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한창욱 한국공업화학회 2018 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2018 No.0
OLED TV는 HDR, 칼라, 시야각 특성 등의 우수한 화질을 보유하고 있으며, 자체 발광 디스플레이이므로 얇고 가벼운 제품구현이 가능하다. 자체 발광형 OLED 디스플레이로만 구현이 가능한Wall Paper OLED TV, 디스플에이에 스피커가 내재된 Crystal Sound OLED TV, Transparent, Rollable 그리고 8K OLED TV 제품에 대하여 소개하고자 한다. 그리고 마지막으로 OLED TV를 구현하는 핵심 기술들에 대하여 소개하고자 한다.
Design of Tree Architecture of Fuzzy Controller based on Genetic Optimization
한창욱,오세진 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.3
As the number of input and fuzzy set of a fuzzy system increase, the size of the rule base increases exponentially and becomes unmanageable (curse of dimensionality). In this paper, tree architectures of fuzzy controller (TAFC) is proposed to overcome the curse of dimensionality problem occurring in the design of fuzzy controller. TAFC is constructed with the aid of AND and OR fuzzy neurons. TAFC can guarantee reduced size of rule base with reasonable performance. For the development of TAFC, genetic algorithm constructs the binary tree structure by optimally selecting the nodes and leaves, and then random signal-based learning further refines the binary connections (two-step optimization). An inverted pendulum system is considered to verify the effectiveness of the proposed method by simulation.
유전 알고리즘을 이용한 Max-Plus 기반의 뉴럴 네트워크 최적화
한창욱,Han, Chang-Wook 한국융합신호처리학회 2013 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.14 No.1
본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다. A hybrid genetic algorithm based learning method for the morphological neural networks (MNN) is proposed. The morphological neural networks are based on max-plus algebra, therefore, it is difficult to optimize the coefficients of MNN by the learning method with derivative operations. In order to solve the difficulty, a hybrid genetic algorithm based learning method to optimize the coefficients of MNN is used. Through the image compression/reconstruction experiment using test images extracted from standard image database(SIDBA), it is confirmed that the quality of the reconstructed images obtained by the proposed method is better than that obtained by the conventional neural networks.