• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.807-812
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• 2007

최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기 값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기 값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging) 알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.

• 소음진동
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• 제7권5호
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• pp.773-780
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• 1997

Using Generalized Inverse Method presented by Udwadia and Kalaba in 1992, we can obtain equations to exactly describe the motion of constrained systems. When the differential equations are numerically integrated by any numerical integration scheme, the numerical results are generally found to veer away from satisfying constraint equations. Thus, this paper deals with the numerical integration of the differential equations describing constrained systems. Based on Baumgarte method, we propose numerical methods for reducing the errors in the satisfaction of the constraints.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권7호
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• pp.154-162
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• 1997

본 논문은 구속된 기계 시스템의 운동 제어 설계를 위한 새로운 방법을 제안한다. 구속된 기계 시스템의 운동 제어에는 지금까지 주로 사용되어온 Lagrange의 운동 방정식에 의한 모델링 보다 Udwadia와 Kalaba에 의해 제안된 운동 방정식에 의한 모델링이 더욱 적합함을 보였으며 이는 Holonomic 및 Nonholonomic 구속 조건을 비롯한 대부분의 구속 조건이 포함된다. 문헌에 잘 알려진 두 시스템을 시뮬레이션을 통하여 비교 함으로써 본 논문에 제안된 방법이 보다 우수한 결과를 보여줌을 확인 할 수 있었다. 또한 지금까지 불가능 하였던 비선형 일반 속도(gereralized velocity)를 포함한 구속 조건도 용이하게 제어됨을 보임으로써 광범위한 구속된 기계 시스템의 제어 문제를 통일된 방법으로 접근 할 수 있음을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.269-275
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• 2013

본 논문에서는 Extreme Learning Machine(ELM)을 이용한 자기부상시스템 모델링 기법을 제안한다. 자기부상시스템의 모델링을 위하여 일반적으로 테일러 급수를 이용한 선형화 모델이 사용되어져 왔으나, 이런 수학적 기법의 경우 자기부상시스템의 비선형 반영에 한계가 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 학습시간이 빠른 특성을 가진 ELM을 이용한 자기부상시스템의 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose의 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 자기부상시스템의 모델링에서 수학적 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.