• 한국기후변화학회지
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• 제4권4호
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• pp.331-348
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• 2013

기후변화로 인해 우리나라는 이상기후 현상의 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이로 인한 재난재해 피해가 급증하고 있다. 취약성 평가는 환경적, 사회적, 경제적 요인에 취약한 지표를 분석하고, 기후변화로 인한 피해를 방지하고, 적응대책을 수립하기 위해 계속적으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 가중치 산정 방법인 회귀분석을 활용한 취약성 평가를 실시하였다. 평가는 전국을 대상으로 홍수에 의한 농경지 침식/침하 취약성, 폭염에 의한 건강 취약성, 가뭄에 의한 산불 취약성 평가를 실시하였다. 이를 위해 각 부문별로 규준 별 지표를 선정한 뒤, GIS 프로그램을 통해 지표를 공간자료 형태로 구축하였다. 그 결과, 폭염에 의한 건강 취약성 평가에서는 기후적인 요인의 영향이 큰 것으로 나타났으며, 산불 취약성과 농경지 침식/침하 취약성 평가에서는 인위적인 요인의 영향이 큰 것으로 나타났다. 이후 가중치를 적용하지 않은 취약성 평가와 비교를 통하여 회귀분석의 효율성을 분석하였다. 본 연구는 회귀분석 방법이 현실적으로 기후변화 적응 대책을 수립하는데 효율성이 있다고 제시하며, 향후 취약성 평가에 활용될 가능성이 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.884-889
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• 1989

In this paper, a new procedure for selecting weighting matrices in linear discrete time quadratic optimal control problem (LQ-problem) is proposed. In LQ-problems, the quadratic weighting matrices are usually decided on trial and error in order to get a good response. But using the proposed method, the quadratic weights are decided in such a way that all poles of the closed loop system are located in a desired region for good responses as well as for stability and values of the quadratic cost function are kept less then a specified value.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권3호
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• pp.243-261
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• 2019

This paper introduces an appropriate technique to estimate the weighting matrices used in the linear quadratic regulator (LQR) method for active structural control. For this purpose, a parameter is defined to regulate the relationship between the structural energy and control force. The optimum value of the regulating parameter, is determined for single degree of freedom (SDOF) systems under seismic excitations. In addition, the suggested technique is generalized for multiple degrees of freedom (MDOF) active control systems. Numerical examples demonstrate the robustness of the proposed method for controlled buildings under a wide range of seismic excitations.

• 한국환경과학회지
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• 제15권12호
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• pp.1205-1220
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• 2006

This study was conducted to develop the evaluation model which can analyse local agenda 21 comprehensively and systematically from the making process to the designed contents. The evaluation model was devised through the theoretical review of local agenda 21 and designing the evaluation system composed of evaluation domains, related indicators and scales. The evaluation system was carefully constructed based on planning theories and the discussion and agreement of specialists regarding local agenda 21. This model has three evaluation domains of process, content, and evaluation of implementation with different weighting values. Each domain contains large indicators, medium indicators and small indicators. Each indicator has different weighting value according to its importance. Basically, each small indicator was scored by 3 or 5 point scale. This evaluation system can not only analyse local agenda 21 quantitatively, but also find out good points, problems, and limits of various phases of planning and implementing local agenda 21.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.162-164
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• 2004

This paper proposes a new classification system combining the adaptive feature weighting algorithm using the genetic algorithm and the modified KNN rule. GA is employed to choose the middle value of weights and weights of features for high performance of the system. The modified KNN rule is proposed to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments with the unconstrained handwritten digit database of Concordia University in Canada are conducted to show the performance of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2081-2086
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• 2005

This paper proposes the receding horizon $H_{\infty}$ predictive control (RHHPC) for systems with a state-delay. We first proposes a new cost function for a finite horizon dynamic game problem. The proposed cost function includes two terminal weighting terns, each of which is parameterized by a positive definite matrix, called a terminal weighting matrix. Secondly, we derive the RHHPC from the solution to the finite dynamic game problem. Thirdly, we propose an LMI condition under which the saddle point value satisfies the well-known nonincreasing monotonicity. Finally, we shows the asymptotic stability and $H_{\infty}$-norm boundedness of the closed-loop system controlled by the proposed RHHPC. Through a numerical example, we show that the proposed RHHC is stabilizing and satisfies the infinite horizon $H_{\infty}$-norm bound.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.729-733
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• 1988

In this paper, a new procedure for selecting weighting matrices in linear discrete time quadratic optimal control problems (LQ-problem) is proposed. In LQ problems, the quadratic weighting matrices are usually decided on trial and error in order to get a good response. But using the proposed method, the quadratic weights are decided in such a way that all poles of the closed loop system are located in a desired area for good responses as well as for stability and values of the quadratic cost functional are kept less then a specified value. The closed loop systems constructed by this method have merits of LQ problems as well as those of pole assignment problems. Taking into consideration that little is known about the relationship among the quadratic weights, the poles and the values of cost functional, this procedure is also interesting from the theoretical point of view.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.248-257
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• 2002

군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.85-93
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• 2012

In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.