• 한국생산제조학회지
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• 제26권1호
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• pp.66-73
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• 2017

This study attempted to design lights with Type II distribution suitable for LED street lights based on the regulations of street light distribution developed by the Illuminating Engineering Society of North America (IESNA). The shape of an asymmetric lens, different from that of a rotationally symmetric lens, cannot be generated using a simple mathematical formula. In the first trial, the outline of the lens was fixed and simulated to confirm the distribution type. Following ISENA regulations, some problems that occurred during simulations and repeating was be modified that process is how we detected errors. Through optical research and simulations, a lens conforming to the regulations of Type II very short, Type II short, and Type II medium distributions was developed. A prototype was developed using simulation data and it was subjected to distribution tests. The results show that it can compare with property of Type II distribution.

• 센서학회지
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• 제26권3호
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• pp.199-203
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• 2017

In this paper, we developed an underwater localization system for underwater robot docking using the electromagnetic wave attenuation model. Electromagnetic waves are generally known to be impossible to use in water environment. However, according to the conclusions of the previous studies on the attenuation characteristics in underwater, the attenuation pattern is uniform and its model was accurately proposed and verified in 3-dimensional space via the omnidirectional antenna. In this paper, a docking structure and localization sensor system are developed for a widely used cone type docking mechanism. First, we fabricated electromagnetic wave range sensor transmit modules. And a mobile sensor node is equipped with unmanned underwater vehicle(UUV)s. The mobile node senses the four different signal strength (RSS: Received Signal Strength) from fixed nodes, and the obtained RSS data are transformed to each distance information using the 3-Dimensional EM wave attenuation model. Then, the relative localization between the docking area and underwater robot can be achieved according to optimization algorithm. Finally, experimental results show the feasibility of the proposed localization system for the docking induction by comparing the errors in the actual position of the mobile node and the theoretical position through the model.

• International Journal of Contents
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• 제3권2호
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• pp.18-24
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• 2007

Biological sequences such as DNA and amino acid sequences typically contain a large number of items. They have contiguous sequences that ordinarily consist of more than hundreds of frequent items. In biological sequences analysis(BSA), a frequent contiguous sequence search is one of the most important operations. Many studies have been done for mining sequential patterns efficiently. Most of the existing methods for mining sequential patterns are based on the Apriori algorithm. In particular, the prefixSpan algorithm is one of the most efficient sequential pattern mining schemes based on the Apriori algorithm. However, since the algorithm expands the sequential patterns from frequent patterns with length-1, it is not suitable for biological datasets with long frequent contiguous sequences. In recent years, the MacosVSpan algorithm was proposed based on the idea of the prefixSpan algorithm to significantly reduce its recursive process. However, the algorithm is still inefficient for mining frequent contiguous sequences from long biological data sequences. In this paper, we propose an efficient method to mine maximal frequent contiguous sequences in large biological data sequences by constructing the spanning tree with a fixed length. To verify the superiority of the proposed method, we perform experiments in various environments. The experiments show that the proposed method is much more efficient than MacosVSpan in terms of retrieval performance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.30-35
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• 2005

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• 복식
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• 제59권10호
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• pp.10-21
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• 2009

The shape of floral pattern in the period of Rococo are a pots, a flower and ribbon style, a flower and a stripe style, a lace style and a scene style etc, and also in that time an apperance of softness of curved line, delicacy and smoth line, irregular and unrestraint line, motive of tiny and extra ordinarily, little bunch of flowers, and stripe style was a feature. The style of presentation were a presentation of fixed style such effect as lace, and a presentation of realistically style emphasized a massiveness and a cubic effect, and also used a natural color, and the presentation of abstract expressed like imagined anything and fancied. Weaving expressed delicate, brilliant, fantastic, and an atmosphere with elegant. embroidery was expressed in creation with emphasized in reality. Printing was fantastic with exotic in development of chintz due to effection of orient. The based on a salon civilization, the refind beauty of taste of royalty gave a refinded feeling with over affectionate in preference with a softness of curved line, and a motive of tiny and extra ordinarily. The classical beauty of elegant was realistic in being concentrated on building up blance and homony. The natural beauty of romantic was in being devoted the theme with soft and fantastic.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.372-379
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• 2000

본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.

• 한국통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.386-398
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• 1987

本 論文은 PWM(Pulse Width Modulation)인버어터의 스위칭作用에 의해서 發生하는 高周波 影響을 最小化하기 위한 Suboptimal PAWM(Pulse Amplitude Width Modulation)을 提示하였다. 本 方式은 Suboptimal PWM에서 THD(Total Harmonic Distorition)가 最小가 되는 固定點(基本波 電壓 u1=1.2)에서 하나의 스위칭패턴을 決定하였다. 그리고 電壓은 DC Link에서 DC Chopper에 의해 制御하게 하고 인버어터에서는 단지 高周波만을 制御하도록 하였다. 本 方式은 3相 誘導電動機의 VSD(Variable Speed Drive)에 適用하여 電動機의 騷音, 인버어터의 線間電壓 및 電流, 電流高周波 스펙트럼을 測定하였으며, 他 方式과 比較해 보았다. 그 結果로부터 本 方式의 妥當性을 立證할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.231-236
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• 2001

일반적인 다층 신경망에서 가중치의 갱신 알고리즘으로 사용하는 오류 역전과 방식은 가중치 갱신 결과를 고정된(fixed) 한 개의 값으로 결정한다. 이는 여러 갱신의 가능성을 오직 한 개의 값으로 고정하기 때문에 다양한 가능성들을 모두 수용하지 못하는 면이 있다. 하지만 모든 가능성을 확률적 분포로 표현하는 갱신 알고리즘을 도입하면 이런 문제는 해결된다. 이러한 알고리즘을 사용한 베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)은 주어진 입력값(Input)에 대해 블랙 박스(Black-Box)와같은 신경망 구조의 각 층(Layer)을 거친 출력값(Out put)을 계산한다. 이 때 주어진 입력 데이터에 대한 결과의 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기댓값(mean)에 의해 계산할 수 있다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 우도함수(likelihood functions)에 의해 계산한 사후확률의 함수는 매우 복잡한 구조를 가짐으로 기댓값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 따라서 수치해석적인 방법보다는 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테 칼로 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 좋은 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘을 적용한 신경망이 기존의 CHAID, CART 그리고 QUEST와 같은 여러 가지 분류 알고리즘에 비해서 우수한 결과를 제공하는 것을 나타내고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.257-264
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• 2010

기존의 경두개 자극장치는 일정한 자극치료 펄스의 정현파 모양으로 다양한 치료 및 진단을 하는데 한계가 있다. 본 연구에서, 치료 및 진단마다 요구되는 세기, 폭, 펄스모양이 다른 코로로프트-월톤회로와 반파브리지 공진 인버터를 도입하여 주파수와 전압이 가변되는 새로운 장치를 제안하고자 한다. 기존장치 보다 많은 장점을 가진다. 첫째로 고압 변압기를 가지지 않는다. 둘째로 스위칭손실이 적고, 출력에너지를 정밀하게 제어할 수가 있다. 세째로 자극의 세기, 폭, 펄스모양이 다양하다. 결과적으로 변압기를 사용하지 않는 반파브리지 인버터와 코크로프트-월톤회로를 적용하여 개선된 특성과 실험을 구하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.80-80
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• 2000

The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.