• 한국소음진동공학회논문집
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• 제12권7호
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• pp.542-549
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• 2002

Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of given design variables and chance them to get a bettor design. Even though commercial simulation codes are used, the computational time and cost remains non-trivial. Therefore, malty researchers have used a mesa model made by sampling data through simulation. In this paper, four mesa-models for each index group such as ride comfort, derailment Quotient, unloading radio and stability index, are constructed by use of neural network. After these meta models are constructed, multi-objective optimization are achieved by using the differential evolution. This paper shows that the optimization of design variables using the neural network model is very efficient to solve the complex optimization Problem.

• 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.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.14-21
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• 2001

To estimate crack growth rate and cycle ratio uniquely, many investigators have developed various kinds of mechanical parameters and theories. But, thes have produced local solution space through single parameter. Neural Networks can perform patten classification using several input and output parameters. Fatigue damage model by neural networks was used to recognize the relation between da/dN/N/N(sub)f, and half-value breadth ratio B/Bo, fractal dimension D(sub)f, and fracture mechanical parameters in 2024-T3 aluminium alloy. Learned neural networks has ability to predict both crack growth rate da/dN and cycly ratio /N/N(sub)f within engineering estimated mean error(5%).

• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.146-153
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• 2003

Ultrasonic inspection of defects has been focused on the existence of defect in structural material and need has much time and expenses in inspecting all the coordinates (x, y) on material surface. Neural networks can have an application to coordinates (x, y) of defects by multi-point inspection method. Ultrasonic inspection modeling is optimized by neural networks Neural networks has trained training example of absolute and relative coordinate of defects, and defect pattern. This method can predict coordinates (x, y) of defects within engineering estimated mean error $\psi$.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.186-192
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• 1995

본 연구에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘과 변수선택 방법을 이용하여 모델의 구조 동정을 행하고, 신경회로망의 Back-propagation 학습방법을 이용하여 파라메터동정을 행하 는 새로운 퍼지모델링 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터를 이용하여 전력부하예측시스템 을 설계하였으며 그 결과 타당성을 입증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.224-232
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• 2006

본 논문은 적응 퍼지 제어기에 의한 유도전동기의 ANN 센서리스 제어를 제시한다. 또한 AFC를 사용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정에 사용된다. 요구상태 변수와 실제 상태는 실제 상태 변수는 요구값에 일치하기 위해서 역전파 알고리즘에 의해 회전자 속도를 조절한다. 제시된 제어 알고리즘 AFLC와 ANN 제어기는 유도전동기 드라이브 시스템 제어에 적용된다. 그리고 본 논문은 AFLC와 ANN 제어기의 우수한 결과를 나타낸다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권11호
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• pp.159-166
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• 1996

In this paper, the method for improving the speed of convergence and learning rate of back propagation algorithms is proposed which update the learning rate parameter and momentum term for each weight by generated error, changely the output layer of neural network generates a high value in the case that output value is far from the desired values, and genrates a low value in the opposite case this method decreases the iteration number and is able to learning effectively. The effectiveness of proposed method is verified through the simulation of X-OR and 3-parity problem.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권6호
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• pp.464-476
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• 1998

원자력 발전소 증기발생기 전열관 검사에 사용되는 와전류 탐상에 있어 결함신호로부터 결함의 형상, 크기, 위치를 정확히 결정하는 것은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 유한요소 해석으로 얻은 학습표본으로 훈련시킨 신경회로망을 이용해 이러한 와전류 결함신호의 역문제를 풀었다. 우선 4종류의 축대칭와 전류 결함신호를 총 216개 생성하고, 각각의 결함신호에 대해 24개씩의 와전류 특징을 추출한 후, 그 중에서 결함분석에 유용한 13개의 특징을 선택하였다. 그리고 이렇게 선별된 특징을 기반으로 4가지 형상의 결함에 대한 분류작업을 확률신경 회 로망에 의해 수행하고, 그 결과로 형상이 결정된 결함에 대한 크기산정을 역전파신경 회로망을 사용하여 실시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.312-317
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• 1996

This paper proposes a neural network controller with the computed torque method. The neural network is used not to learn the inverse dynamic model but to compensate the uncertainties of robotic manipulators. When training the neural network, we use the signals present in the proposed controller, which is simpler than that proposed by Ishiguro et al., whose teaching signals of the neural network come from the robot model.