탄소 소화설비를 시공함으로서 소화설비의 효율성을 높이고 화재진압을 극대화할 것으로 본다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.42-47
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• 2012

본 연구는 최근 의공학 분야에서 중요한 영역으로 대두되고 있는 광학과 초음파의 장점을 결합한 영상 방법인 AOT (Acousto-Optical Tomography)의 수학적 모델을 제시하였다. AOT는 광학 필드를 초음파 기둥에서 변화 시켜서 초음파 기둥의 위치 정보를 이용하여 영상을 재구성하는 방법이다. AOT의 수학적 모델은 두 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째 단계에서는 광학 필드의 복원을 하고, 두 번째 단계에서는 획득한 광학 필드를 기반으로 확산 방정식의 역문제를 풀어 흡수함수 ${\mu}$ (absorption coefficient)를 산출한다. 본 연구에서는 두 번째 단계에 해당하는 역문제의 해를 구하기 위하여 수치해석적인 최소화 문제로 변환하고, 수치적 팬텀을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 전통적인 기울기 하강 방법을 이용하여 역 문제 시뮬레이션의 결과를 보였다. 전변동 정규화 기반의 최소화 문제를 제안하여 기울기 하강 방법의 결과에서 보인 번짐 효과를 개선하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제30권4호
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• pp.20-26
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• 2021

태양전지용 실리콘은 주로 반도체급 실리콘 제조공정에서 발생하는 규격외 실리콘을 사용하여 왔다. 태양전지의 보급 활성화를 위해서는 보다 저렴한 정제 공정의 개발이 필요하다. 태양전지용 실리콘을 위한 저비용이면서 효율적인 방법은 금속급 실리콘을 정제하여 고순도화하는 것이다. 본 연구에서는 금속급 용융 실리콘 중의 Fe를 제거하기 위해 고주파 유도로 중에서 일방향 응고를 실시하였다. 실험조건과 실험결과를 유효 편석계수, Scheil 식 및 Peclet 수로 평가하였다. 시료의 하강속도가 감소함에 따라 불순물의 매크로 편석과 잉곳의 순도가 증가하였다. 이러한 결과는 시료의 하강속도 감소에 따른 유효 편석계수의 감소에 의한 것으로 생각된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.248-255
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• 2021

2013년 7월 아시아나 OZ 214편 샌프란시스코 국제공항 (SFO) 사고의 주요 원인은 조종사의 잘못된 접근 조작과 항공기 오토트로틀 홀드(autothrottle hold) 모드로 인해 자동 속도 컨트롤(control)이 불가함을 인지 못하였고, 복행 (go-around) 결심이 늦었다는 것이다. 이와 관련하여 B777 POM (pilot operation manual)에는 FAF (final approach fix) 후 FLCH (flight level change) 모드 사용을 제한하고 있다. 본 연구는 QAR (quick access recorder) 데이터 분석 시스템을 활용하여 국내 항공사의 B777 기종에서 2년간 발생한 44건의 해당 이벤트를 분석 한 결과, 정상 강하각 보다 높은 위치에서 조종사가 FLCH 모드를 이용하여 급하게 강하하는 과정에서 해당 이벤트들이 주로 발생하였으며, 항공기 베이스 선회 (base Turn) 시 정상 수직 경로(vertical path)보다 낮은 상태에서도 FLCH 모드를 지속 사용한 예도 있었다. 아울러 공항의 표고가 500 ft 이상의 높은 공항에서 이벤트 발생율이 높은 점을 확인하였다. 이에 본연구에서는 항공기 접근 시의 강하 계획(descent planning), 수직 경로(vertical path) 모니터링의 중요성과 자동항법장치 사용 기준 및 안정 접근 항목(stabilized approach criteria)의 준수로 이벤트 경감방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.