• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.307-312
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• 2007

The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.

• 한국생산제조학회지
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• 제6권1호
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• pp.7-17
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• 1997

During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.39-47
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• 2008

In this research, a web-based design support system is constructed for the design process of automotive steel pulley to gather engineering knowledge from pulley design data. In the design search module, a clustering tool for design data is proposed using K-means clustering algorithm. To obtain correlational patterns between design and FEA (Finite Element Analysis) data, a Multi-layer Back Propagation Network (MBPN) is applied. With the analyzed patterns from a number of simulation data, an estimation of minimum von mises can be provided for given design parameters of pulleys. The case study revealed fast estimation of minimum stress in the pulley within 12% error.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 보로노이 다이아그램을 이용하여 오류 역전파 신경망의 초기값을 결정할수 있는 VoD_EBP를 제안하였다. VoD_EBP는 초기 연결 가중치와 임계값을 공학적 계산방법으로 결정함으로써 기존의 EBP에서 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할수 있고 초기부터 빠른 속도로 학습이 진행되므로 학습횟수를 단축시킬수 있다, 또한 VoD_EBP는 은닉층의 노드 수를 보로노이 다각형으로 구분된 클러스터들의 개수로 정할 수있어 신경망 설계에 신뢰성을 향상시켰다. 제시된 VoD_EBP의 효율성을 입증하기 위해 간단한 실험으로 2차원 입력벡터를 갖는 XOR 문제와 3차원 패리티 코드 검출 문제에 대하여 적용하여 보았다. 그 결과 임의의 초기값으로 설정하였던 EBP보다 훨씬 빠르게 학습이 종료되었고, 지역 최소치에 빠져 학습이 진행되지 못하는 현상이 발생하지 않았다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-49
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• 2008

IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.267-278
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• 2003

인공신경망은 복잡한 문제를 해결하는데 있어 여러 분야에서 널리 활용되고 있는 매우 효과적인 기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 터널거동을 효과적으로 예측하기 위해 이러한 인공신경망 기법을 이용한 터널거동 예측시스템 (TBPS)을 개발하였다. 본 시스템 개발을 위해 시공이 완료된 31개 현장 193 개소 지점으로부터 얻은 터널 계측자료 (즉, 천단침하, 내공변위, 록볼트 축력, 숏크리트 압축 및 전단응력, 내진시 라이닝의 응력 등)를 D/B화하여 이용하였다. 또한 개발된 TBPS의 학습을 위해 가장 효과적이라 알려진 역전파 알고리즘을 사용하여 이들 자료의 학습을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 개발된 TBPS를 이용하여 예측한 터널 거동 값과 현장계측 값, 수치해석에 의한 결과 값의 상호 비교 분석을 실시하였다. 비교분석 결과, TBPS에 의한 거동예측결과 값의 변화는 실무에 적용 가능한 범주에 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 TBPS는 터널의 타당성검토나 기본 및 실시설계 등에 적용하여 효율적으로 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4087-4094
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• 2010

본 보행 로봇의 자세 제어는 일반적으로 센서 시스템을 통한 외부 환경 및 기타 정보의 인식을 통해 수행된다. 보다 정교한 로봇의 제어를 위해서는 필연적으로 고성능 센서를 요구하게 되지만, 이들은 대부분 고가이거나 내구성 측면에서 매우 취약한 것이 사실이다. 따라서 필드로봇과 같이 야지의 환경에서 운용되는 로봇 시스템의 제어를 위해서 이러한 센서 시스템을 다수 채용하는 것은 비현실적이며, 특히 양산시에도 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경망 이론의 역전파 알고리즘에 기반을 둔 가상센서 알고리즘을 활용하여 기존의 센싱 데이터를 추정할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 특히 본 논문에서는 추정된 센서 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있는 알고리즘 측면에서의 변수 조절 및 센서 시스템과 같은 하드웨어 측면에서의 변화를 통해 성능인자에 영향을 미치는 요소를 파악함과 동시에, 본 기법의 타당성에 대한 측면을 함께 논하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제67권2호
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• pp.105-113
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• 2018

To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.

• 전기학회논문지
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• 제63권4호
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• pp.484-489
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• 2014

Three phase PWM(Pulse Width Modulation) converter of the small-scale wind power system is able to charge battery under the rated wind speed regions. However, it is impossible to control output power of converter at the over win speed region because back-EMF(Electro Motive Force) of PMSG(Permanent Magnet Synchronous Generator) is higher than the battery terminal voltage of PMSG is reduced. However, the cut-off wind speed exists although battery charging algorithm is implemented by flux weakening control method. Therefore, this paper performs analysis of other factors which affects limitation wind speed. The validity of the analysis are verified through simulation.