• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(III)
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• pp.440-445
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• 2003

Maglev is the vehicle which can run in levitated condition by the electro-magnets, and propelled by linear induction motors. The Maglev is divided in two parts such as carbody and bogies, and the bogies are the driving device of the vehicle. The frame of the bogie must endure many loads occurred in the operation of the vehicle. So the bogie frame is designed and manufactured in the view of good safety and maintainability. The methods of design of frames are developed in regards of stresses and weights of structures. In this research, the extrusion of bogie frame is re-designed by the process of topology optimization with the ANSYS. By this process, the optimal shape of extrusion is acquired and additional optimization researches would be required in the view of size and shape of the members in the extrusion.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.474-478
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• 1998

A new approach for the decision feedback equalizer(DFE) based on the back-propagation neural networks is described. We propose the method of optimal structure for back-propagation neural networks model. In order to construct an the optimal structure, we first prescribe the bounds of learning procedure, and the, we employ the method of incrementing the number of input neuron by utilizing the derivative of the error with respect to an hidden neuron weights. The structure is applied to the problem of adaptive equalization in the presence of inter symbol interference(ISI), additive white Gaussian noise. From the simulation results, it is observed that the performance of the propose neural networks based decision feedback equalizer outperforms the other two in terms of bit-error rate(BER) and attainable MSE level over a signal ratio and channel nonlinearities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.816-839
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• 2023

In a random vector functional link (RVFL) network, shortcomings such as local optimal stagnation and decreased convergence performance cause a reduction in the accuracy of illumination correction by only inputting the weights and biases of hidden neurons. In this study, we proposed an improved regularized random vector functional link (RRVFL) network algorithm with an optimized grey wolf optimizer (GWO). Herein, we first proposed the moth-flame optimization (MFO) algorithm to provide a set of excellent initial populations to improve the convergence rate of GWO. Thereafter, the MFO-GWO algorithm simultaneously optimized the input feature, input weight, hidden node and bias of RRVFL, thereby avoiding local optimal stagnation. Finally, the MFO-GWO-RRVFL algorithm was applied to ameliorate the performance of illumination correction of various test images. The experimental results revealed that the MFO-GWO-RRVFL algorithm was stable, compatible, and exhibited a fast convergence rate.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.472-489
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• 2023

본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 일본잎갈나무와 리기다소나무의 생중량과 건중량 도출을 위한 최적 추정식 도출과 최적 중량식에 의한 중량표를 개발하기 위해 수행되었다. 중량표를 개발하기 위하여 전국에 분포하고 있는 일본잎갈나무 150본, 리기다소나무 90본, 전체 240본을 샘플링하여 현장에서 생중량을 측정하고, 각 부위별 시료를 채취하여 실험실에서 건중량을 측정하였다. 원목의 생중량과 건중량을 추정하기 위하여 이용한 식은 흉고직경의 1변수식, 그리고 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식으로 구분하였다. 또한 생중량 및 건중량 추정식들에 대해 적합성 검증을 위하여 적합도지수(FI), 평균제곱근오차(RMSE), 추정표준오차(SEE), 잔차도 등의 통계량을 이용하였으며, 도출된 최적식에 의해 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 이 결과 흉고직경만을 이용할 때 W = bD+cD² 그리고 흉고직경과 수고를 이용할 때 W = aD^bH^c가 선정되었다. 선택된 1변수 중량추정식 W = bD+cD²의 적합도지수는 0.91였으며, 2변수 중량추정식 식 W = aD^bH^c의 적합도지수는 0.95로 모두 높게 나타났다. 이들 추정식으로 일본잎갈나무와 리기다소나무에 대한 생중량 및 건중량표를 새롭게 작성하였으며, 20년전의 중량표와 비교할 때 두 수종 모두 생중량 및 건중량이 기존 중량표가 큰 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.195-201
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• 2019

위상배열 안테나는 개별 안테나의 위상을 제어함으로써 원하는 방향으로 빔 패턴을 형성할 수 있어 무선전력전송의 효율을 높이는데 효과적이다. 최적의 빔포밍을 통해 무선전력전송의 효율을 극대화하기 위해 송신기는 최적의 전송 경로를 인지해야 한다. 최적의 전파 경로 추정을 위해 일반적으로 송신기는 주기적으로 파일롯 신호를 전송하고 수신기는 이를 이용하여 최적의 경로에 해당되는 빔포밍 가중치를 계산하여 송신기로 피드백한다. 일반적으로 피드백 양이 안테나 수에 비례하여 증가하여 안테나 수가 많은 경우 피드백 오버헤드 문제가 대두된다. 본 논문에서 far-field approximation을 적용하여 피드백 양을 최소화하는 기법을 제안하고, 모의실험을 통해 간소화된 피드백 정보가 빔 패턴에 미치는 영향을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.15-23
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• 2022

지속적 학습 환경을 위한 학습 방법 중 LwF(Learning without Forgetting)는 정규화 강도가 고정되어 있어 다양한 데이터가 들어오는 환경에서 성능이 하락 할 수 있다. 본 논문에서는 학습하려는 데이터의 특징을 파악하여 가중치를 가변적으로 설정할 수 있는 방법을 제안하고, 실험으로 성능을 검증한다. 상관 관계와 복잡도를 이용하여 적응적으로 가중치를 적용하도록 하였다. 평가를 위해 다양한 데이터를 가진 태스크가 들어오는 시나리오를 구성하여 실험을 진행하였고, 실험 결과 새로운 태스크의 정확도가 최대 5%, 이전 태스크의 정확도가 최대 11% 상승하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 구한 적응적 가중치 값은, 각 실험 시나리오마다 반복적 실험에 의해, 수동으로 계산한 최적 가중치 값에 접근한 것을 알 수 있었다. 상관 계수 값은 0.739 이었고, 전체적으로 평균 태스크 정확도가 상승하였다. 본 논문의 방법은, 새로운 태스크를 학습할 때마다 적절한 람다 값을 적응적으로 설정하였으며, 본 논문에서 제시한 여러 가지 시나리오에서 최적의 결과값을 도출하고 있다는 것을 알 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.601-611
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• 2017

This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.

• 한국해양학회지:바다
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• 제5권3호
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• pp.177-185
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• 2000

자료동화기법의 하나인 adjoint 방법은 제약조건으로서 모델의 기본방정식을 만족시키는 동시에 모델 결과와 관측자료 차이의 함수인 비용함수의 크기를 최소화시키는 모델변수를 찾아냄으로서 모델 결과를 향상시키는 기법이다. 본 연구에서는 수평방향 2차원 선형 조석모델과 adjoint 모델로 구성된 adjoint 꾸러미를 수립하고, 이를 임의로 설정한 직사각형 모델영역에 적용하였다. 조석모델로부터의 조위 모델 결과를 관측자료로 삼아 개방경계조건인 조위의 진폭을 역 추정하는 수치실험을 실시하여 자료 가중치에 대한 반응, 모델변수 초기 추정치의 중요성 및 지형 변화에 대한 반응 등을 살펴보았다 특히, adjoint꾸러미 적용시 대부분 경험적으로 설정되어왔던 가중치의 선정방법을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권6호
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• pp.643-652
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• 2017

Pitched roof frames are widely used in construction of the industrial buildings, gyms, schools and colleges, fire stations, storages, hangars and many other low rise structures. The weight and shape of the gable frames with tapered members, as a familiar group of the pitched roof frames, are highly dependent on the properties of the member cross-sectional. In this work Enhanced Colliding Bodies Optimization (ECBO) is utilized for optimal design of three gable frames with tapered members. In order to optimize the frames, the design is performed using the AISC specifications for stress, displacement and stability constraints. The design constraints and weight of the gable frames are computed from the cross-section of members. These optimum weights are obtained using aforementioned optimization algorithms considering the cross-sections of the members and design constraints as optimization variables and constraints, respectively. A comparative study of the PSO and CBO with ECBO is also performed to illustrate the importance of the enhancement of the utilized optimization algorithm.

• 경영과학
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• 제33권2호
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• pp.75-87
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• 2016

Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.