• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2052-2054
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• 2003

본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.720-729
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• 2005

본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안 된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Buffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모치실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.

• 전산구조공학
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• 제9권2호
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• pp.93-101
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• 1996

인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.

• 전산구조공학
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• 제10권2호
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• pp.273-281
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• 1997

대량의 복잡한 비선형적인 관계도 단순화의 과정 없이 연관 관계를 자체 조직화 할 수 있는 인간의 뇌와 가장 유사한 병렬 연산 모델인 인공 신경 회로망을 구조 해석 분야에 도입하였다. 본 논문은 스터브 거더의 거동 예측을 위한 신경망 근사해석 모델 개발을 궁극적인 목적으로 하는 기초적 연구로서, 단순 보의 처짐 문제와 같은 정확해를 구할 수 있는 문제로부터 신경망 근사해석모델의 원형 (prototype)을 제시하고 검증하는데 목적이 있다.

• 청정기술
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• 제7권2호
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• pp.119-126
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• 2001

인공신경 회로망과 통계적 방법을 이용하여 오존 형성의 예측에 관한 연구를 수행하였다. 파라미터 평가방법으로는 실시간 파라미터를 평가하기 위하여 ELS 및 RML 방법이 사용되었으며 오존 형성의 모델로는 ARMAX 모델을 사용하였다. 또한 3층 구조를 갖는 인공신경 회로망 방법을 이용하여 오존 형성의 예측 시험을 수행하였으며 본 연구에 사용된 통계적 방법의 성능을 평가하기 위하여 오존 형성의 예측결과를 실제 자료와 비교 분석을 하였다. 실제 자료와의 비교를 통하여 파라미터 평가 방법 및 인공신경 회로망 방법에 근거한 예측방법이 제한된 예측 구간 내에서 만족할 만한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.83-91
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• 1995

이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.51-65
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• 2002

본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제15권4호통권65호
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• pp.413-422
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• 2003

구조 설계를 위해 초기 부재를 가정할 때나 건축 실무에서 개산 견적을 계산할 때 기술자의 직관이나 비슷한 조건의 기존 설계 평균값을 사용하고 있으나 설계 조건은 모두 다르기 때문에 큰 오차가 발생할 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 확률론적인 절차가 내재되어 있어 불확실성을 다룰 수 있는 인공 신경 회로망의 이용하여 와렌 트러스를 설계하므로써 적용성을 평가하였다. 제안된 신경망 설계변수값와 구조설계 단계에 따라 다양한 와렌 트러스를 설계하여 MIDAS 프로그램 설계결과의 10% 오차 이내로 근사 설계를 하므로써 모델의 타당성을 검증하였다. 제안된 모델은 약간의 오차를 포함하지만 적은 시간과 노력으로 신뢰할 수 있는 설계 결과를 얻을 수 있으며, 부재 테이블을 사용하는 비선형 관계의 구조설계에도 적용 가능한 특성을 가지고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.241-246
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• 2020

본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.13-22
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• 1991

본 논문에서는 단층 구조 퍼셉트론 신경 회로망 모델을 사용하여 입력 데이타에서 발생한 2비트의 에러를 검증 및 수정하는 회로를 설계하였다. 순회 해밍 부호를 응용하여 6비트의 데이타 비트와 8비트의 체크 비트를 갖는(14, 6) 블럭 부호를 사용하였다. 모든 회로들은 이중 배선 CMOS 2$\mu$m 설계 규칙에 따라 설계되었다. 회로를 시뮬레이션한 결과. 2비트 에러 검증 및 수정 회로는 최대 67MHz의 입력주파수에서 동작함을 확인하였다.