• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1011-1027
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• 2010

모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈이 결합된 강우-유사-유출 모형의 매개변수를 동시에 보정한 경우(Case III)에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 수문 예측결과의 불확실성을 평가한다. 매개변수 불확실성의 전이에 따른 수문곡선의 불확실성 평가 결과(Case I), 모의기간 동안 고유량보다는 저유량 부분에서 불확실성 범위가 두드러졌으며, 이에 반해, 유사량곡선의 경우(Case II) 저농도보다는 고농도 부분에서 불확실성 범위가 넓게 분포하였다. 강우-유사-유출 모형의 매개변수의 불확실성을 동시에 추정한 경우 수문곡선 및 유사량곡선 모두 Case I과 II에 비해 모의기간 전반에 걸쳐 불확실성 범위가 넓게 분포되었으며, 매개 변수의 불확실성으로 인해 대상유역내 격자별 침식 및 퇴적 공간분포 양상이 상이하게 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10C호
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• pp.1402-1413
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• 2004

비강체 (non-rigid) 영상 등록에서 추정되는 좌표변환은 가역이어야 함으로 그 변환의 Jacobian 행렬식은 항상 양수 값을 가져야 한다. 본 논문에서는 이러한 가역 조건을 만족하는 좌표변환의 조건을 gradient 크기 제한의 조건으로 구한다. 또한 cubic B-spline을 이용한 변환 모델의 경우, 이 gradient 크기 제한 조건을 만족시키는 인수 집합을 이웃한 두 계수들의 차이가 제한된 인수들의 집합으로 구하였다. 이러한 인수들의 집합은 half space들의 교집합으로 이루어진 convex 집합이다. 본 논문에서는 이 convex 집합에 속하는 인수로 구성되는 좌표변환들 중에서 유사지수 (similarity measure) 를 최대로 만드는 변환을 gradient projection 최적화 기법을 통해 발견하였다. 이론적 분석, 폐 CT (Computed Tomography) 영상을 이용한 시뮬레이션 및 실험을 통하여, 제안된 알고리즘의 성능이 벌칙 함수 penalty function) 를 이용하는 기존의 방법보다 우수함을 증명하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.412-424
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• 2022

Since traditional derivative-based optimization for noisy simulation shows bad performance, evolutionary algorithms are considered as substitutes. Especially in case when outputs are binary, more simulation trials are needed to get near-optimal solution since the outputs are discrete and have high and heterogeneous variance. In this paper, we propose a genetic algorithm called SARAGA which adopts dynamic resampling and fitness approximation using surrogate. SARAGA reduces unnecessary numbers of expensive simulations to estimate success probabilities estimated from binary simulation outputs. SARAGA allocates number of samples to each solution dynamically and sometimes approximates the fitness without additional expensive experiments. Experimental results show that this novel approach is effective and proper hyper parameter choice of surrogate and resampling can improve the performance of algorithm.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.471-479
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• 2022

Recently, piezoelectric devices, such as ultrasonic surgery, ultrasonic atomizer, and ultrasonic speaker, are analyzed and designed by finite element simulation methods. However, the discrepancy between the design and the experiment results of the device typically occurs due to the inaccuracy of the piezoelectric material properties. To improve the simulation accuracy, the material properties of the PZT ceramics were better refined using parameter estimation method. The material parameters are elastic stiffness c^E_ij and piezoelectric constant e_ij of PZT ceramics. The impedance curve characteristics for the LTE mode of PZT ceramics were calculated. The mismatch between the simulation and the experimental data were compared and minimized by a least square method. Finally, the simulated impedance data were compared with the experimental data for the various vibration modes of PZT ceramics and the optimized material properties of PZT ceramics were verified. To further verify the accuracy, this method was also applied to piezoelectric PMN-PT single crystals.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.852-856
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• 2004

An induction motor is one of the most popular electrical apparatuses owing to its simple structure and robust construction. Parameter identification of the induction motor has long been researched either for a vector control technique or fault detection. Since vector control is a well-established technique for induction motor control, this paper concentrates on successive identification of physical parameters with on-load data for the purpose of condition monitoring and/or fault detection. For extracting six physical parameters from the on-load data in the framework of the induction motor state equation, unmeasured initial state values and profiles of load torque have to be estimated as well. However, the analytic optimization methods in general fail to estimate these auxiliary but significant parameters owing to the difficulty of obtaining their gradient information. In this paper, the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) newly developed is applied to the identification of whole unknown parameters in the mathematical equations of an induction motor with normal operating data. Profiles of identified parameters appear to be reasonable and therefore the proposed approach is available for fault diagnosis of induction motors by monitoring physical parameters.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권9호
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• pp.713-725
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• 2005

본 연구에서는 미국 지질조사국에서 개발한 PRMS 모형을 국내 7개 댐유역에 적용하여 국내 적용성과 모의한 계를 분석하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 모형 이론과 매개변수에 대해 검토하고, 국내 실정을 고려한 입력자료와 매개변수 추정의 가용성을 분석하였다. 각 적용유역들에서 GIS자료를 활용하여 추정 가능한 매개변수들은 추정하고 나머지 변수들은 Rosenbrock 방법을 이용하여 보정하였다. 모의결과를 다각적으로 분석하여 PRMS 모형의 모의 능력과 한계를 분석한 결과 PRMS 모형은 모든 적용유역에서 관측치에 높은 적합성을 나타내었다. 기본값을 사용한 융설모의에서도 비교적 정확한 모의가 가능한 것으로 나타났다. 적용 유역면적에 상관없이 신뢰성 높은 유출분석이 가능하였으나, 대유역인 경우 준분포형적인 특성보다는 일체형모형에 가까운 유출모의를 하는 것으로 나타났다.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.130-140
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• 2011

This paper proposes an optimal posture for the task-oriented movement of dual arm manipulator. A stability criterion function which consists of three kinds of feature-representative parameters has been utilized to define the optimal posture. The first parameter is the force which is applied to the object. The torque of each joint and position of arm are attained from the current sensor and encoder, respectively. From these two data, the applied force to an object is estimated using sum of vectors of the joint torques estimated from the measured current. In order to investigate the robustness of each posture, the variation of the end-effector from the encoder information has been utilized as the second parameter. And for the last parameter for the optimality, the total energy consumption has been used. The total consuming energy of each posture can be computed from the current information and the battery voltage. The proposed robot structure consists of a mobile inverted pendulum and dual manipulators. In order to define the optimal posture for the each object, external disturbances are applied to the mobile inverted pendulum robot and the first and second parameters are investigated to find the optimal posture among the pre-selected most representative postures. Finally, the proposed optimal posture has been verified by the proposed stability criterion function which consists of total force to the object, the fluctuation of the end-effector position, and total energy consumption. The effectiveness of the proposed algorithms has been verified and demonstrated through the practical simulations and real experiments.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권12호
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• pp.1009-1018
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• 2004

하천을 따라 분포된 비점 오염원을 하천 수질모형의 매개변수들과 동시에 추정하는 체계적인 방법을 제안하였다. 수립된 방법을 QUAL2E 모형과 함께 충주댐 하류의 남한강 구간에 적용하여 모형의 반응계수와 비점 오염 부하량에 대한 최적 추정을 수행하였다. 민감도 분석 결과로부터 선정된 반응계수들에 대한 초기 추정 결과에 따르면 하천 시스템에 대한 질량수지가 만족되기 위해서는 질소와 인의 비점 오염 부하량의 입력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 총질소와 총인에 대한 비점 오염 부하를 포함하여 확장된 추정 문제의 해로써 비점 오염 부하량을 추정하였다. 비점 오염 부하량과 동시에 추정된 반응계수들과 비점 오염원을 고려하지 않고 추정된 반응계수의 비친 결과, 그 자체에 대한 추정을 위해서 뿐만 아니라 수질모형의 적절한 보정을 위하여 비점 오염 부하량이 최적 추정 과정에 포함될 필요가 있음을 알 수 있었다. 하천수질 의형에 대한 최적추정 방법의 적용성을 민감도계수 행렬 구조의 관점에서 논하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권6호
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• pp.716-722
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• 2014

DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.

• 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.7-21
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• 1999

This paper proposes an improved training procedure in speech recognition based on the continuous density of the Hidden Markov Model (CDHMM). Of the three parameters (initial state distribution probability, state transition probability, output probability density function (p.d.f.) of state) governing the CDHMM model, we focus on the third parameter and propose an efficient algorithm that determines the p.d.f. of each state. It is known that the resulting CDHMM model converges to a local maximum point of parameter estimation via the iterative Expectation Maximization procedure. Specifically, we propose two independent algorithms that can be embedded in the segmental K -means training procedure by replacing relevant key steps; the adaptation of the number of mixture Gaussian p.d.f. and the initialization using the CDHMM parameters previously estimated. The proposed adaptation algorithm searches for the optimal number of mixture Gaussian humps to ensure that the p.d.f. is consistently re-estimated, enabling the model to converge toward the global maximum point. By applying an appropriate threshold value, which measures the amount of collective changes of weighted variances, the optimized number of mixture Gaussian branch is determined. The initialization algorithm essentially exploits the CDHMM parameters previously estimated and uses them as the basis for the current initial segmentation subroutine. It captures the trend of previous training history whereas the uniform segmentation decimates it. The recognition performance of the proposed adaptation procedures along with the suggested initialization is verified to be always better than that of existing training procedure using fixed number of mixture Gaussian p.d.f.