• Clinical Psychopharmacology and Neuroscience
• /
• 제16권4호
• /
• pp.481-488
• /
• 2018

Preliminary studies have claimed that short term fasting would negatively affect school performance and cognition. In contrast some other studies have reported not important decline in cognition and executive function as a result of fasting. Also limited attention was generally devoted to dietetic regimens, nutritional status and body weight. Yet neuroscience and neuro-cognitive aspects of acute hunger on the electroencephalogram and differences between obese and non-obese cases is not well understood. Hence, we decided to design and perform a case study in a more controlled situation similar to reality. Therefore, we performed several examinations including subjective tests (for eating status) and objective tests (cognitive tests such as Stroop effect and Sternberg search and electroencephalogram measures such as steady-state visual evoked potential and auditory steady-state responses) for an obese and a non-obese academic case before and after a simple breakfast. The results showed that the breakfast effects on the neuro-cognitive functions depend on either obesity status, nutritional status of the case or the type of cognitive task (visual or auditory). This paper would open a new insight to answer some important questions about the neuro-cognitive implications of fasting and feeding in obese and non-obese human cases.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제17권1호
• /
• pp.101-111
• /
• 1993

본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제56권5호
• /
• pp.787-796
• /
• 2015

When the temperature of a structure varies, there is a tendency to produce changes in the shape of the structure. The resulting actions may be of considerable importance in the analysis of the structures having non-prismatic members. The computation of design forces for the non-prismatic beams having symmetrical parabolic haunches (NBSPH) is fairly difficult because of the parabolic change of the cross section. Due to their non-prismatic geometrical configuration, their assessment, particularly the computation of fixed-end horizontal forces and fixed-end moments becomes a complex problem. In this study, the efficiency of the Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) in predicting the design forces and the design moments of the NBSPH due to temperature changes was investigated. Previously obtained finite element analyses results in the literature were used to train and test the ANN and ANFIS models. The performances of the different models were evaluated by comparing the corresponding values of mean squared errors (MSE) and decisive coefficients ($R^2$). In addition to this, the comparison of ANN and ANFIS with traditional methods was made by setting up Linear-regression (LR) model.

• 보건의료산업학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.111-119
• /
• 2012

The purpose of the study were to investigate the effect of the neuro-feedback program which improves brain function and stress reduction effect. The research design is one group pretest-posttest survey. 121 nursing students of a college in the Busan region took part in the study. Training involving the neuro-feedback program was conducted twice a week, 30 minutes per session, for a total of 10 weeks. The collected data was encoded and analyzed using SPSS 12.0 Version. The brain function and stress levels of the subjects were analyzed through the before-and-after results of the training were analyzed using a paired t-test. The results of the study showed that the BQ and SQ were enhanced as a result of the neuro-feedback. In particular, there were significant increases in the SRQ, ATQ, ACQ, and EQ of the BQ. SQ is correlated with the prevalence rate and resistance to disease, meaning not only psychological anxiety, uneasiness and excitement, but also physical anxiety and response to disease. Based on the study, by using the neuro-feedback training as a program for stress reduction, it is expected that nursing students will receive less stress from internal and external factors, and their ability to cope with stress will be enhanced.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권11호
• /
• pp.1495-1504
• /
• 2021

초소형 바이너리 발전 플랜트는 열원과 냉각원 사이의 저온도차 열에너지를 이용하여 열에너지를 전력으로 변환한다. 실제 발전환경에서 플랜트의 특성치는 환경 조건이나 관련 장비의 부식과 같은 부정적인 영향으로 인해 변동하고, 플랜트 특성치의 변동은 PID 파라미터가 고정된 종래의 PID 제어시스템에서 불안정한 터빈 출력으로 이어진다. 본 논문에서는 플랜트의 특성치 변동에 따라 PID 파라미터를 적응적으로 조정하는 신경망 기반의 Neuro PID 제어시스템을 제안한다. 초소형 바이너리 발전 플랜트의 동작점 근방에서 동특성을 나타내는 이산시간 전달함수 모델을 도출하고, 제안된 제어시스템의 설계 전략을 기술한다. 제안된 Neuro PID 제어시스템을 종래의 PID 제어시스템과 비교하고, 시뮬레이션 결과를 통해 그 유효성을 보인다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.13-17
• /
• 2024

본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.373-376
• /
• 2005

본 논문에서는 이와 같은 요청에 부합되는 강인한 처지제어기를 얻고자, 다층 신경회로망을 이용하여 퍼지제어기 멤버쉽 함수의 전건부 및 후건부 파라미터들을 시스템에 알맞게 자기 조정하기 위해 최급구배법(Steepest Gradient Method)에 근거한 오차 역전파 알고리즘으로 적응 학습시킬 수 있는 뉴로-퍼지제어기 (Neuro-Fuzzy Control : NFC)의 구조 및 알고리즘을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.611-614
• /
• 2001

Voice is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena(the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the emotion recognition method model using neuro-fuzzy in order to have cognizance of emotion from voice signal is presented and simulated.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.809-812
• /
• 1999

The pendulum is a SIMO(Single-input multi-output) system that both angle of pendulum and position of cart controlled simultaneously by one actuator. In this paper, propose a hybrid neuro-controller to apply to pendulum system. We design the conventional optimal controller and the neural network as a identifier, which can identify the uncertainty of plant not modeled, respectively. Then we combine them into a novel controller, with a structure that the error between plant and identifier is added in conventional optimal control input Finally, the paper shows the validity of the proposed controller through computer simulations and experiments.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권4호
• /
• pp.155-165
• /
• 1994

An analog neural network circuit of rhigh density integration is introduced. It's prototype chip is designed in 3 by 3 mm2 die. It uses only one MOSFET to implement a synapse. The number of synapses per neuron can be expanded by cascading several chips. The influence of nonlinearity in synapses is analyzed. A formalization of the back propagation which can be applied to this circuit is shown. Some simulation results are shown and disscussed.