• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.33-38
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• 2010

최근 태양광 발전시스템은 정부 에너지 정책에 의해서 널리 보급되고 있다. 여기에 광전지 전력생산의 효율을 높이기 위해서는 견실한 태양 추적식이 필요하다. 하지만 태양추적 식은 추적기술의 미비에 의해서 아직 널리 보급되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 태양광전지의 최대전력추적을 위해서 태양광센서 및 신경회로망 제어알고리즘을 적용하였다. 태양추적 센서는 평판위에 한 개의 사각기둥과 동, 서, 남, 북 4개의 광센서로 구성된다. 태양추적 2축 제어는 두 개의 모터에 의해서 각각 동작되며, 모터의 제어 입력은 신경회로망 제어 알고리즘에 의해서 계산된다. 제안된 제어방식의 기능은 태양추적광 발전 실험에 의해서 확인하였으며, 본 논문의 태양추적방식은 고정식 보다 32[%]효율을 증가시켰다.

• 융합보안논문지
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• 제7권1호
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• pp.29-34
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• 2007

본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호하기 위하여 공모공격에 강인한 BIBD 기반의 불법공모방지코드를 설계하였다. 또한 핑거프린트 정보는 디지털 콘텐츠의 전송 중 외부 공격 및 잡음 등에 의해 손실이 발생할 수 있는데 이러한 점을 개선하기 위하여 홉필드 신경회로망을 이용하여 손실이 발생한 코드를 정정할 수 있는 핑거프린트 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 선형 공모 공격에 강인성을 가지는 BIBD 기반의 불법공모방지코드 설계와 외부공격에 의해 발생한 에러비트를 정정하기 위한 피드백형 연상메모리방식의 홉필드 신경회로망으로 구성되어있다. 실험 결과 BIBD 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며 에러비트 정정을 위해 설계한 (n, k) 코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 평균화 공모공격 및 공모코드에 에러비트가 발생되었을 때 공모자를 정확히 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.212-216
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• 2011

태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.472-479
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• 1999

본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴분류기를 제안한다. 제안된 패턴 분류기는 일반적인 퍼지 인식기를 가지고 있는 3층 전방향 신경회로망 구조로 되어 있고 가중치들은 퍼지집합으로 구성된다. 이러한 퍼지-뉴로 패턴분류 시스템을 Visual C++ 환경을 구현한다. 성능평가를 위해 기존의 역전파 학습기능을 가진 신경회로망과 Maximum-likelihood 알고리즘을 이용해처리한 결과와비교분석한다. 대표적인 지표면 특징을 나타내는 8개의 클래스에 대해 훈련집합을 선정하고 각각의 분류 알고리즘에 같은 훈련집합을 사용하여 학습시킨 후 실험화상을 적용하여 지표면 특징을 8개의 클래스로 분류하였다. 실험결과 제안된 뉴로-퍼지 분류기는 여러개의 클래스로 혼합된 패턴에 대해서 기존의 분류기들에 비해 보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권6호
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• pp.47-52
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• 2002

웨이블릿 함수의 경우 스케일링 함수에서 비롯되었으며, 스케일과 중심을 결정함으로써 신경회로망의 노드로 구성된다. 본 논문에서는 웨이블릿 함수를 이용하여 망을 구성하는 과정에 스케일링 함수를 은닉층의 노드로 복합 구성한 구조를 제안하고자 한다. 제안한 구조의 특징은 스케일링 함수를 이용하여 대강 근사(rough approximation)를 행한 다음, 웨이블릿 함수를 이용하여 미세 근사(fine approximation)를 행하도록 신경회로망의 은닉층을 복합 구성하는 데 있다. 또한, 복합 신경회로망을 구성하는 과정에서 미세 근사에 필요한 웨이블릿 함수의 개수를 유전 알고리즘을 이용하여 결정하는 초기 구조의 최적화를 도모하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.171-179
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• 2003

본 논문에서는 항공기 센서와 구동장치 고장시 신경회로망을 이용하여 이를 대처하는 고장보완시스템에 대해서 고려한다. 센서 고장의 경우에는 비행동역학적 관계식을 적절히 이용하여 신경회로망으로 센서고장을 진단/규명하고 고장난 센서를 대체할 수 있는 시스템을 설계하고 또한 구동장치의 고장이나 조종면의 일부 파손시 이를 진단/규명하고 보완하여 새로운 트림상태로 안정화시키는 제어시스템을 제안한다. 설계된 두 보완시스템을 하나의 가격함수로 통합하여 운용하는 알고리즘을 제안하며 이의 검증을 위해 센서와 구동장치의 고장을 가상적으로 설정하여 시뮬레이션함으로써 보완시스템의 성능을 확인한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문은 드라이브의 간적벡터제어에서 ANN을 이용하여 유도전동기의 회전자 저항을 온라인 추정하기 위한 새로운 기법을 제시한다. 약전파 알고리즘은 신경회로망의 학습을 위해 사용된다. 신경회로망의 실제 상태값과 유도전동기의 요구값 사이의 오차는 신경회로망 모델의 하중값 조절을 위하여 역전파 하여 실제값이 요구값을 추정하도록 한다. 드라이브의 회전자 저항, 토크, 자속응답 성능등 이러한 추정기의 성능은 고유값으로부터 회전자 저항을 연구하게 된다. 회전자 저항은 유도전동기 드라이브의 벡터제어에서 제시된 ANN을 사용하여 추정한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.99-104
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• 2011

본 논문은 사출성형 제품에 존재하는 여러 가지의 패턴의 결함을 신경회로망을 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 룩업테이블을 이용하였고, 기존의 이미지 비교에 의한 방법을 지양하여 결함분류를 위한 신경회로망의 학습표본을 위한 특징점을 추출하고 결함추출과 분류알고리즘을 제안하였다. 총 500개의 사출성형 제품의 패턴에 대하여 신경회로망의 학습을 통하여 약 3%의 제품의 패턴에서 결함을 검출하였고 패턴의 직경에 대한 불량으로 대부분 분류되었다. 제안된 시스템을 이용한 결함 검출 방법은 사출성형 제품의 미세한 패턴을 검출하는 데 시간과 경비를 줄일 수 있는 효과적인 대안으로 기대한다.