• 한국항공우주학회지
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• 제41권6호
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• pp.465-472
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• 2013

본 논문에서는 요구 위치에 정밀 착륙을 위한 낙하산 전개지점 선정 기법을 제안한다. 무인기-낙하산 시스템을 위해 9-DOF 운동 모델을 구성하였고, 신경회로망을 학습시키기 위한 입출력 데이터 셋을 구성하였다. 입력 데이터 셋은 현재 항공기 위치, 속도정보 및 바람 정보로 구성되어 있고, 출력 데이터 셋은 9-DOF 운동 모델을 시뮬레이션 하여 획득한 착륙 위치 정보이다. 이를 이용하여 nonlinear function approximator를 구성함으로써 현재 위치로부터 상대적인 착륙 지점을 예측할 수 있고, 예측된 착륙 지점과 요구 착륙 지점과의 상대적인 거리 오차를 계산하여 이를 보상해줌으로써 낙하산 전개 지점을 결정할 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.35-42
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• 2001

1일 최대전력 부하 예측 자료는 계통의 경제적 운용과 전력 감시에 필수적이므로 정확한 예측기법이 요구된다. 신경회로망이나 퍼지이론을 한 예측비법의 장점은 정도(精度)가 높고 운용하기가 편리한 점은 있으나 학습시간이 길고, 부하가 급변할 때는 예측오차가 크게 발생한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 예측 기법을 제시하였으며 예측결과에서 타당성이 입증되었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.273-278
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• 2004

본 논문은 주인식기로 흔히 사용되는 HMM 인식 알고리즘을 보완하기 위한 방법으로 회귀신경회로망(Recurrent neural networks : RNN)을 적용하였다. 이 회귀신경회로망 중에서 실 시간적으로 동작이 가능하게 한 방법인 다층회귀신경예측 모델 (Multi-layer Recurrent Neural Prediction Model : MRNPM)을 사용하여 학습 및 인식기로 구현하였으며, HMM과 MRNPM 을 이용하여 Hybrid형태의 주 인식기로 설계하였다. 설계된 음성 인식 알고리즘을 잘 구별되지 않는 한국어 숫자음(13개 단어)에 대해 화자 독립형으로 인식률 테스트 한 결과 기존의 HMM인식기 보다 5%정도의 인식률 향상이 나타났다. 이 결과를 이용하여 실제 DSP(TMS320C6711) 환경 내에서 최적(인식) 코드만을 추출하여 임베디드 음성 인식 시스템을 구현하였다. 마찬가지로 임베디드 시스템의 구현 결과도 기존 단독 HMM 인식시스템보다 향상된 인식시스템을 구현할 수 있게 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.457-466
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• 2005

본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.353-357
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• 1995

교반기나 펌프등의 회전기계에서의 트러블은 베어링 부분의 파손이나 결함보다는 미케니컬시일(이하 시일이라 한다)의 이상상태로 인한 액이나 기체의 누설에 의한 경우가 많다. 기계 또는 설비의 가동중에 이 실일의 고장은 단순히 시일 자체뿐만 아니라 설비 전체의 파손을 야기하고 시스템의 가동 중단으로 생산 계획에 막대한 차질을 가져오기 때문에 시일이 장착된 시스템에서는 시일의 이상상태에 대한 관리, 감시가 중요한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 온도와 토오크의 출력변화를 온라인 센싱 하고이들 센싱정보를 통합처리하여 시일의 이상 상태를 진단하는 방법에 대해 검토하였다. 센싱정보의 통합처리 모델로는 예측기능을 갖는 다충신경회로망을 이용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.95-101
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• 2001

This work is concerned with construction of the intelligence stress predictor far compression strength evaluation using neural network-ultrasonic waves. The contact pressure in jointed plates was measured by using ultrasonic technique. Neural network is used to evaluate and predict contact pressure from the results of the calibration curves. The organized neural system was leaned with the accuracy of 99%, as a result of learning the ultrasonic echo ratio to the contact pressure measurement between SM45C and STS410 materials. And it could be evaluated and predicted with the accuracy of 90% in the evaluation of ultrasonic echo ratio difference in the same surface roughness and contact pressure, and 85% in the prediction of virtual ultrasonic echo ratio. Thus the proposed stress predictor is very useful for the evaluation and prediction of the contact pressure between SM45C and STS410 materials.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권8호
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• pp.68-74
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• 1998

The neural network predictiv econtroller (NNPC) is proposed for the attempt to mimic the function of brain that forecasts the future. It consists of two loops, one is for the prediction of output (NNP:neural network predictor) and the other one is for control the plant(NNC: neural network controller). The output of NNC makes the control input of plant, which is followed by the variation of both plant error and predictin error. The NNP forecasts the future output based upon the current control input and the estimated control output. The input and the output data of a system and a new method using evolution strategy are used to train the NNP. A two-step NNPC is applied to control the temeprature in boiler systems. It was compared with PI controller and auto-tuning PID controller. The computer simulaton and experimental results show that the proposed method has better performances than the other method.

• 물과 미래
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• 제25권3호
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• pp.105-113
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• 1992

본연구는 홍수기의 일단위 하천유출량을 예측하기 위한 방법으로 인공지능의 구현 모형으로 사용되고 있는 신경회로망이론을 도입하여 실수문계에 적용하고 그 결과를 제시하는 것이다. 강우-유출과정으로 형성되는 수문계의 동적거동을 입출력패턴으로 보아서 모형을 구성하는 유니트의 비선형 응답특성에 따라 네트워크의 상호 결합강도를 조정하여 시스템의 매개변수를 반복추정하는 방법으로 시스템을 특정 평가하였다. 일강우와 일유량의 과거 관측치를 신경회로망 모형의 순전파알고리즘으로 학습시켜 추정된 매개변수를 이용하여 하천유출량을 예측하였고 그 결과를 관측된 유량과 비교하기 위하여 통계학적으로 분석하였다.