• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.257-259
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• 2012

친환경 시대로 나아가는 현재, 능동소음제어는 저주파소음을 줄이기 위한 좋은 방법이다. 또한 수동소음제어만으로 선박소음을 제어하기에는 물리적인 무게가 심각히 가중되어 한계를 가지게 된다. ANC 시스템은 이러한 문제를 해결해 줌과 더불어 다양하게 변화하는 환경소음까지 줄여주는 특성을 가지고 있다. 우리는 본 논문에서 선박의 환경소음을 줄이기 위하여 LMS 알고리즘과 신경회로망 알고리즘을 기반으로하는 ANC 시스템을 제안한다. 먼저 선박과 유사한 유도전동기의 소음을 측정하고 다음으로 ANC 시스템을 위한 LMS 구조를 구축한다. 그리고 소음의 비정치와 불확실성 때문에 단층 퍼셉트론 모델로 디자인된 신경회로망 알고리즘을 추가하여 실시간으로 소음을 줄이도록 하였다. 이 하이브리드 ANC 시스템은 최급강하기법의 방법으로 파라미터 값들이 온라인으로 실시간 추정되며, 제안된 ANC 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 그 성능을 분석하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.2
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• pp.284-292
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• 1994

In mobile cellular systems, the ever-increasing demand for service continuously necessitaties cell splitting or assignning additional channels to certain base stations. But for most of the presently operative systems, the channels that are already used at some existing base stations are strongly desired not to be changed, giving rise to the Problem of Adaptively Assigning Channels(PAAC). In this paper, we show that the problem can efficiently be solved using the neural network algorithm by exploiting the special feature of the PAAC.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.921-927
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• 2003

There are problems to research the aquatic ecosystems. One is that an observer must be stationed in the specified environment and the other is that his subjective analysis causes incorrect results. In this paper, we proposed the model to evaluate and manage resources. It is based on the simulation of data acquisition and hydrodynamic model in the aquatic ecosystems. We used the artificial neural network to detect the collision between fluids. In the experiment result, the proposed model if very effective and accurate in the detection of collision.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.145-154
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• 2000

In this paper we proposed the orthogonal neural network(ONN) to control and identify the unknown controlled system. The proposed ONN used the buffer layer in front of the hidden layer and the hidden layer used the sigmoid function and its derivative a derived RBF that is a derivative of the sigmoid function. In order to verify the property of the proposed, it is examined by simulation results of the Narendra model. Controlled system is composed of ONN and confirmed its usefulness through simulation and experimental results.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.800-803
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• 2006

In this paper, we propose a method for improving the performance of the face recognition using a hybrid neural network. The propose method focused on improving face recognition technique using SOM and LVQ. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on face database supplied ORL. The results show that the proposed method considerably improves on the performance of the eigenface, hidden markov model, multilayer neural network.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.228-231
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• 2006

모터의 설계를 위해서는 여러가지 방법에 의해서 해석을 먼저 수행하는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 시스템에 대한 최적 모델링이 필수적인데 모터의 전자기적인 해석에는 비선형성이 크기 때문에 최적의 모델링이 쉽지 않다. 특히 집중권선 방식을 이용한 유도기는 자속의 집중으로 인해 고조파 발생 등 많은 문제점을 안고 있어서 실제로 유도기 설계시 설계자들이 많은 어려움을 겪고 있으며, 많은 설계자들은 대부분 등가회로를 이용한 방법으로 시뮬레이션하고, 자신의 경험을 바탕으로 시행착오를 거쳐 가면서 설계를 하고 있다. 그러나 그렇게 설계된 제품이 최적의 설계인지도 의문시 되는 경우가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 모터의 최적설계를 위하여 기존 개발한 집중권 방식 유도기를 대상으로 신경회로망을 이용하여 시스템을 모델링하였고, 그 결과를 확인하기 위해 기존 개발한 집중권 유도기의 실측치와 신경회로망을 이용하여 모델링한 방법을 비교, 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.830-837
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• 2004

Neural networks-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the multilayer neural network-based nominal model output cross a Predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by nultilayer/ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1962-1963
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.3
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• pp.487-492
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• 2002

In this paper, we proposed a control method of an unknown nonlinear system using a dynamical neural network. The proposed method is composed of neural network of state space model type, performs for a unknown nonlinear system, identification with using the dynamical neural network, and then a nonlinear adaptive controller is designed with these identified informations. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we simulated one-link manipulator. The simulation results showed the effectiveness of using the dynamical neural network in the adaptive control of one-link manipulator.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.494-497
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• 2002

In this paper, we proposed a control method of an unknown nonlinear system using a dynamical neural network. The proposed method performs for a nonlinear system with unknown system, identification with using the dynamical neural network, and then a nonlinear adaptive controller is designed with these identified informations. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we simulated one-link manipulator. The simulation results showed the effectiveness of using the dynamical neural network in the adaptive control of one-link manipulator.