• 한국소음진동공학회논문집
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• 제12권10호
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• pp.808-815
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• 2002

The nonlinear characteristics for hinge of a deployable missile control fin are investigated experimentally. The nonlinearity is caused by a worn or loose hinge and manufacturing tolerance and cannot be eliminated completely. The structural nonlinearity has an effect on the static and dynamic characteristics of the control fin. Therefore, it is necessary to establish the accurate nonlinear model for the hinge of the control fin. In the present study the existence of nonlinearities in the hinge is confirmed from the frequency response experiments such as tip random excitation and base sine sweep. Using the system identification method. especially, ″Force-state Mapping Technique″, the types of nonlinearities are identified and the nonlinear hinge model of the control fin is established.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권3호
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• pp.221-229
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• 2008

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 홍채인식 시스템을 구현하고자 한다. 구현을 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 wavelet변환으로 계수 특징 값 추출을 하였으며, 인식률을 알아보기 위하여 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Scale Conjugate Gradient는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Scale Conjugate Gradient를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 홍채인식에 적용하여 구현함으로써 인식율을 높이고자 한다. 적용한 알고리즘 구현으로 해의 수렴정도, 변수 벡터의 변화정도에 따라 크기를 적절히 변화시킴으로써 수렴속도를 개선하고, 효율성과 안정성을 동시에 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.157-160
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• 1995

Neural networks potentially offer a general framework for modeling and control of nonlinear systems. The conventional neural network models are a parody of biological neural structures, and have very slow learning. In order to emulate some, dynamic functions, such as learning and adaption, and to better reflect the dynamics of biological neurons, M.M.Gupta and D.H.Rao have developed a 'dynamic neural model'(DNU). Proposed neural unit model is to introduce some dynamics to the neuron transfer function, such that the neuron activity depends on internal states. Numerical examples are presented for a model system. Those case studies showed that the proposed DNU is so useful in practical sense.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.848-854
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• 2002

The nonlinear characteristics for the hinge of a deployable missile control fin are investigated experimentally. The nonlinearity is caused by a worn or loose hinge and manufacturing tolerance and cannot be eliminated completely. The structural nonlinearity has an effect on the static and dynamic characteristics of the control fin. Therefore, it is necessary to establish the accurate nonlinear model for the hinge of the control fin. In the present study the existence of nonlinearities in the hinge is confirmed from the frequency response experiments such as tip random excitation and base sine sweep. Using the system identification method, especially, “Force-State Mapping Technique”, the types of nonlinearities are identified and the nonlinear hinge model of the control fin is established.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.804-806
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• 1995

This paper discusses Self-organized Distributed Networks(SODN) as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. The learning with the proposed SODN is fast and precise. Such properties arc caused from the local learning mechanism. Each local networks learns only data in a subregion. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the SODN. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권4호
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• pp.574-581
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• 1996

The neural network approach has been shown to be a general scheme for nonlinear dynamical system identification. Unfortunately the error surface of a Multilayer Neural Networks(MNN) that widely used is often highly complex. This is a disadvantage and potential traps may exist in the identification procedure. The objective of this paper is to identify a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. Each local network learns only data in a subregion. This paper also discusses neural network as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of nonlinear system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems. (author). 13 refs., 7 figs., 2 tabs.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권8호
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• pp.56-64
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• 2005

모형헬리콥터를 이용한 무인항공기 설계를 위해 비선형 형태의 수학적 모델이 선행되어야 한다. 모형헬리콥터는 실기 헬리콥터에 비해 회전수가 훨씬 높으며 따라서 동특성도 실물기에 비해 훨씬 빠르다는 차이점이 있다. 본 논문에서는 축소형 헬리콥터의 수학적 모델링에 필요한 정식화과정으로서 복잡성을 최소화하면서도 실제의 동특성에 잘 부합하도록 각 구성요소별로 계산한 후 전체로 합산하는 방법을 제시하였다. 제자리 비행과 전진비행에서 수치계산을 통해 트림 값들을 계산하고 제자리 비행조건에서 선형 시스템을 해석하여 모형헬리콥터의 비행모드를 분석하였다. 계산결과 일반적인 경향은 몇 가지 작은 부분 이외에는 대체로 다른 연구결과와 비슷하였다. 이 과정을 검증하기 위해서 비행시험을 수행하여 시스템식별에 의한 결과와 비교하는 연구가 후속 수행될 예정이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.922-928
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• 2007

본 논문은 근사화 기법을 RLS 알고리즘에 적용한 고속 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘(D-RLS)은 QR 분해 RLS 알고리즘 유도 과정을 RLS 알고리즘으로부터 역으로 유도한 알고리즘이다. 유도된 알고리즘(D-RLS)은 입력 신호들이 서로 분리되어 있다는 가정을 사용한 알고리즘과 유사한 형태를 취한다. 이 알고리즘의 계산량은 $O(N^2)$ 보다 작은 O(N)이다. 이 알고리즘의 성능 평가를 위하여 FIR 시스템과 비선형(Volterra) 시스템의 시스템 식별 기법을 이용하였으며, 결과적으로 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.205-213
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• 2019

2017년 발생한 포항 지진으로 인하여 천장재, 외장재, 커튼월 등 비구조재의 파괴에 의한 피해가 다수 보고되었으며 비구조재의 내진설계가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 임팩트해머 테스트를 통해 행어볼트 길이에 따른 천장재의 고유진동수와 감쇠비를 식별하였다. 또한 천장재가 벽 또는 다른 구조체에 충돌하는 경우 발생하는 충격효과를 정확히 고려하기 위해 충돌실험을 수행하였다. 식별된 천장재의 동특성과 충격지속시간을 바탕으로 실제로 천장재가 지진하중으로 인하여 주변 구조물과 충돌이 발생하는 경우에 대한 천장재 응답특성을 수치해석을 통하여 분석하였다. 수치해석 시뮬레이션 결과, 충격하중은 이격거리에 따라 선형적으로 증가하는 경향을 보였으며, 달대길이와는 무관한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.105-119
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• 2003

일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로