• ICROS
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• v.2 no.1
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• pp.48-58
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• 1996

본 논문에서는 화학공정 제어분야에서 수행된 인공신경망을 이용한 연구에 대하여 정리하였다. 본 논문의 구성은 먼저 인공신경망의 일반적인 특성에 대하여 개괄적으로 알아보았고, 인공신경망을 모델링과 제어에 사용한 연구들을 체계적으로 정리하였다. 또한 마지마긍로 화학공정에 적용된 사례를 소개하고, 화학공정에 인공신경망을 사용하는 경우에 댜하여 문제점과 특성을 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.71-74
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• 1996

본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.53-56
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• 2011

본 논문에서는 지진시 구조물의 진동을 줄이기 위한 방법으로 모드에너지 기반 신경망 제어 방법을 제안하였다. 모드에너지 기반 신경망 제어 방법은 신경망의 학습 과정에서 구조물의 모드 에너지를 이용하여 목적함수를 구성하며, 이 목적함수를 최소로 하는 학습을 진행한다. 제안된 제어 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해서 능동질량감쇠기(AMD, Active Mass Damper)가 설치된 3층 구조물을 예제 모델로 선택하였으며, El Centrol지진을 이용하여 모드에너지기반 신경망제어 알고리즘을 학습시켰다. 모드에너지 기반 신경망 제어 알고리즘의 제어 성능은 학습 후 임의의 지진에 대한 하중으로 California지진을 사용하여 검증하였다. 해석 결과에서 California지진에 대한 제어 전 후의 결과와 기존의 방법인 MLP(Muli-layer Perceptron)의 결과와 비교하였다. 또한 제안된 제어 방법을 적용할 때, 지진시 구조물의 비선형 거동은 제어후 거의 보이지 않는 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.477-480
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• 2005

본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.258-263
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• 1995

본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2329-2331
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• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.439-443
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• 1994

본 연구에서는,반복 학습 제어 이론에 기초하고 신경망을 이용하여 설계된 제어 기 술을 광 디스ㅋ 드라이브 시스템(Optical Disk System)을 제어하는데 적용한다. (광디스크 드라이브류에는 compact disk drive,mini drive, magnrto-optical disk drive 등이 있다) 반복 학습 제어이론은 불정확한 시스템의 제어에 이용되며 제어의 대상이 되는 시스템에 대해 보다 적은 정보로도 반복적으로 똑같은 일을 수행하는 것처럼 수행 도가 좋다. 신경망은 신경망의 입력에 대한 출력과 목표 출력간의 맵핑을 학습하고, 이 맵핑의 특성은 두 출력간(목표출력과 실제출력)의 차이를 감소시킨다. 이러한 특성을 가지는 신경망을 이용하여 제어기를 설계하고, 제안된 신경망 제어기를 광 디스크 드라이브 시 스템의 초점 제어에 적용한다. 제안된 제어 알고리즘은 다른 어떤 제어기술과 비교하여 보다 좋은 성능이 예상된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.51-59
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• 1997

In this paper, we perform the position control of a DC servo motor using fuzzy neural controller. We use the Fuzzy controller for the position control, because the Fuzzy controller is designed simpler than other intelligent controller, but it is difficult to design for the triangle membership function format. Therefore we solve the problem using the BP learning method of neural network. The proposed Fuzzy neural network controller has been applied to the position control of various virtual plants. And the DC servo motor position control using the fuzzy neural network controller is performed as a real time experiment.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.9
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• pp.1199-1206
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• 2002

This study is to verify the application characteristics of PI control and to simulate the applicability of Neural Networks control HVAC TRNSYS program. Each performance of HVAC by PI control and by Neural Networks is compared. According to the result of simulation, Neural Networks control is favorably applicable than previous PI control for the variation of weather condition and systematic changes.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.