• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.273-278
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• 2016

본 논문에서는 로렌츠 카오스 회로를 곱셈기, 커패시터, 연산증폭기, 제어저항 등을 이용하여 설계하였다. 제안하는 회로는 SPICE 프로그램을 통하여 시간파형, 주파수 특성, 위상특성 등을 해석하였고, 로렌츠 하드웨어를 구현하여서 시간파형, 주파수 특성, 위상특성, 분기도 특성을 측정하였다. 측정결과, $500k{\Omega}$ 가변 제어 저항의 조건에 따라, 로렌츠 회로는 제어저항의 특정 영역 ($10{\sim}100k{\Omega}$)에서 카오스 신호가 생성됨을 확인하였다. SPICE 모의실험 결과와 일치함을 보였고, 하드웨어의 가변저항을 변화주면서 분기도 특성을 측정하여서 저항 변화에 따라 카오스와 주기적인 분기도 형태를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3976-3982
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• 2013

본 논문에서는 전압 제어형 카오스 신호 발생회로를 설계하고, 온도변화에 따른 특성을 해석 하였다. 제안하는 CMOS 회로로 이루어지며, 카오스 특성의 전압 제어형 오실레이터의 온도 변화에 따른 특성해석을 실시하였다. 제안하는 회로는 2상 클럭의 샘플앤드회로 3개의 MOS 소자로 이루어지는 비선형 함수 블록과 소스 팔로워로 이루어지는 레벨 쉬프터로 구성된다. SPICE 모의실험을 통하여 온도변화에 따른, 비선형함수의 전달함수 변화를 통하여, 분기도 특성, 주파수 특성 등의 카오스 다이나믹스가 변화됨변화됨을 확인 하였다. 또한 $25^{\circ}C$ 의 온도 조건에서, 제어전압 1.2 V-2.3 V 범위에서, 카오스 신호가 생성됨을 확인하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.361-366
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• 2002

자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.22-28
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• 2002

자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권2호
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• pp.151-158
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• 1994

It has been shown that many of physiological systems have nonlinear dynamics. The evidences of these nonlinear behaviors make us analyze physiological systems in the new viewpoint. And, some of these nonlinear dynamics can be represented by chaotic behaviors, which is studied by several methods-correlation dimension, return map, power spectrum analysis, etc. This study is on the analysis of nonlinear characteristics of ECG. After data have been acquired from 20 children (10-13 years old), and 30 students (20-24 years old). We have calculated parameters HR, PR, VAT, TD, TRD, TPD from data, and estimated correlation dimension, return map, power spectrum, time series. Results show the nonlinear and chaotic characteristics of ECG.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.283-288
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• 2015

In this paper, we propose a dynamic mathematical model of love involving various external forces, in order to analyze the chaotic phenomena in a love model based on Romeo and Juliet. In addition, we investigate the nonlinear phenomena in a love model with external forces using time series and phase portraits. In order to describe nonlinear phenomena precisely using time series and phase portraits, we vary the type of external force, using models such as a sine wave, chopping wave, and square wave. We also apply various different parameters in the Romeo and Juliet model to acquire chaotic dynamics.

• Steel and Composite Structures
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• 제6권2호
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• pp.87-101
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• 2006

The deformation and dynamic behavior mechanism of submerged shell-like lattice structures with membranes are in principle of a non-conservative nature as circulatory system under hydrostatic pressure and disturbance forces of various types, existing in a marine environment. This paper deals with a characteristic analysis on quasi-periodic and chaotic behavior of a circular arch under follower forces with small disturbances. The stability region chart of the disturbed equilibrium in an excitation field was calculated numerically. Then, the periodic and chaotic behaviors of a circular arch were investigated by executing the time histories of motion, power spectrum, phase plane portraits and the Poincare section. According to the results of these studies, the state of a dynamic aspect scenario of a circular arch could be shifted from one of quasi-oscillatory motion to one of chaotic motion. Moreover, the correlation dimension of fractal dynamics was calculated corresponding to stochastic behaviors of a circular arch. This research indicates the possibility of making use of the correlation dimension as a stability index.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.651-653
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• 1998

This thesis propose the prefilter type control strategies using modified chaotic neural networks #or the trajectory control of robotic manipulator. Since the structure of chaotic neural networks and neurons, chaotic neural networks can show the robust characteristics for controlling highly nonlinear dynamics like robotic manipulators. For its application, the trajectory controller of the three-axis PUMA robot is designed by CNN. The CNN controller acts as the compensator of the PD controller. Simulation results show that learning error decrease drastically via on- line learning and the performance is excellent. The CNN controller have much better controllability and shorter calculation time compared to the RNN controller. Another advantage of the proposed controller could be attached to conventional robot controller without hardware changes.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권4호
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• pp.184-191
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• 2001

This paper proposes a prefilter type velocity compensating control system using modified chaotic neural networks for the trajectory control of robotic manipulator. Since the structure of modified chaotic neural networks(MCNN) and neurons have highly nonlinear dynamic characteristics, MCNN can show the robust characteristics for controlling highly nonlinear dynamics like robotic manipulators. For its application, the trajectory controller of the three-axis robot manipulator is designed by MCNN. The MCNN controller acts as the compensator of the PD controller. Simulation results show that learning error decrease drastically via on-line learning and the performance is excellent. The MCNN controller showed much better control performance and shorter calculation time compared to the RNN controller, Another advantage of the proposed controller could by attached to conventional robot controller without hardware changes.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권2호
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• pp.124-129
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• 2002

This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent λ of recurrent neural networks can be controlled efficiently by a stochastic gradient method. An essential core of the proposed method is a novel stochastic approximate formulation of the Lyapunov exponent λ as a function of the network parameters such as connection weights and thresholds of neural activation functions. By a gradient method, a direct calculation to minimize a square error (λ - λ$\^$obj/)$^2$, where λ$\^$obj/ is a desired exponent value, needs gradients collection through time which are given by a recursive calculation from past to present values. The collection is computationally expensive and causes unstable control of the exponent for networks with chaotic dynamics because of chaotic instability. The stochastic formulation derived in this paper gives us an approximation of the gradients collection in a fashion without the recursive calculation. This approximation can realize not only a faster calculation of the gradient, but also stable control for chaotic dynamics. Due to the non-recursive calculation. without respect to the time evolutions, the running times of this approximation grow only about as N$^2$ compared to as N$\^$5/T that is of the direct calculation method. It is also shown by simulation studies that the approximation is a robust formulation for the network size and that proposed method can control the chaos dynamics in recurrent neural networks efficiently.