• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.361-363
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• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.397-402
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• 1999

본 논문에서는 모형 헬리콥터의 동적방정식을 유도하고 이 헬리콥터의 자세를 제어하기 위해서 신경망을 이용한 제어법을 제안하였다. 신경망의 결합계수들은 제어계의 출력과 기준시간의 오차를 최소화하도록 조종된다. 제안한 제어기의 이득은 신경망의 역전파 알고리즘에 의해서 자동적으로 조정된다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권4호
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• pp.72-77
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• 2001

Monitoring of the chatter vibration is necessarily required to do automatic manufacturing system. Therefore, we constructed a sensing system using tool dynamometer in order to monitor of chatter vibration on cutting process. Furthemore, an application of neural network using behavior of principal cutting force signals Is attempted. With the error back propagation trining process, the neural network memorized and classified the feature of principal cutting force signals. From obtained result, it is shown that the chatter vibration can be monitored effectively by neural network.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권6호
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• pp.922-931
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• 1995

In this paper, we propose a modified error function to improve the EBP(Error Back-Propagation) algorithm of Multi-Layer Perceptrons. Using the modified error function, the output node of MLP generates a strong error signal in the case that the output node is far from the desired value, and generates a weak error signal in the opposite case. This accelerates the learning speed of EBP algorothm in the initial stage and prevents overspecialization for training patterns in the final stage. The effectiveness of our modification is verified through the simulation of handwritten digit recognition.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2197-2199
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• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권3호
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• pp.58-64
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• 1999

진화 프로그래밍은 두 가지 요소로 특징지을 수 있다. 하나는 선택 방법이고 나머지는 돌연변이 규칙이다. 본 논문에서는 신경회로망의 역전파 학습 알고리듬을 이용하여 돌연변이 연산을 수행하는 새로운 진화 프로그래밍 알고리듬을 제안한다. 신경회로망의 학습 알고리듬에서 현재 오차는 진화 프로그래밍의 개체가 진화해 나가야 할 방향을 지정해 주고, 관성은 개체의 변이에 지금까지의 진화 경향을 더해 주어서 빠르게 전역 최적해를 찾도록 하였다. 표준 테스트 함수를 이용하여 제안된 알고리듬의 성능과 강건함을 확인하였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.125-130
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• 2003

This Paper describes a Nonlinear adoptive noise canceller using Neural Network for Machine Tools Controller System. Back-Propagation Learning Algorithm based MLP (Multi Layer Perceptron)is used an adaptive filters. In this Paper. it assume that the noise of primary input in the adaptive noise canceller is not the same characteristic as that of the reference input. Experimental results show that the neural network base noise canceller outperforms the linear noise canceller. Especially to make noise cancel close to realtime, Primary Input is divided by Unit and each divided pan is processed for very short time than all the processed data are unified to whole data.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.224-228
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• 2000

In this paper, the kinematics of the new type of parallel manipulator is studied, and neural network is applied to solve the forward kinematics problem. The parallel manipulator, called a Stewart platform, has an easy and unique solution about the inverse kinematics, however the forward kinematics is difficult to get the solution because of the lack of an efficient algorithm due to its highly nonlinearity. This paper proposes the neural network scheme as an alternative Newton-Raphson method. The neural network is found to improve its accuracy by adjusting the offset of the result obtained.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.28-33
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• 2000

The monitoring of the chatter vibration is necessarily required to do automatic manufacturing system. To this study, we constructed a sensing system using tool dynamometer in order to the chatter vibration on cutting process. And a approach to a neural network using the feature of principal cutting force signals is proposed. with the error back propagation training process, the neural network memorized and classified the feature of principal cutting force signals. As a result, it is shown by neural network that the chatter vibration can be monitored effectively.