• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.491-499
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• 2001

본 논문에서는 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이처 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 유전알고리즘을 이용하여 전제부 파라미터를 최적에 가깝도록 탐색을 시도한다. 결론부 파라미터는 유전알고리즘에 의한 탐색공간을 줄이기 위해 전제부 파라미터가 결정되면 PLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. 이렇게 함으로서 타당한 규칙 수와 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하여 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.88-95
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• 2015

For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.

• 한국임상약학회지
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• 제18권1호
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• pp.11-17
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• 2008

아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.

• 한국임상약학회지
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• 제19권1호
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• pp.43-49
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• 2009

토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권4호
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• pp.264-274
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• 2003

본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제14권2호
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• pp.16-22
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• 2017

This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.67-72
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• 1996

This paper presents a parameter adaptive control law that stabilizes and asymptotically regulates any single-input, linear time-invariant, controllable and observable, discrete-time system when only the upper bounds on the order of the system is given. The algorithm presented in this paper comprises basically a nonlinear state feedback law which is represented by functions of the state vector in the controllable subspace of the model, an adaptive identifier of plant parameters which uses inputs and outputs of a certain length, and an adaptive law for feedback gain adjustment. A new psedu-inverse algorithm is used for the adaptive feedback gain adjustment rather than a least-square algorithm. The proposed feedback law results in not only uniform boundedness of the state vector to zero. The superiority of the proposed algorithm over other algorithms is shown through some examples.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권10호
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• pp.1305-1313
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• 1995

In this paper, we propose a robust estimation of camera parameters from image sequence for high quality video composition. We first establish correspondence of feature points between consecutive image fields. After the establishment, we formulate a nonlinear least-square data fitting problem. When the image sequence contains moving objects, and/or when the correspondence establishment is not successful for some feature points, we get bad observations, outliers. They should be properly eliminated for a good estimation. Thus, we propose an iterative algorithm for rejecting the outliers and fitting the camera parameters alternatively. We show the validity of the proposed method using computer generated data sets and real image sequeces.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.340-342
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• 2004

In this paper, we introduce a new category of fuzzy inference systems baled on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informal speaking, information granules are viewed as linked collections of objects(data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. Granulation of information with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method. The proposed model is contrasted with the performance of the conventional fuzzy models in the literature.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.213-218
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• 1997

Thermal deformation of machine origin of machine tools due to internal and external heat sources has been the most important problem to fabricate products with higher accuracy and performance. In order to solve this problem, GMDH models were constructed to estimate thermal deformation of machine origin for a vertical machining ceneter through measurement of temperature data of specific points on the machine tool. These models are nonlinear equations with high-order polynomials and implemented in a multilayered perceptron type network structure. Input variables and orders are automatically selected by correlation and optimization procedure. Sensors with small influence are deleted automatically in this algorithm. It was shown that the points of temperature measurement can be reduced without sacrificing the estimation accuracy of $\pm$5${\mu}{\textrm}{m}$. From the experimental result, it was confirmed that GMDH methodology was superior to least square models to estimate the thermal behavior of machine tools.