• 한국산업융합학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.261-266
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• 2003

이 논문에서는 반능동 진동 흡수기를 통합 시트/섀시 현가 장치에 확대, 적용하여 그 성능을 조사하였다. 통함 현가시스템의 성능분석을 위해 집중 인체질량과 함께 실험적으로 입증된 한 비선형 시트 쿠션 모델을 도입하였다. 또한 3 자유도 시트/섀시 현가시스템의 효과적인 진동제어를 위해 리아푸노브 바이스테이트 제어법칙을 사용하였다. 시뮬레이션결과 반능동 통합 현가장치는 시트 쿠션 모델과 관계없이 운전자의 승차감과 관련 있는 시트의 절대가속도 크기와 시트쿠션의 시트 트랙에 대한 상대변위를 상당히 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다. 그러나, 주로 사용되어온 선형 쿠션 모델을 사용한 경우보다 비선형쿠션 모델을 사용한 경우의 제진성능이 약간 저조함을 알 수 있었다. 따라서, 자동차 시트 설계시 성능분석을 위해서는 실제의(비선형의) 시트 쿠션 특성을 적용해야 함을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.95-98
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• 2011

DVB-S2 표준안에서는 다양한 부호화율과 그에 따른 변조 방식을 제공한다. 그리고 비선형 영역에서 동작하기 위하여 특정 성상도를 갖는 고차 변조 방식을 사용한다. 본 논문은 LMS (Land-Mobile-Satellite) 채널 환경에서 DVB-S2 시스템의 수신 성능을 분석한다. 또한 비선형 HPA (Non-liniear High Power Amplifier) 모델을 적용하여 수신 성능도 제시한다. LMS 채널 모델로는 Log-normal, Rician, Rayleigh등 단일 채널 모델이 합성된 Hybrid 채널을 사용한다. 비선형 HPA 모델은 Saleh 모델을 사용한다. 그리고 각각의 채널 환경에서 8PSK, 16APSK, 32APSK 변조 방식에 따른 BER을 제시하고 그 성능을 제시한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권3호
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• pp.63-70
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• 2010

단진자 운동의 분석은 일반적으로 분석하며, 분석 결과는 자료에서 찾아볼 수가 있다. 일반적으로 단진자 운동의 해석은 뉴턴 제2법칙에 의해 선형화된 모델에서 속도, 주기, 시간에 따른 각도등이 계산된다. 본 논문에서는 단진자 운동을 비선형 하중제어 모델로 구현해 진자의 주기 운동을 해석한다. 즉 운동하는 진자의 위치에 따라 실시간으로 변화하는 하중을 분석해본다. 그리고 운동하는 진자의 위치 제어를 위해 필요한 하중 제어 값을 찾아보고, 마지막으로 선형화된 모델에서 구해진 값과 비선형 모델에서 구해진 값과 비교한다. 이와 같이 진자의 운동 및 비행체를 포함한 운동하는 물체를 제어하기 위해 비선형 하중제어 모델이 다양하게 적용될 수 있음을 나타낸다.

• Elastomers and Composites
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• 제38권4호
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• pp.334-341
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• 2003

부싱은 차체로 전달되는 하중을 줄여주는 역할을 하는 자동차 현가장치의 부품으로 바깥쪽 슬리브와 안쪽의 축 사이에서 가운데가 비어있는 실린더의 형상을 가진다. 축에 작용되는 하중과 부싱의 상대 변위는 비선형 점탄성 성질을 나타내며, 부싱에서 힘과 변위의 관계는 다물체 동역학 시뮬레이션에 중요하다. 비선형 점탄성 축방향모드에 대하여 힘과 변위와의 직접관계식인 ??킨-라저스 모델을 리아니스 모델로부터 유도하였으며, 사인함수의 변위를 ??킨-라저스 모델에 적용하여 주파수와 변위의 변화가 비선형 점탄성 부싱 모델에 미치는 영향에 대하여 알아보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.292-293
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• 2007

본 논문은 연속 시간과 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 정적 출력 궤한 제어기의 설계에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 결합 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S)퍼지 모델로 모델링한다. 각각의 하위 시스템에 대한 정적 출력 궤한 제어기를 병렬 분산 보상(PDC)기법을 이용하여 구한다. 선형 행렬 부등식(LMI)을 통하여 하위 시스템의 안정화를 위한 이득값을 구한다. 이득값을 통하여 하위 시스템들이 안정화되고 그를 통해 전체 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 증명한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1819-1820
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• 2006

사다리꼴 역기전력을 갖는 BLDC 모터 제어에 있어서, 전류 맥동의 문제가 가장 심각하다. BLDC 모터 제어의 많은 연구가 이 전류 맥동 문제를 개선하기 위하여 연구되어지고 있다. 맥동의 저감을 위하여 전류 전환 시간동안에 전류 전환시의 보상 PWM 듀티를 인가하는 방법으로 전류의 감쇠/상승 기울기를 같게 하여 맥동을 줄일 수 있는 방법이 연구되었다. 여기서 전류전환 시간을 측정하기 위해서는 전류 전환시작 시점의 상전류를 아는 것이 매우 중요하다. 상 전류를 측정하는 방법으로는 전류센서를 이용하는 방법이 보편적으로 사용되나 저항을 이용한 전류 검출 방법을 사용하면 스위치의 On/Off에 대하여 이산적인 전류를 측정하게 되는 문제점이 있을 수 있다. 다른 방법으로는 전기 모델을 이용하여 전류를 추정함으로서 전류 검출을 대신할 수 있다. 이러한 전류 추정기는 선형 방정식으로 모델을 구성할 수도 있고, 뉴럴네트웍으로 전류모델을 구성할 수도 있다. 선형방정식으로 구하여진 모델은 일반적으로 실제 시스템에 산재되어 있는 비선형 성분들을 모델 내에 포함시킬 수 없다. 본 연구에서는 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 안정적이면서 매우 정확한 비선형 모델을 이용하여 비교적 간단한 방법으로 전류를 추정하고 이를 전류 맥동 저감 방법에 적용하여 전류 맥동 보상에 유용함을 보였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권12호
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• pp.45-58
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• 2017

최근 들어 시설물별 내진설계기준이 성능기반 내진설계로 전환됨에 따라, 신뢰성있는 비선형 응답이력해석(Response-history analysis, RHA)에 대한 요구가 높아지고 있다. 그러나, 부지응답해석 분야에 있어서는 1970년대 이후 등가선형 해석이 표준절차로 자리잡고 있음에 따라, 이를 대체하기 위해서는 비선형 응답이력해석의 신뢰성이 확보되어야 한다. 본 논문에서는 1989년 미국 Loma Prieta 지진기록을 바탕으로 다층지반에 대해서 비선형 RHA를 이용한 부지응답해석 결과의 신뢰성을 검증하였다. 이를 위하여, 비선형 RHA를 위한 비선형 지반모델의 선정방법과 3차원 해석시 요구되는 기반암 경계조건의 영향을 평가 하였다. 평가 결과, 제한된 조건하에서 가장 정확한 비선형 지반모델과 경계조건을 적용 시 비선형 RHA의 결과는 등가선형 해석결과와 유의미한 차이는 발생하지 않음을 알 수 있었다. 또한, 3차원 해석을 시행하는 경우, 전체 모델의 회전운동을 제어하기 위하여 최 하단부 흡수 경계조건을 적용해야 함을 알 수 있었다.