• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.549-552
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• 2004

본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다 본 논문에서 제안하는 최적조건물 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.1-1
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• 2000

본 논문에서는 3축이 연성되어 비선형 운동 방정식으로 표현되는 3축 안정화 인공위성 시스뎀에 입릭외란과 시스템의 불확실성이 존재할 경우에도 자제 정밀도를 유지하는 제어기를 설계한다. 비선헝 운동 방정식으로 표현되는 운동 방정식을 선형화하고 PID제어기를 구성하였다 선형화에 의한 시스템의 불확실성과 입력 외란을 신경회로망으로 추정하여 외란의 엉향을 제거하도록 구성된 PR제어기의 제어입력을 수정한다 수정된 제어입력은 외란을 상쇠시켜 시스템 출력에서 외란의 효과를 제거하게 된다. 신경회로망은 제어입력과 시스템 출력, 기준 운동 방정식간의 관계를 이용하여 외간과 시스템의 불확실성을 추정하며, 역전파 알고리즘을 사용한 학습 알고리즘으로 신경 회로망을 교육한다. 제안된 신경회로망을 이용한 외란 제거 제어기는 시뮬레이션을 통하여 자세 정밀도의 향상을 검증한다

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.3
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• pp.58-64
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• 1999

Evolutionary programming is mainly characterized by two factors; one is the selection strategy and the other the mutation rule. In this paper, a new mutation rule that is the same form of well-known backpropagation learning rule of neural networks has been presented. The proposed mutation rule adapts the best individual's value as the target value at the generation. The temporal error improves the exploration through guiding the direction of evolution and the momentum speeds up convergence. The efficiency and robustness of the proposed algorithm have been verified through benchmark test functions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.09a
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• pp.255-257
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• 2008

초고속 전기정보의 전송 시대와 U-정보전자시대에 응용하는 최신 정보기기와 의료기기 및 군사정보의 실시간 전송을 위하여 많은 실시간 알고리즘과 모델링의 연구가 필수적이다. 또한 원격지에 많은 전기 및 전력정보를 비선형적 특성이 있는 환경하에서도 정보의 오차가 없이 실시간으로 전송하는 기술은 현대 정보사회에서 해결해야 할 매우 중요한 요소중에 하나이다. 이러한 내용으로 수행되어지는 신경회로망을 이용한 실시간 모델링을 제안하고자 한다. 이와 관련한 일반적인 방법으로 역전파 학습 알고리즘을 들 수 있다. 파라미터에도 덜 민감하며, 특히 온라인으로 인식과 제어가 가능하도록 수렴속도를 향상 시켜야하는 새로운 모델의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 신경회로망이 가지고 있는 여러 단점들을 개선하고자 새로운 학습 알고리즘과 새로운 구조의 신경회로망을 제시한다. 또한 제시한 알고리즘을 이용하여 불규칙적 시스템 모델망과 다양한 센서 모델링 등에 연결하여 다양한 실험을 수행하여 그 결과를 보여 실시간 특성을 갖는 것을 입증해 보였다.

• 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.

• 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.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.4
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• pp.92-99
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• 1997

This paper proposed a control method to improve the efficiency of monitoring method by applying the nural network for an alarm processing method(APM)in an elevator facility of apartment complex. This APM is based on the cumulative generalized delta rule of backpropagation in neural network.It was used to infer the minimum alarms among multi-fired alarms, and then the inferred alarm can be dis¬played maintenance information of facility by using a pre-defined troubleshoot knowledge base. For validating the proposed monitoring method of this thesis, simulation results are compared with the operation of existing monitoring system and the way of alarm processing. The simulation method used to the three case of virtual scenario. As comparison results, a proposed method in this paper could be proved the applied possibility of an neural network and the performance in fields of facilities maintenance.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.7
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• pp.81-89
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• 1999

Image obtained by incomplete communication always include noise, blur and distortion, etc. In this paper, we propose and apply the new spatial filter algorithm, called an optimal adaptive generalized stack filter(AGSF), which optimizes adaptive generalized stack filter(AGSF) using neural network weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm for improving noise removal and edge preservation rate. AGSF divides into two parts: generalized stack filter(GSF) and adaptive multistage median filter(AMMF), GSF improves the ability of stack filter algorithm and AMMF proposes the improved algorithm for reserving the sharp edge. Applied to neural network theory, the proposed algorithm improves the performance of the AGSF using two weight learning algorithms, such as the least mean absolute(LAM) and least mean square (LMS) algorithms. Simulation results of the proposed filter algorithm are presented and discussed.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.10
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• pp.27-34
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• 2006

This paper proposes a new method of on-line estimation for rotor resistance of the induction motor in the indirect vector controlled drive, using artificial neural network (ANN). The back propagation algorithm is used for training of the neural networks. The error between the desired state variable of an induction motor and actual state variable of a neural network model is back propagated to adjust the weight of a neural network model, so that the actual state variable tracks the desired value. The performance of rotor resistance estimator and torque and flux responses of drive, together with these estimators, are investigated variations rotor resistance from their nominal values. The rotor resistance are estimated analytically, using the proposed ANN in a vector controlled induction motor drive.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.658-660
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• 1999

본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.