• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.11 no.2
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• pp.103-111
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• 2002

Out of all metal-cutting process, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. There are two systems, Basic system and Online system, to detect the drill wear. Basic system comprised of spindle rotational speed, feed rates, thrust torque and flank wear measured by tool microscope. Outline system comprised of spindle rotational speed feed rates, AE signal, flank wear area measured by computer vision, On-line monitoring system does not need to stop the process to inspect drill wear. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for on-line detection of drill wear. The output was the drill wear state which was either usable or failure. This paper deals with an on-line drill wear monitoring system to fit the detection of the abnormal tool state.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.16 no.3
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• pp.64-74
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• 2007

The continuous chip in turning operation deteriorates precision of workpiece and causes a hazardous condition to operator. Thus the chip form control becomes a very important task for reliable machining process. So, grooved chip breaker is widely used to obtain reliable discontinuous chip. However, developing new cutting insert having chip breaker takes long time and needs lots of research expense due to a couple of processes such as forming, sintering, grinding and coating of product and many different evaluation tests. In this paper, performance of commercial chip breaker is evaluated with neural network which is learned with a back propagation algorithm. For the evaluation, several important elements(depth of cut, land, breadth, radius) which directly influence the chip formation were chosen among commercial chip breakers and were used as input values of neural network. With the results of these input values, the performance evaluation method was developed and applied that method to the commercial tools.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.12
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• pp.106-112
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• 1998

A major problem in automation of turning operations is the difficulty in obtaining a sufficient and reliable chip control. The chip should be detected in order to provide a optimum chip control for unmanned turning operation. Using the difference of energy radiated from the chip, chip Patterns are estimated using pyrometer. From the initial output from the pyrometer, chips are identified according to the backpropagation algorithm developed in the research. The learning system developed in this work can be applied in real-time control of turning process with minor modification in drive system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.251-252
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.380-384
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• 2007

MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용한 학습은 간단한 구조에도 비선형 분류가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 오류역전파 알고리즘을 사용함으로써 시간의 소모가 크고 원치 않는 결과값으로의 수렴가능성을 배제할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이는 초기설정의 의존도가 높기 때문에 발생하는 문제들로 좋은 결과값에 근접한 곳으로 초기화가 이루어지면 좋은 학습 성능을 보이지만 반대로 좋은 결과값으로부터 멀리 떨어진 곳으로 신경망의 초기화가 이루어지면 학습 성능이 현저히 낮아지는 현상을 보인다. 본 논문에서는 MLP 전체의 층을 대상으로 하는 본 학습이 이루어지기 전에 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 이용, 층간 선행학습을 행하고 그 결과로 얻어지는 가중치와 바이어스를 본 MLP 학습의 초기화 데이터로 사용하는 개선 MLP 학습 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 사용함으로써 MLP 학습 속도향상은 물론 원치 않는 지역해로의 수렴까지 방지할 수 있어 전체적인 학습 성능향상이 가능하게 된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.460-465
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• 2006

This paper presents a new fuzzy learning rule which considers the Euclidean distances between the input vector and the prototypes of classes. The new fuzzy learning rule is integrated into the supervised IAFC neural network 4. This neural network is stable and plastic. We used iris data to compare the performance of the supervised IAFC neural network 4 with the performances of back propagation neural network and LVQ algorithm.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.11a
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• pp.821-826
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• 2001

Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. Accordingly, this paper deals with Basic system and Online system. Basic system comprised of spindle rotational speed, feed rates, thrust, torque and flank wear measured tool microscope. Online system comprised of spindle rotational speed, feed rates, AE signal, flank wear area measured computer vision. On-line monitoring system does not need to stop the process to inspect drill wear. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for on-line detection of drill wear. This paper deals with an on-line drill wear monitoring system to fit the detection of the abnormal tool state.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.