• 전자공학회지
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• 제17권3호
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• pp.28-36
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• 1990

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 지능을 모방한다. 따라서 지능과 빠른 계산을 요하는 여러 분야에 응용되고 있으며 실제 로봇의 제어나 sensor에 의거한 제어에 응용하여 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 공정제어(process control)응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)연구이며 산업적 측면에서 보면 산업 자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 우리나라도 활발한 연구를 절실히 필요로 하고 있다. 본 해설에서는 신경회로를 간단히 소개한 후 로봇 제어 응용을 다루기로 한다. 신경회로의 응용분야중 보고된 결과가 비교적 적은 제어분야를 소개함으로써 독자들에게 연구 자료들을 제공하고 또한 흩어져 있는 신경회로의 제어응용 논문들을 분류 통일함으로써 이 분야를 조감할 수 있게 한다. 또한 로봇을 하나의 복잡하고 비선형적 plant로 보았을 때 로봇의 신경제어는 곧 산업공정의 신경제어에도 그대로 응용되리라 믿는다. 신경제어는 plant의 모델없이도 학습에 의하여 고속 정확한 제어가 가능하고 또 plant 특성변화에 잘 적응하며 병렬성으로 인하여 실시간 제어도 가능하다는 점에서 무한한 잠재력이 있으나 전세계적인 연구는 아직도 크게 미흡한 편이다. 더욱 많은 연구가 절실히 필요하다고 본다.

• 전기의세계
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• 제38권2호
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• pp.17-22
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• 1989

신경회로의 실로 광범위한 응용중에 시스템 제어가 차지하는 중요도는 산업 공정제어 시스템이라는 막대한 시장으로 보아 가장 크다고 본다. 그러나 이와 같은 신경회로제어가 실제로 보편화도기 위해서는 다음과 같은 연구가 선행되어야 한다. 1) 신경 회로의 경제적 구현 방식-Analog, Digital, Optical회로 2) 빠르고 효율적인 학습 알고리듬 3) 사용하기 쉬운 software 4) 신경회로의 응용분야 개발 신경회로는 이런 시스템을 가장 효과적으로 제어하는 방식일 것이다. 이로 볼때 앞으로 20년간 현존하는 산업제어시스템은 차차 신경 회로제어로 부분적 또는 전체적으로 대체되어야 한다. 물론 그에 앞서 기존의 시스템과 신경 회로방식을 어떻게 효율적, 경제적으로 결합하느냐하는 system engineering 연구가 선행되어야 함은 물론이다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제2권1호
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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.

• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.70-79
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• 1992

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각인식, 음성인식, 촉각감지 등 패턴인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control) 역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로보트 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어 (neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적 학습 불확실한 환경에서의 적응 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로보트나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시간 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로보트나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어 (intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제 경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구 개발투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로보트 및 시스템 제어에 관한 기초 이론을 설명하고 신경회로 적용기술을 소개하고 기존 방법과 비교 했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 전자공학회지
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• 제18권10호
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• pp.29-38
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• 1991

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각 인식, 음성인식, 촉각 감지등 패턴 인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control)역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로봇 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어(neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적, 학습, 불확실한 환경에서의 적응, 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로봇나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시한 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구개발 투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로봇 및 시스템 제어에 관한 기초 이론과 신경회로 적용기술을 소개하고 기존방법과 비교했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.79-80
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• 2008

본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.654-656
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• 1997

본 논문에서는 직접신경회로망제어기(DNNC)를 사용하여 결합된 PI제어기의 이득을 구하여 보일러 터빈시스템을 제어하고자 한다. 직접신경회로망제어기는 플랜트의 동특성을 학습시키는 에뮬레이터 없이 제어입력에 대한 플랜트의 동작방향에 대한 정보만을 사용하여 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망을 사용하여 제어대상 플랜트인 다중입출력플랜트를 제어하기 위하여 결합된 PI 제어기의 이득을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하고자 한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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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.

• 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.