• 한국음향학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-86
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• 2012

NLMS 알고리즘의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 인접 투사 알고리즘의 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안하였다. 기존의 인접 투사 또는 의사 인접 투사 알고리즘은 지연된 입력 신호 벡터 및 오차 신호 벡터를 기반으로 하기 때문에 복잡할 뿐만 아니라, 기존의 스칼라 오차를 기반으로 하는 LMS 형 알고리즘에서 개발된 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사 인접 투사 알고리즘의 경우, 스칼라 오차 신호를 이용한다는 사실과 수렴 후 입력 신호가 오차 신호에 직교한다는 직교 원리에 근거하여 적은 연산량으로도 우수한 수렴 성능을 보이는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 적은 연산량에도 불구하고 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.311-315
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• 2008

최근 인터넷 망에서 고속 스위칭을 위하여 입출력 인터페이스 간 패킷 전송에 있어서 스위칭 패브릭이 적용되고 있다. 기존의 구조들은 가변 길이 IP 패킷의 처리에 ATM 스위칭 패브릭을 그대로 적용하기 위해 패킷을 일정 크기로 분할 및 재조립하거나 크로스포인트에 버퍼를 두는 방식을 고려하고 있어 시스템에 부하를 가져온다. 본 논문에서는 데이타 메모리 평면과 스위칭 평면을 분리하여 패킷 데이타는 독립된 메모리 구조에 저장하고 동시에 메모리 주소 포인터 부분만 스위칭 패브릭을 통과하도록 하는 새로운 스위치 구조를 제안한다. 스위칭 패브릭은 주소 포인터와 기본적인 정보를 포함하는 아주 작은 미니 패킷이 통과하게 되는데 이것은 가변길이 패킷들이 경쟁하는 스위칭 패브릭과 비교할 때 탁월한 스위칭 속도를 가진다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.357-365
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• 2000

본 논문에서는 제산기가 제거된 싱글톤 퍼지제어기에 대한 새로운 귀속도 함수 발생기 및 계수 선택기회로를 제안함으로써 회로 구성소자를 줄일 수 있는 기법을 제안하였다. 입력 값의 범위에 따라 추론에 사용될 언어변수를 미리 결정하여 필요한 귀속도 함수만을 발생시킴으로서 보다 간략화 된 회로를 구성할 수 있으며 또한 추론의 결과에 영향을 줄 계수들을 미리 선택해 주는 계수 선택회로를 통해 전건부의 적합도가 0이 되는 모든 규칙들에 대한 연산 회로를 제거하였다. 그리고 귀속도 함수 발생기에서 발생하는 전류모드 CMOS 회로의 문제점인 팬-아웃(fan-out)수의 제한을 해결하기 위해 전압입력-전류출력의 귀속도 함수발생기를 OTA방식으로 구성하였다. 기존의 방법에 비해 블록 수와 소자수가 큰 폭으로 감소하였음을 확인하였고, 또한 전건부와 언어변수의 수가 증가할수록 더욱 효과적임을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.29-36
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• 2010

본 논문에서는 새로운 변조방식을 사용한 단상 인버터 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 buck-boost 변환기와 인버터로 구성되며 새로운 변조방식인 PWAM(Pulse Width/Amplitude Modulation)방식을 사용하여 제어한다. PWAM방식은 PWM(Pulse Width Modulation)방식과 PAM(Pulse Amplitude Modulation) 방식이 혼합된 새로운 변조방식이며 인버터의 입력단에 위치한 buck-boost 변환기는 일정한 직류전압을 입력으로 받아 가변 직류전압으로 변환한다. 인버터는 buck-boost 변환기에서 출력된 가변 직류전압을 입력으로 하며, PWM 구간에서는 PWM 스위칭을 하고 PAM 구간에서는 인버터가 스위칭을 하지 않음으로써 정현 교류전압으로 변환한다. 제안한 PWAM방식을 사용한 단상 인버터 시스템은 PAM 구간에서 스위칭 동작을 하지 않으므로 기존의 방식에 비해 스위칭 횟수가 감소하여 스위칭 손실을 줄일 수 있다.

• 대한간호학회지
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• 제16권2호
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• pp.63-69
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• 1986

The main purpose of this study was to find out variables relevant to self-care activities of physically disabled person. The subjects of this analysis were 1277 person which is between 15~64 years, the data came from the 1985 National Interview Survey on Disabled Person in Korea. For this analysis, Breakdown, Oneway and Discriminant Analysis were used. The finding of the analysis can be summarized as follows: First, the mean of self care activities was 2.57 (SD: 0.69, range: 1-3). The relevance for the self-care activities by several variables is as follows. 1. The relevance for the self-care activities by socioeconomic status is significant at age, education level, occupation of household members variables. Especially, in the case of high age, low education level, the self-care activities are shown low score. 2. The relevance by impairment characteristics is shown high significance at all input variables. When disabled person have double impairment. paralysis, late occurance age, and is due to diseases the self-care activities score is lowered. 3. The relevance by health care services variables. is not shown significant at all input variables. Second, the relevance for social activities by sev-eral variables was conducted by discriminant analysis. The relative importance of social activities discriminant function is 0.344 of eigenvalue. The-canonical correlation between the social activities discriminant function and 9 dummy variables is 0.51, total variance of dummy variables for social activities is shown 26 persent. The self-care activities variable represents the highest contribution of its associated variable to the function (canonical coefficient: -.56). The occurance age, the occupation of household members, the education level variables are shown comparatively high contribution to the function. To sum up, this analysis suggests that the self-care activities variable is the highest contributed to the social activities. In relation to self-care concept, this finding will be useful in rehabilitation nursing care.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1545-1550
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• 2021

다위상 분해 기법 기반의 부밴드 구조에서 단순화한 부밴드 인접투사 알고리즘(Simplified SAP; SSAP)을 위한 최적 가변 스텝사이즈 조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 적응필터의 계수 갱신 시점에서 평균자승편차(MSD)를 최소화하도록 유도된 최적값을 제시한다. 유색 입력 신호를 사용하는 SSAP 알고리즘에서 제안한 최적 스텝사이즈의 적용은 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 보장한다. AR(2) 신호와 실제 음성을 입력 신호로 사용하여 수행한 컴퓨터 모의실험의 결과는 제안한 최적 스텝사이즈의 유효성을 입증한다. 또한 모의실험 결과는 기존 여러 적응 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘이 더 빠른 수렴속도와 양호한 정상상태오차를 가지고 있음을 보인다.

• 한국분말재료학회지
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• 제29권6호
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• pp.459-467
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• 2022

Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

• 지식경영연구
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• 제21권1호
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• pp.27-40
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• 2020

Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.135-147
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• 2001

본 연구에서는 퍼지신경망을 이용한 기업부실예측모형을 제안한다. 신경망은 탁월한 학습능력을 가진 것으로 알려져 있으나, 잡음이 심한 재무자료에 대해서는 종종 일관되지 못하고 기대에 미치지 못하는 예측성과를 보인다. 이는 연속형의 형태를 지닌 독립변수와 과다한 양의 원자료로부터 예측에 필요한 일정한 패턴을 찾기가 어렵기 때문이다. 이러한 문제점은 예측모형에서의 독립변수와 종속변수간의 인과관계를 신경망이 용이하게 찾아낼 수 있도록 독립변수의 형태를 변환함으로써 해결한 수 있다. 이러한 해결방법의 하나는 기존 신경망에 퍼지집합의 개념을 적용하여 신경망 학습에 사용될 자료를 퍼지화하고 이를 신경망에 학습시키는 것이다 입력자료를 퍼지화 함으로써 정보의 손실 없이도 신경망이 자료 내의 복잡한 관계를 용이하게 학습하는 것이 가능하다. 본 연구에서 제안된 퍼지신경망을 기업부도예측에 적용한 결과, 퍼지신경망이 기존의 신경망보다 우월한 예측성과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권5호
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• pp.38-47
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• 1999

저전력을 실현하기 위하여 구조, 논리 및 트랜지스터레벨에서 16비트 덧셈기를 설계하였다. 기존의 ELM덧셈기는 입력 비트 패턴에 의해 계산되는 블록캐리발생신호 (block carry generation signal) 때문에 특정 입력 비트 패턴이 인가되었을 때에는 G셀에서 글리치(glitch)가 발생하는 단점이 있다. 따라서 구조레벨에서는 특정 입력 비트 패턴에 대해서 글리치를 피하기 위해 자동적으로 각각의 블록캐리발생신호를 마지막 레벨의 G셀에 전달하는 저전력 덧셈기 구조를 제안하였다. 또한, 논리레벨에서는 정적 CMOS(static CMOS)논리형태와 저전력 XOR게이트로 구성된 저전력 소모에 적합한 조합형 논리형태(combination of logic style)를 사용하였다. 게다가 저전력을 위하여 트랜지스터레벨에서는 각 비트 전파의 논리깊이(logic depth)에 따라서 가변 크기 셀들(variable-sized cells)을 사용하였다. 0.6㎛ 단일폴리 삼중금속 LG CMOS 표준 공정변수를 가지고 16비트 덧셈기를 HSPICE로 모의 실험한 결과, 고정 크기 셀(fixed-sized cell)과 정적 CMOS 논리형태만으로 구성된 기존의 ELM 덧셈기에 비해 본 논문에서 제안된 덧셈기가 전력소모면에서는 23.6%, power-delay-product면에서는 22.6%의 향상을 보였다.