• ETRI Journal
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• v.10 no.4
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• pp.33-39
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• 1988

본 고는 자기동조 제어기 구성에 관한 논문으로 제어기는 공정의 매개변수 변화와 외란, 잡음에 대하여 운용자의 조작없이 스스로 제어 특성을 만족하도록 동작하며, 공장자동화 시스팀의 일부로서 계층제어 시스팀 구성이 가능한 통신기능을 가지고 있다. 또한, 공정의 시간지연, 불감시간, 비선형 등에 대해서 만족할만한 제어효과를 나타내며, 범용자기동조 제어모드와 PID제어모드를 갖는다. 본문에서는 자기동조 제어기의 시스팀구성, 하드웨어구성, 소프트웨어구성에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.333-335
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• 1999

일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.315-315
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• 2004

자기베어링 시스템은 액츄에이터, 센서, 제어기, 전류앰프 등으로 구성되어 있으며 시스템의 신뢰도는 각 구성 요소의 신뢰도와 구성요소의 상호 작용에 의해 결정된다. 자기 베어링 기술이 현재 보다 많은 분야에 적용되기 위해서는 신뢰도의 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 자기베어링에서 사용되는 센서 중 일부가 작동하지 않더라도 시스템이 정상적으로 작동하는 센서 고장 허용 자기 베어링 시스템을 기술하였다.(중략)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.223-230
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• 2001

Since self-organizing map (SOM) preserves the topology of ordering in input spaces and trains itself by unsupervised algorithm, it is Llsed in many areas. However, SOM has a shortcoming: structure cannot be easily detcrmined without many trials-and-errors. Structure-adaptive self-orgnizing map (SASOM) which can adapt its structure as well as its weights overcome the shortcoming of self-organizing map: SASOM makes use of structure adaptation capability to place the nodes of prototype vectors into the pattern space accurately so as to make the decision boundmies as close to the class boundaries as possible. In this scheme, the initialization of weights of newly adapted nodes is important. This paper proposes a method which optimizes SASOM with genetic algorithm (GA) to determines the weight vector of newly split node. The leanling algorithm is a hybrid of unsupervised learning method and supervised learning method using LVQ algorithm. This proposed method not only shows higher performance than SASOM in terms of recognition rate and variation, but also preserves the topological order of input patterns well. Experiments with 2D pattern space data and handwritten digit database show that the proposed method is promising.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.6 no.1
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• pp.36-39
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• 1996

We have constructed a disp1acerrent sensor for measuring dynamic magnetostriction of an arrvrphous ribbon under alternating magnetic field using fiber optic Fabry-Perot interferorreter. The signal of the sensor was depen¬dent on the index matching oil and the optical isolator. The resolution of the sensor was $30{\AA}$ and the measured peak to peak magnetostriction of the amorphous ribbon $Fe_{81}B_{13.5}Si_{3.5}C_{2}$ was $28{\times}10^{-6}$.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.12
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• pp.875-884
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• 2001

Although the self organizing map (SOM) is widely utilized in such fields of data visualization and topology preserving mapping, since it should have the topology fixed before trained, it has some shortcomings that it is difficult to apply it to practical problems, and classification capability is quite low despite better clustering performance. To overcome these points this paper proposes the dynamic topology preserving self-organizing map(DTSOM) that dynamically splits the output nodes on the map and trains them, and attempts to improve the classification capability by combining multiple DTSOMs K-Winner method has been applied to combine DTSOMs which produces K outputs with winner node selection method. This produces even better performance than the conventional combining methods such as majority voting weighting, BKS Bayesian, Borda, Condorect and reliability sum. DTSOM remedies the shortcoming of determining the topology in advance, and the classification rate increases significantly by combing multiple maps trained with different features. Experimental results with handwritten digit recognition indicate that the proposed method works out to problems of conventional SOM effectively so to improve the classification rate to 98.1%.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2002.04a
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• pp.333-338
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• 2002

자기베어링의 회전정밀도에 영향을 미치는 인자로 PWM 전력증폭기, 위치 센서 등과 같은 자기베어링 구성 장치의 동특성 및 정밀도, 시스템의 정확한 모델링, 제어기법, 런아웃 등이 있다. 본 연구에서는 능동 자기베어링을 제어하기 위해 자기베어링의 PWM 전력증폭기와 회전축을 모델링하고 이를 바탕으로 능동 자기베어링 제어를 위한 PID 제어기를 구성하였으며, 변위 센서의 부착위치 및 회전축의 진원도의 영향으로 발생하는 주기적인 런아웃 요소를 첨가하여 런아웃의 영향을 확인하였으며, 런아웃 (Runout)에 의해 발생하는 에러(Error)를 효과적으로 제어하여 자기베어링의 제어 정밀도를 향상시키기 위한 방법으로 기본적인 PID 제어기에 최소평균자승(Least Mean Square, LMS) 알고리즘을 적용한 적응 피드포워드 제어기를 구성하여 자기베어링의 능동 제어에서 발생하는 주기적인 런아웃을 효과적으로 제어할 수 있음을 MATLAB을 통한 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.23 no.6
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• pp.17-26
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• 1996

첨단 영상 진단기기인 자기 공명 진단 장치는 복합적인 구성 기술 요소들이 필요하며 연구 개발을 거쳐 상용화 하는 데에는 충분한 임상 적용 뿐 아니라 충분한 시스템 기술이 필요하다. 먼저 국내외의 자기 공명 진단 장치 기술 발전 과정을 살펴 본 후, 각 구성 부분별로 최근 기술 동향을 정리하고, 자기 공명 진단 장치의 국내 개발 내용을 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.239-242
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• 2000

생체 면역 시스템은 외부의 물질로부터 생명체를 지켜주는 방어 시스템으로 자기와 구별되는 외부 물질을 인식하여 생명체를 지켜준다. 본 논문에서는 이러한 생체 면역 시스템의 자기와 비자기를 구분하는 특징을 컴퓨터에 적용해서 자기(Self) 파일과 구분되는 비자기(Nonself) 파일을 인식 가능하도록 생체 면역 시스템의 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 자기를 인식하는 MHC인식부와 비자기를 인식하는 항원인식부로 구성되어 있으며, 자기-비자기 검사를 요하는 파일과의 매칭을 통해 자기-비자기를 구분한다. MHC인식부와 항원인식부로 구성된 T세포의 자기-비자기 인식률이 항원인식부만을 사용한 자기-비자기 인식률에 비해 높아짐을 입증하였다.