• 한국항공우주학회지
• /
• 제35권11호
• /
• pp.990-998
• /
• 2007

불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제21권5호
• /
• pp.649-660
• /
• 2009

내부 구속 중공 철근콘크리트(ICH RC, internally confined hollow reinforced concrete) 기둥의 비선형해석 모델을 제시하고 매개변수 연구를 수행하였다. 제안된 기둥 해석 모델은 콘크리트의 구속효과와 재료비선형을 고려하였으며, 해석 결과와 이 연구에서 수행된 ICH RC 기둥 실험 결과 및 선행 연구자들의 실험 결과를 비교하여, 해석 모델을 검증하였다. 검증 결과 제안된 기둥 해석 모델은 만족할 만한 결과를 보여주었으며, 매개변수 연구를 통하여 내부강관의 두께, 콘크리트의 강도와 중공비에 따른 ICH RC 기둥의 거동 특성을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.976-987
• /
• 1998

본 논문에서는 고출력 증폭기(HPA: high-power amplifier)를 사용하는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템에서의 비선형 왜곡이 수신단에 미치는 영향에 대해서 분석한다. 메모리 없는 Volterra 시스템으로 모델링 되는 고출력 증폭기는 OFDM 신호를 비선형적으로 왜곡시키므로 각 부채널에서의 OFDM 심볼은 1차의 곱셈 왜곡과 고차의 가산성 비선형 왜곡을 포함하게 된다. 이 비선형 왜곡항은 현재의 부채널에 영향을 미치는 모든 다른 부채널들의 harmonic왜곡과 intermodulation 왜곡으로 구성되어 있기 때문에 이는 비선형 인접 부채널간 간섭(NICI:nonlinear interchannel interference)으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 NICI의 분산을 고출력 증폭기의 Volterra 모델과 입력 신호의 평균 전력을 통해 해석적으로 구하고 이를 이용하여 OFDM 시스템의 비트 오류율 성능을 계산한다. 또한 고출력 증폭기를 갖는 OFDM 시스템의 위상 왜곡을 수신단에서 보상하기 위한 간단한 방법을 제시하고 이 경우의 비트 오류율을 계산한다. 제안된 분석 방법이 타당함을 16-QAM 방식을 사용하는 OFDM 시스템에 대해 컴퓨터 모의 실험을 수행함으로써 입증한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제37권1호
• /
• pp.32-42
• /
• 2000

이 논문에서는 비선형 시스템 모델링을 위한 일반화된 RBF 신경회로망(GRBFN)을 순차적으로 구성하기 위한 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 상수 연결강도를 갖는 표준 RBF 신경회로망의 확장형인GRBFN은 여러 개의 국부 선형모델을 결합하여 비선형 시스템을 표현할 수 있는 구조이다. 제안한 학습 알고리즘은 구조 학습과 파라미터 학습을 수행하는 두 단계의 학습으로 구성된다. 구조 학습은 주어진 훈련 데이터로부터 새로운 은닉 유니트 및 선형 국부모델을 할항하기 위하여 훈련 오차와 Mahalanobis 거리에 기초한 두 개의 생성 조건을 이용하여 GRBFN 모델을 구성한다. 파라미터 학습은 경사강하 법칙을 기반으로 기존 네트웍의 파라미터 벡터를 갱신한다. 제안한 알고리즘의 모델링 성능을 평가하기 위해서 잘 알려진 두 예제에 대한 시뮬레이션 및 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.87-91
• /
• 2005

Fahlman과 Lebiere의 캐스케이드-상관 (CC) 학습 알고리즘은 신경망의 구성 알고리즘에서 가장 널리 사용되는 것 중의 하나이며, 망에서 은닉 뉴런을 캐스케이드 형태로 취함으로서 매우 강력한 비선형을 표현할 수 있다. 비록 이 멱승이 유용할지 몰라도 대체로 문제를 푸는데는 강력한 비선형성이 요구되지 않으며 단점이 될 수도 있다. CC 알고리즘의 캐스케이드 구조 및 출력 뉴런의 가중치 훈련에 대한 변형된 형태인 3개 모델이 제안되고 경험적으로 비교되었다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 패턴분류에 있어서, 새로 추가되는 은닉 뉴런과 출력층간 연결강도만 훈련시키는 모델이 가장 좋은 예측력을 나타내었다; (2) 함수근사 문제에 있어서는 입력-출력 연결강도를 제거하고 시그모이드-선형 작동함수를 사용하는 모델이 CasCor 알고리즘보다 좋은 결과를 나타내었다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제27권3호
• /
• pp.336-343
• /
• 1995

적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.

• 콘크리트학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.175-183
• /
• 1998

고강도콘크리트의 역학적 특성은 그 압축강도의 증가 이외에도 여러 가지 변화를 갖게 된다. 본 연구에서는 이와 같은 여러 특성의 변화 중 철근과의 부착특성에 관한 해석적 접근을 통하여 고강도콘크리트부재의 부착설계를 위한 이론적인 접근을 시도하였다. 해석의 변수로는 콘크리트의 압축강도, 부착길이 및 피복두께 등 3가지의 변수를 선정하였으며, 해석의 목적은 본 연구에 앞서 실시된 실험의 결과를 예측할 수 있는 단순화된 모델을 개발하고 이를 이용하여 부착실험의 결과를 해석적으로 분석하도록 하였다. 이에 따라 사용된모델은 실험에서 사용한 보단부형 부착시험체의철근과 콘크리트 부착부분의 기하학적 형상을 비교적 실제와 유사하게 모델링시킨 2차원의 평면모델을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 고강도콘크리트의 부착강도는 콘크리트의 피복두께에는 선형으로 비례하게 되나 부착길에는 비례하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결고는 기존의 실험결과와도일치하고있으며, 그 원인은 콘크리트의 강성증가에 따라 하중단측에 응력이 집중됨으로써 보통강도콘크리트의 경우와 같이 응력의 균등한 배분을 기대할 수 없기 때문으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
• /
• pp.231-236
• /
• 2009

본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

• 한국해양학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.35-45
• /
• 1992

본 논문의 목적은 엘니뇨현상의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 이를 위해, 먼저 태평양 적도지역의 월평균 해면수온의 편차시계열을 기초로 하여 엘 니뇨 현상의 지속기간, 강도의 결정방법과 이 현상의 출현에 대한 판별방법을 제안하 였다. 다음으로 과거 40년(1951-1990) 자료의 편차시계열에 나타난 엘니뇨의 연변동 성, 주기성, 종속성 등 확률구조 및 통계적 특성을 파악하였고, 이 결과를 엘니뇨현상 의 예측을 위한 시계열 비선형확률모델을 유도하였는데 이용하였다. 마지막으로 유도 된 확률모델의 실제적용을 위한 통계절차를 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제3권11호
• /
• pp.419-426
• /
• 2014

최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.