• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.71-74
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• 2002

본 논문에서는 유전알고리즘(GA)을 이용한 PID계수 자동조정기법에 관한 DC 서보 모터 속도 제어기 설계를 목적으로 한다. DC 서보 모터는 수많은 제어용 기계나 로봇 등의 응용분야에 사용되고 있고 이러한 분야에서 제어기 파라미터들의 선택이 사용자의 전문적인 지식을 요구하게 된다. 따라서 일반적인 공정 기술자들은 시행착오에 의해 제어기 파라미터들을 계속적으로 반복 조절해 나가야 한다. 이와 같이 동적 시스템의 변화나 외란에 대하여 파라미터 계수를 자동 조정해야 할 경우 유전알고리즘을 사용함으로써 보다 정밀하고 최적화된 파라미터 계수값을 추종함에 따라 그 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 DC 모터의 동특성을 분석하여 얻은 동특성 모델링으로부터 응답 특성이 빠르고 속도 정밀도가 향상된 구동제어가 가능한 제어기를 설계하고 이를 PID제어기와 비교 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2218-2220
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• 2003

현대 산업현장에서 80%이상 사용되는 PID(proportional integral derivative) 제어기는 제어성, 적응성, 제어이득 조정 등의 특정이 있어나 제어 대상에 대한 PID 제어 계수를 경험적 방법인 수동으로 동조해야하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서 PID제어기의 최적 자동동조를 위한 릴레이 동조 방법을 제안한다. 기존의 한계감도법과 과도응답 법으로 초기계수를 결정하는 방법보다 유연성과 적용성이 높고, 이를 마이크로프로세서(DSP : TMS-320C32)에 적용하여 소프트웨어적으로 릴레이의 기능이 이루어지도록 설계했다. 이는 Ziegler-Nichols 계수조정법이 갖는 적용대상의 제약성을 극복한 방법이며, 릴레이에 의해 출력을 강제 진동시키고 출력의 진폭과 주기를 이용하여 PID 계수를 조정하고, 또 상대안정성의 척도인 위상여유를 고려하므로 시스템의 상대안정성과 견실성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.18 no.3
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• pp.209-217
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• 2016

The rational method is formed area, rainfall intensity and runoff coefficient that is representation of land use or surface type. A runoff coefficient is a range for a each surface conditions. Drainage Sewer Design Guideline revised at 2011 proposes return periods 10~30 year instead of 5~10 year for increasing design flood. Ponce and ASCE refer higher values of runoff coefficient require for higher values of rainfall intensity and return period, therefore runoff coefficient had to be corrected but not. In case of park, land use and surface type are different from Korea and U.S, so impervious area ratio is different. The runoff coefficient for park is estimated considering with impervious area ratio and return period. 1,004's parks in 20 cities are randomly selected for impervious area ratio and runoff coefficient is estimated. And a proportion of 30 year return period runoff coefficient to 10 year return period with rainfall duration is calculated for 69 weather stations. The estimated runoff coefficient is 0.43~0.54 for return period 10~30 year and the difference of region and rainfall duration is not significant.

• Journal of KSNVE
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• v.5 no.4
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• pp.453-460
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• 1995

본 논문에서는 정현파 소음을 제어하기 위한 filtered-x LMS에 바탕을 둔 새로운 적응 알고리듬을 제안하였다. 이러한 알고리듬은 두개의 연속적인 계수조정 식으로, 제어기의 계수를 조정한다. 서로 독립인 각 주파수별로 처리하기 때문에 빠른 수렴을 얻을 수 있다. 두번째식은 이차경로로 인한 위상지연을 추정한다. 정현 파 신호 주파수보다 4배 이상 빠른 표본화 주파수를 선택하여 추정된 위상지연 추정 값은 $2{\pi}f_0$만큼 오차를 나타내며, 이 값은 $\pi$2보다 작다. 정현파 신호의 주파수를 알면 이러한 오차는 $2{\pi}f_0$를 더함으로써 제거할 수 있다. 이러한 방법은 위상지연이 $\pi$2보다 큰 경우 수렴속도를 증가시킨다는 사실을 실험을 통하 여 알 수 있다. 추정된 위상지연은 제어기 계수값을 조정하는데 필요한 필터링된 참조신호를 발생시키믄데 사용된다. 참조신호의 위상지연이 각 주파수 성분별로 수행 되기 때문에, 콘볼루션 연산이 생략되어 계산량을 줄일 수 있다. 또한 연속적으로 위상지연을 추정하기 때문에 시변 상황에 적용이 가능하다. 조정식의 수렴조건을 유도하였다. 제안된 알고리듬은 제어기 계수를 추정하는데 바이어스가 없으며, 위상 지연추정을 위한 수렴상수의 최대허용치는 제어기계수에 대한 수렴상수에 반비례함을 이론적으로 분석을 통해 알 수 있다. 모의실험을 통하여 제안된 알고리듬이 filtered-x LMS 알고리듬에 바탕을 둔 다른 알고리듬보다 환경변화에 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.343-348
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• 2005

The goal of this paper is to study the joint effect of factors of neural network teaming procedure. There are many factors, which may affect the generalization ability and teaming speed of neural networks, such as the initial values of weights, the learning rates, and the regularization coefficients. We will apply a constructive training algerian for neural network, then patterns are trained incrementally by considering them one by one. First, we will investigate the effect of these factors on generalization performance and learning speed. Based on these factors' effect, we will propose a joint method that simultaneously considers these three factors, and dynamically hue the learning rate and regularization coefficient. Then we will present the results of some experimental comparison among these kinds of methods in several simulated nonlinear data. Finally, we will draw conclusions and make plan for future work.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.432-437
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• 1998

NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.149-152
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• 2003

플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.8
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• pp.1840-1846
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• 2005

In this paper, does by purpose DC servo motor speed controller design about PID coefficient tuning techniques that use genetic algerian. DC servo motor is used in application field of a peat many control machine or robot etc. and in this field, selection of controller parameters requires user's expert knowledge. Therefore, general amount of work engineers must continuously iteration tuning in controller parameters by trial and error. With this, when must tuning parameter coefficient about change of dynamic system or disturbance, can improve the efficiency according to following that is more precised and parameter coefficient value that is optimized by using genetic algorithm. In this paper, from dynamic character modeling get in analyze dynamic character of DC motor desist controller drive control possible that is fast response character md improved speed precision using a Genetic Algorithms.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.6
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• pp.874-881
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• 2010

A automatic flight control system(AFCS) of UAS needs to control its flight path along target path exactly as adjusts flight coefficient itself depending on static or dynamic changes of airplane's features such as type, size or weight. In this paper, we propose system which tunes control gain autonomously depending on change of airplane's feature in flight as adding MLM(Machine Learning Module) on AFCS. MLM is designed with Linear Regression algorithm and Reinforcement Learning and it includes EvM(Evaluation Module) which evaluates learned control gain from MLM and verified system. This system is tested on beaver FDC simulator and we present its analysed result.