• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.41-55
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• 1995

본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크(FNNs)를 사용한 최적 동적 방법이 제안된다. 제안된 퍼지-뉴럴 모델링은 공정시스템의입축력 데이타를 이용하여 기존의 최적이론, 언어적 퍼지구현규칙, 뉴럴네트워크 등의 지능형 이론을 도입하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 이 모델링의 추론형태는 간략추론이 사용된다. 최적 모델을 얻기위해, 퍼지-뉴렬 네트워크의 학습률과 모멘텀 계수가 본논문에서 제안한 개선된 컴플렉스 법과 수정된 학습알고리즘을 이용하여 자동동조 된다. 이 알고리즘의 비선형 공정으로의 응용을 위하여 교통 경로 선택 데이타 및 하수처리시스템의 활성화와 공정 데이타가 제안한 모델링의 성능을 평가하기 위해 사용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.

• 수산해양기술연구
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• 제31권2호
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• pp.178-189
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• 1995

병렬형 도립진자를 수학적으로 모델링하고 주파수 응답법에 의해 파라미터를 동정하여, $H_\infty$제어이론 중 혼합감도문제에 의거하여 제어계를 설계한 후 응답 시뮬레이션을 한 결과그 응답으로부터 모델링의 불확실성에 대처할 수 있는 강인한 제어계를 구성할 수 있었다. 앞으로 실제 시스템에 대하 s제어들 과제로 남겨두고 있다. 시뮬레이션 응답과는 달리 실제 으답실험에서도 좋은 결과를 얻기 위해서는 여러 가지의 어려움이 있을 것으로 예상된다. 특히 응답 시뮬레이션에서도 나타난 바와 같이 전자가 미소각으로 기울어진 상태에서 제어를 할 경우에도 각 상태의 변동량이 크고, 또한 상당한 제어입력을 요한다. 따라서 센서 잡음에 대한 영향을 충분히 고려할 필요가 있으므로, 노이즈를 많이 발생시키는 PWM방식의 직류모터 구동 드라이버보다는 선형 드라이버를 이용하는 것이 적절할 것으로 예상된다

• 산업융합연구
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• 제16권2호
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• pp.33-39
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• 2018

본 논문은 선형 PID 제어기의 설계 방법에 대해서 설명하였고, 향후 설계 방법에 대해서 제안 하였다. 첫 번째 PID 설계 방법으로는 위상여유와 이득여유를 보장하는 방법이다. 이 방법은 주파수 영역에서 설계하는 것으로 안정도를 보장한다. 두 번째 방법은 내부 모델 제어 방법이다. 이 방법은 제어 모델에 대한 내부 모델을 동정 후 내부 모델의 파라미터를 이용하여 PID 제어기를 설계하는 것이다. 따라서 이 방법은 외란에 강한 특성을 갖고 있다. 마지막으로 제안하는 것은 Cascade-smith-Predictor 제어기 이다. 이방 법의 Cascade 제어기와 smith-Predictor의 구조를 결합한 것으로 강인제어와 최적제어 두 가지 장점을 갖는 제어기 구조이다. 이 방법은 최적 제어기 설계 방법으로 성능 평가지수를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 PID 제어기 설계 방법은 비선형 방법의 기초가 되며, 지속적인 연구가 수행되고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.111-123
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• 2022

본 연구는 자연계에서 가장 흔하게 관찰되는 두 그린 러스트(green rust) 광물인 carbonate green rust (CGR)과 sulfate green rust (SGR)을 공침법(co-precipitation)을 통해 각각 합성하고, 이들의 형성 메커니즘 및 이화학적 특성들을 체계적으로 규명하였다. X-선 회절(XRD) 분석 및 리트벨트 정련 수행 결과, 본 합성 조건에서 이차광물상 없이 이중층수산화물로서 CGR과 SGR이 합성됨을 확인하였다. 또한, 각각의 구조 파라미터는 CGR의 경우 a(=b)축 = 3.17 Å, c축 = 22.52 Å이고, SGR의 경우 a(=b)축 = 5.50 Å, c축 = 10.97 Å이며, 이들의 미결정 크기는 각각 (003)면 기준 57.8 nm와 (001)면 기준 40.1 nm로 밝혀졌다. 주사전자현미경/에너지 분산형 분광분석(SEM/EDS) 결과, CGR과 SGR은 모두 육각 판상의 전형적인 이중층수산화물 결정 형상을 보이지만 탄소(C)와 황(S)의 함량은 서로 다르게 나타났다. 퓨리에 변환 적외선(FT-IR) 분광 분석결과, 탄산염(CO₃^2-)와 황산염(SO₄^2-) 이온들이 각각 CGR과 SGR의 층간 음이온으로 밝혀졌고, 이는 XRD를 활용한 광물상 동정 결과와 잘 일치한다. 철 용액으로의 수산화이온(OH^-) 주입 시간에 따른 혼합 용액의 pH와 Eh, 그리고 잔류 철 농도의 비율(Fe(II):Fe(III)) 측정 결과, 시간에 따른 차이는 있지만 두 green rusts 모두 1단계 전구체 형성, 2단계 중간 생성물로의 상변환, 그리고 3단계 green rust로의 상변환과 에이징에 의한 결정성장으로 이어지는 결정 형성 메커니즘을 보이는 것으로 판단된다. 본 연구는 공침법을 통해 CGR과 SGR을 안정적으로 합성하고 이들의 형성 메커니즘과 이화학적 특성을 규명함으로써, green rust를 활용한 응용 연구 및 산업 활용에 원천 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.