• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.820-824
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• 2010

유전 알고리즘은 비선형 전역 최적화 문제 해결에 효과적이라고 알려져 있다. 그러나 해답의 신뢰성을 높이려면 많은 양의 계산이 필요하여 온라인 방식에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 집단 피드백 유전 알고리즘을 사용한 온라인 비선형 시스템 식별기 구성을 제안한다. 제안된 시스템 식별기의 유용성은 모의실험을 통해 보인다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.67-72
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• 2001

대상으로 하는 시스템의 입출력신호에 근거하여, 시스템의 수학적 모델을 결정하는 것을 총칭하여 시스템식별이라 한다. 본 논문에서는 지진응답 관측치를 입출력신호로 하여 조건부대치를 최적치로 판단하는 비선형근사필터법을 사용한 건축구조물의 지진응답추정 및 파라미터식별에 관하여 논한다. 비선형근사필터법에 의한 건축구조물식별의 유효성의 적용성을 판단하기 위해, 진동대를 사용하여 강구조시험체의 진동실험을 행하고 결과적으로 얻어진 시험체의 수학적 모델에 대한 지진응답 수치해석결과와 진동실험에서의 관측기록을 비교하여 본 식별법의 타당성을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1774-1775
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• 2011

퍼지이론은 비선형적 데이터의 취급에 있어 강력한 수단이 될 수 있으며, 본 논문에서는 퍼지시스템을 인간의 후각을 모사한 GAS 식별 시스템의 설계에 적용하였다. 먼저, 다수의 센서들의 특성 분석에 따라 GA를 이용하여 그룹화를 시킨 후 각각의 그룹들에서 나타나는 데이터들의 특성에 맞게 퍼지시스템을 설계하여, 센서들의 유동적 특성에 따른 조합과 퍼지시스템의 비선형 데이터에 대한 기술능력을 모두 수용할 수 있는 식별 시스템을 설계하였다. 마지막으로 성능 검증을 통해 하나의 퍼지시스템을 선택함으로써, 유동적 특성이 큰 센서들의 성능을 배제할 수 있도록 하여 보다 정확한 식별이 가능하도록 시스템을 설계 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.487-492
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• 2002

본 논문에서는 동적신경회로망을 이용한 미지의 비선형 시스템 제어 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 비선형 시스템의 상태 공간 모델과 유사한 형태의 신경회로망을 구성하여 비선형 시스템을 식별하고, 식별한 정보를 이용하여 제어기를 설계하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 단일 관절 매니플레이터를 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 우수한 제어 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.494-497
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• 2002

본 논문에서는 동적신경회로망을 이용한 미지의 비선형 시스템 제어 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 비선형 시스템의 상태 공간 모델과 유사한 형태의 신경회로망을 구성하여 비선형 시스템을 식별하고, 식별한 정보를 이용하여 제어기를 설계하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 우수한 제어 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.45-52
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• 2005

동적 신경망은 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 더 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(GRNN)으로 구성된 합성 신경망을 사용하여 시스템 식별을 다루고 있다. 합성 신경망의 구조는 LRNN으로 IIR-MLP를, GRNN으로 Elman RNN을 결합하고 있다. 합성신경망은 선형과 비선형 시스템 식별을 통해 평가되었으며 상대적인 성능평가를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 비교하고 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 합성 신경망은 학습속도와 정확도에서 더 우수하게 동작하였으며, 이러한 사실은 비선형 시스템 식별에 있어서 합성 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 더 효과적인 신경망이 될 수 있음을 보여주었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.221-225
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• 2004

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권5호
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• pp.14-22
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• 2001

본 논문에서는 비선형 다변수 시스템의 신경망 식별과 신경망제어기 설계방법을 제안한다. 신경망제어기는 독립된 여러 개의 선형제어기와 하나의 신경회로망으로 구서오디며, 신경회로망은 간접 제어방식에 의해 학습된다. 제안한 제어방식을 IBM 컴퓨터 상에 구현하고 물체를 공유한 막대부하 시스템의 속도제어에 적용한다. 신경회로망의 식별능력과 제안한 제어기의 성능을 실험결과로서 살펴보고 기존의 선형제어기와 비교함으로서 제안한 제어기의 우수함을 확인한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제17권30호
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• pp.59-65
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• 1994

선형회귀모형에서 새로운 변수가 모형에 도입될때 몇몇 비정상적인 관찰치들은 변수들 간에 내재되어 있는 다공선성을 감추거나 혹은 오히려 더욱 크게 부풀림으로써 도입변수에 대한 해석을 매우 어렵게 만든다. 본고에서는 이러한 관찰치들을 식별할 수 있는 방법을 제안하였는데, 이와 같은 식별법은 postulated model의 회귀계수추정치에 대한 도입변수의 섭등(perturbations)을 분해함으로써 가능하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.422-432
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• 2013

해수면과 해저파압을 연계하는 모수 모형을 개발하기 위한 시스템 식별법을 제시하였다. 비선형 고정변수를 포함한 선형 시불변 모형 구조를 가정하고 추가적인 입력자료를 갖는 자기회귀모형 (ARX)을 이용하여 해저파압 시계열자료로부터 해수면 시계열자료를 또는 해수면 시계열자료로부터 해저파압 시계열자료를 추출하는 방법을 제시하였다. 임의로 선정된 해수면과 해저 파압 자료를 이용하여 모형을 검증하였으며, 유사한 해저수심의 파압자료와 다른 해상 기상조건으로 생성된 해수면 스펙트럼 자료를 통해 재검증하였다. 시스템 식별법을 이용한 방법이 전통적인 선형파 이론을 이용한 선형전송함수(LTF) 방법보다 전반적으로 더 정확하게 수행됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 추정된 해저 파압 시계열모의는 수정 선형전송함수(corrected LTF)에 의한 결과와 유사함을 확인하였다.