• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.425-432
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• 2009

본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.210-214
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• 2003

This paper presents a residence time distribution (RTD) measurement method using a radioisotope tracer and the estimation method of RTD model parameters to analyze a submerged bio-reactor. The mathematical RTD models have been investigated to represent the flow behavior and the existence of stagnant regions in the reactor. Knowing the parameters of the RTD model is important for understanding the mixing characteristics of a reactor The radioisotope tracer experiment was carried out by injecting a radioisotope tracer as a pulse into the inlet of the reactor and recording the change of its concentration at the outlet of the reactor to obtain the experimental RTD response. The parameter estimation was performed by the Levenberg-Marquardt optimization algorithm. The proposed scheme allowed the parameter estimation of RTD model suggested by Adler-Hovorka with very low deviations. The estimation procedure is shown to lead to accurate estimation of the RTD parameters and to a good agreement between experimental and simulated response.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권8호
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• pp.2708-2715
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• 2021

The Multi-Purpose Overload Robot (CMOR) is a key subsystem of China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR) remote handling system. Due to the long cantilever and large loads of the CMOR, it has a large rigid-flexible coupling deformation that results in a poor position accuracy of the end-effector. In this study, based on the Levenberg-Marquardt algorithm, the spatial grid, and the linearized variable load principle, a variable parameter compensation model was designed to identify the parameters of the CMOR's kinematics models under different loads and at different poses so as to improve the trajectory tracking accuracy. Finally, through Adams-MATLAB/Simulink, the trajectory tracking accuracy of the CMOR's rigid-flexible coupling model was analyzed, and the end position error exceeded 0.1 m. After the variable parameter compensation model, the average position error of the end-effector became less than 0.02 m, which provides a reference for CMOR error compensation.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1124-1131
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• 2011

본 논문에서는 MT(Microwave Tomography)를 사용한 유방암 진단용 영상 재구성 알고리즘에 관하여 연구하였다. 사용된 유방암 진단용 시스템은 16개의 송수신 안테나로 구성되어 있으며, 신호 파형은 900 MHz 정현파를 사용하였다. 2차원 역산란 문제를 풀기 위하여 포워드 계산 방법으로 2차원 시간 영역 유한 차분법과 최척화 알고리즘으로 LMA(Levenberg-Marquardt Algorithm)를 이용하였다. 실제 유방암 환자의 MRI(Magnetic Resonance Imaging)로부터 얻은 수치 팬텀을 활용하여 영상 복원을 한 결과 유방암의 위치를 정확히 탐지함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.89-97
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• 2007

본 연구는20005년 3월부터 약2개월에 걸쳐 후쿠오카 지역에서 짧은 기간에 발생한 12개의 지진으로부터 관측된 154개의 지반진동 자료를 이용하여 지진원 및 지진파 감쇠와 관련된 값들을 분석하였다. 본 연구에서는 구하고자 하는 모든 값을 동시에 비선형적으로 분석하기 위해 LM(Levenberg-Marquardt) 역산방법을 적용하였고 전단파 에너지를 이용하였다. 분석결과 12개 지진의 응력강하값의 평균은 약 79.2-bar이고 부지 하부 지진파 감쇠값 $\kappa$의 평균값은 0.043으로 분석되었다. 또한 광역적인 지진파 감쇠를 나타내는 Qo 와 ${\eta}$값은 각각 248.1 및 0.558로 분석되었다. Qo 과 ${\eta}$값은 지진파의 경로중 일부가 동해를 거치기 한반도 남동부의 지진파 전파의 특성뿐만 아니라 일본과 한반도 사이의 지체구조의 차이로 인한 불균질 특성도 포함하고 있는 것으로 판단된다. 특히 관측소부지 하부의 지진파 감쇠값 K의 평균값은 미국 동부지역 대표값 보다 훨씬 크고 미국 서부지역 대표값보다 거의 유사한 값을 보여 주었으며 각각 관측소 부지 고유의 증폭에 대한 정확한 정보가 있으면 보다 의미있는 결과를 얻을 수 있다고 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.696-705
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• 2012

Accurate synthesis models based on artificial neural networks (ANNs) are proposed to directly obtain the physical dimensions of an asymmetric coplanar waveguide with conductor backing and substrate overlaying (ACPWCBSO). First, the ACPWCBSO is analyzed with the conformal mapping technique (CMT) to obtain the training data. Then, a modified genetic-algorithm-Levenberg-Marquardt (GA-LM) algorithm is adopted to train ANNs. In the algorithm, the maximal relative error (MRE) is used as the fitness function of the chromosomes to guarantee that the MRE is small, while the mean square error is used as the error function in LM training to ensure that the average relative error is small. The MRE of ANNs trained with the modified GA-LM algorithm is less than 8.1%, which is smaller than those trained with the existing GA-LM algorithm and the LM algorithm (greater than 15%). Lastly, the ANN synthesis models are validated by the CMT analysis, electromagnetic simulation, and measurements.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.121-131
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• 2015

현대의 수동형 위치 추정(passive emitter localization) 분야에서는 수신기 운용의 효율성을 위해 적은 수의 수신기를 이용한 원거리 신호원의 정밀한 위치추정을 지향한다. 적은 수의 수신기로 정밀한 위치추정을 위해서 연속적이고, 측정 정보들의 복합적 활용을 통해 위치 추정 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 제한된 환경의 2개의 이동하는 수신기 환경에서 측정 정보별 이론적 위치추정 성능을 분석하고, 위치추정 성능이 우수할 것으로 예상되는 TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival), 그리고 DOA (direction of arrival) 복합 측정 정보기반으로 비선형 최소자승법 중 하나인 LM (Levenberg-Marquardt) 방법을 이용하여 지상 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 구체적으로 TDOA를 이용하여 산출한 방위 모호성이 포함된 DOA들을 이용하여 신호원의 초기 위치를 산출하고, 해당 신호원의 초기 위치와 T/F/DOA를 이용하여 위치추정 성능을 향상 시킨다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.149-158
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• 2005

본 논문은 이온 선택성 전극을 모듈화한 MACS를 사용하여 시스템의 크기를 축소할 수 있었고, PDA를 사용함으로써 측정된 데이터를 장소에 구애받지 않고 분석할 수 있는 휴대용 전자혀 시스템을 개발하였다. MACS는 ${NH_4}^+$, $Na^+$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, pH의 7종의 이온 선택성 전극을 이용하여 구성하였으며, 초기화 및 교정과정과 완충용액에 의한 안정화 과정을 거친 후 MACS로 시료에 대한 각각의 이온선택성 전극의 변화를 측정한다. 이렇게 각 전극으로부터 측정된 데이터를 이용하여 신경회로망 알고리즘으로 측정된 시료의 종류를 구분할 수 있다. 실험은 분류가 어렵다고 알려진 고급양주와 저급양주를 분류하는 것으로 진행되었으며, 성공적이며 우수한 실험 결과를 얻었다 이로부터 사용된 알고리즘이 휴대용 전자혀 시스템에 적절히 사용될 수 있음을 밝혔으며, 실제 휴대용 전자혀 시스템에 간단한 학습에 의해 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2006

As internet streaming data increase, transport protocol such as TCP, TGP-Friendly is important to study control transmission rate and share of Internet bandwidth. In this paper, we propose a TCP-Friendly protocol using Neural Network for media delivery over wired Internet which has various traffic size(PTFRC). PTFRC can effectively send streaming data when occur congestion and predict one-step ahead round trip time and packet loss rate. A multi-layer perceptron structure is used as the prediction model, and the Levenberg-Marquardt algorithm is used as a traning algorithm. The performance of the PTFRC was evaluated by the share of Bandwidth and packet loss rate with various protocols.