• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06c
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• pp.189-192
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• 2001

In this paper, we propose a ADALINE controller using fuzzy-backpropagation algorithm to adjust weight. In the proposed ADALINE controller, using fuzzy algorithm for traning neural network, controller make use of ADALINE due to simple and computing efficiency. This controller includes adaptive learning rate to accelerate teaming. It applies to servo-motor as an controlled process. And then it take a simulation for the position control, so the verify the usefulness of the proposed ADALINE controller.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.439-440
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• 2004

전력시스템의 부하주파수제어는 전력계통운용에 있어서 가장 중요하게 다루어야 한다. 본 논문에서는 강인한 퍼지제어기를 얻고자, 다층 신경회로망을 이용하여 퍼지제어기 멤버쉽 함수의 전건부 및 후건부 파라미터들을 시스템에 알맞게 자기 조정하기 위해 최급구배법에 근거한 오차 역전파 알고리즘으로 적응 학습시킬 수 있는 뉴로-퍼지제어기의 구조 및 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of the KSME
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• v.27 no.2
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• pp.99-108
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• 1987

국내에서 개발중인 인공심장으로는 서울대학교 공과대학 기계설계학과와 서울대학교병원 의공학과에서 공동으로 개발중인 전기-기계식 인공심장이 있다. 모우터가 내장된 실린더가 모우터의 정.역전에 따라 통 안에서 좌.우로 움직이면서 좌.우심실을 교대로 압축한다. 모우터가 들어 있는 실린더의 위치가 통 안에서 고정되어 있지 않고 움직이므로, 한쪽 심실이 팽창할 때 실린더가 다른 한쪽 심실 공간을 차지하여 결국 전체 체적은 하나의 심실 공간과 모우터 공간만 있으면 되므로 모우터의 위치가 고정된 형식에 비해 체적 감소가 가능하다. 에너지 변환기를 구성하는 기계요소로는 2단의 유성기어열과 랙(rack)뿐으로서 비교적 구조가 간단하여 고장의 가능성이 낮다. 따라서 기존 모델들이 지니고 있는 단점들이 거의 극복 되었다. 현재 모의 순환실험에 성공하고 동물 실험을 준비 하고 있다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2007.11a
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• pp.913-916
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• 2007

In this paper, the possibility of time reversal phenomenon was investigated in damage detection of structure. In conventional lamb wave techniques, damage is identified by comparing the measured data (baseline signals) and the current data. But this method can lead to high false signal in the intact condition of structures due to environmental conditions of the structures. So in this studying, we investigate the possibility of damage detection in the aluminum plate using the time reversal phenomenon of lamb waves.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2008.06a
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• pp.2066-2072
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• 2008

The time reversal was investigated for direct root between PZT and PZT, but in case of a circular PZT, lamb wave moves not only along the direct root but also another roots. The center frequency of lamb wave is kept when the lamb waves are reflected from damage. This paper presents experimental and theoretical results for the new structural health monitoring method by above features of lamb wave, and we can increase accuracy of the new structural health monitoring method by using STFT(Short Time Fourier Transform).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.374-378
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• 1998

신경망은 복잡하게 나타나는 비선형성을 가지는 실제의 다양한 문제들에 적용이 가능할 뿐만 아니라, 정보들이 가중치에 분산되어 저장됨으로서 강인성을 가지고 있다. 그러나 전방향 다층 신경망 구조를 학습할 수 있는 역전파 알고리즘은 초기 가중치의 영향에 의하여 학습된 결과가 지역 최소점에 빠지기 쉬운 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용하여 전방향 다층 신경망의 가중치를 학습하여, 지역 최소점에 빠지지 않고 학습이 이루어짐을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.186-192
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• 1995

본 연구에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘과 변수선택 방법을 이용하여 모델의 구조 동정을 행하고, 신경회로망의 Back-propagation 학습방법을 이용하여 파라메터동정을 행하 는 새로운 퍼지모델링 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터를 이용하여 전력부하예측시스템 을 설계하였으며 그 결과 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.35T no.2
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• pp.56-65
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• 1998

In this paper, a neural network(NN) control system is proposed and practically implemented, which is adequate to the induction motor speed control system with frequent load variation. The back propagation neural network technique is used to provide a real adaptive estimation of the motor parameter. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the motor parameter, so that the actual state variable will coincide with the desired one. Designed control system is based on PC-DSP structure for the purposed of easiness of applying NN algorithm. Through computer simulation and experimental results, it is verified that proposed control system is robust to the load variation and practical implementation is possible.

• Korean Journal of Animal Reproduction
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• v.19 no.4
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• pp.293-305
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• 1996

Retrovirus는 DNA가 아닌 RNA를 유전 물질로 갖고 있는 동물 virus인데 각 virus는 RNA와 함께 크게 gag, pol. 그리고 env 등의 3가지 단백질로 구성되어 있다. gag 단백질은 virus의 내부구조를 형성하는 단백질이고, pol단백질은 감염을 통해 표적 세포에 도입된 retrovirus의 RNA를 DNA로 역전사시키는 reverse transcriptase의 역할을 하며, env단백질은 virusdml 외부를 구성하는 단백질로써 이 단백질에 의해 각 retrovirus의 종류에 따른 감염이 가능한 표적세포의 종류가 결정된다(host cell specificity). 따라서 어떤 retrovirus의 envelope단백질과 표식세포에 있는 retrovirus의 envelope 단백질에 대한 특정 receptor와의 상호 작용에 의해 세포속으로 도입된 virus의 RNA는 reverse transcriptase에 의해 DNA로 역전사된 후 표적세포의 genomic DNA에 삽입되는 특징을 가진다. 이러한 특징을 가진 retrovirus vector system은 형질 전환 동물의 생산에 있어서 현재까지의 주된 방법인 수정란의 pronucleus에의 DNA microinjection방법 보다 여러 가지 면에서 우수함에도 불구하고 쥐 이외의 다른 동물에서는 거의 이용되고 있지 않는 실정이다. 주된 원인으로는 현재 사용되고 있는 대부분의 retrovirus vector system이 쥐의 백혈병 virus를 근간으로 하기 때문에 이 system에서 생산된 virus는 쥐 이외의 다른 동물, 특히 유제류의 세포에는감염성이 아주 약하기 때문이다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 최근에 기존의 쥐 백혈병 virus의 envelope protein을 vesicular stomatitis virus의 G protein으로 대체한 hybrid retrovirus vector system이 개발되었다. 이러한 system에서 생산되는 virus는 조류를 포함한 거의 모든 종류의 동물세포를 감염시킬 수 있으며 몇몇 특정세포에 대해서는 기존의 retrovirus vector system에 비해 1,000배 이상의 높은 감염도를 나타내는데 그 특징이 있다. 따라서 이러한 새로운 virus vector system을 이용할 경우, 보다 다양한 종에 있어서 형질전환 동물을 효율적으로 생산할 수 있을 뿐만 아니라 형질전환 동물의 생산 방법 자체를 다양화 시킬 수 있다고 본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.