• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.63-72
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• 1996

In this paper, we propose a design technique for a neural network controller and apply it to power system stabilization. Using a learning algorithm of error back propagation that accepts error and change of error as inputs, the momentum learning technique is used by which reduction of learning time is possible for real time control. The related simulation results show that the proposed control techinque is more powerful than the conventional ones for dynamic responses.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1365-1366
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• 2015

본 논문에서는 HOG 특징을 이용한 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 숫자 인식 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 숫자 인식 시스템은 HOG 특징을 이용하여 숫자를 입력 데이터로 사용하기 위해 특징을 계산한다. 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망은 고차원 데이터의 입-출력 형태를 갖는 클래스를 분류하는데 용이하며, 활성함수의 중심점 및 분포상수는 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘에 의해 초기 값을 설정한다. 또한 제안한 분류기의 최적화를 위해 Particle Swarm Optimization(PSO)를 사용하여 최적화된 분류기의 성능을 비교한다. 숫자 인식을 위하여 공인 데이터베이스인 MNIST handwritten digit database를 사용하여 분류기의 성능을 평가하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.436-439
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• 2008

위치기반 서비스(LBS : Local Based Service)는 단연 GPS가 그 중심이라 할 수 있다. 그러나 실외가 아닌 실내에서의 측위는 GPS신호가 도달할 수 없고, 또한 기존에 연구 중인 실내측위 기술들은 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 따라서 다양한 서비스가 구현 가능한 ZigBee 기반의 USN내에서 기존의 다양한 센서들이 구동되면서 ZigBee 노드 간의 신호의 세기인 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 활용한 위치측위시스템을 구현한다. 또한 기존의 RSSI를 활용한 실내측위의 문제점들을 보완하기 위하여 신경회로망을 이용한 위측측위 알고리즘을 제안하여 보다 정확하고 안정적인 위치정보 시스템을 구현한다. 따라서 실내위치측위가 필요한 다양한 공공장소에 적합한 위치기반 서비스가 도입될 수 있는 가능성을 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.7-13
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• 1998

In this paper, the control technique that ID controller are autotuned according to system dynamics, driving out sample in the changeable limits of system dynamics and learning neural network, is presented. In order to lean neural network, the backpropagation learning algorithm is used and the controller parameters obtained by rule-base are used as teacher's values. When load changes, the auto-tuning of PID controller proper to system dynamics is conformed by simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.801-803
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• 1998

가압경수형 원전에서 증기발생기의 수위제어가 저출력하에서 유체거동이 부정확하고 비정상적이어서 기존의 PI제어기 만으로는 파라메타 설정이 곤란하여 효과적인 제어가 어렵다. 이러한 문제점을 개선하고자 인공지능기법의 일종인 신경회로망을 이용한 수위제어 알고리즘의 적용을 연구하였다. 저출력시에는 증기발생기내에서의 물리적인 현상이 상당히 복잡하여 정확한 수학적 모델링이 어렵기 때문에 기존의 PI제어기와는 별도로 입출력신호패턴에 근거한 수위변동의 경향인식으로 요구되는 수위레벨을 과도현상없이 안정적으로 제어 할 수 있었다. 이 연구결과에 기초하여 저출력시에 한하여 신경회로망을 적용한 컴퓨터로써 병렬운전을 수행한다면 효과적인 현장적용성을 높일 수가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.766-776
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• 2001

In the constructing of the multi layer neural network, the network topology is often chosen arbitrarily for different applications, and the optimum topology of the network is determined by the long processing of the trial and error. In this paper, we propose the automatic topology construction using the fuzzy rule that optimizes the neurons of hidden layer, and prune the weights connecting the hidden layer and the output layer during the training process. The simulation of pattern recognition, and the experiment of the mapping of the inverted pendulum showed the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.254-257
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• 2010

본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 본 시스템은 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명하며, 제안한 시스템이 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.16 no.4
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• pp.134-138
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• 2015

Heart sound is used for a basic clinical examination to check for abnormalities in the lungs and heart that can be heard with a stethoscope or phonocardiography. In this paper, we try to find an easier and non-invasive method to diagnose heart diseases using neural network classifier. The classifier has been developed for one normal heart sound and five murmurs by using Shannon entropy and conjugate scaled back propagation algorithm. The experimental results showed that the classification is possible with 1.63185e-6 of classification error.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.660-667
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• 2007

본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.