Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
1994.10a
/
pp.790-795
/
1994
This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item, component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introducd to Hierarchical Artificial Neural Network(HANN) for this purpose. HANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification,forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trainined by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested HANN in reactor system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2007.05a
/
pp.58-66
/
2007
This paper introduces the new generic dynamic neuro-fuzzy local modeling system (DNFLMS) that is based on a dynamic Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy inference system for complex dynamic hydrological modeling tasks. The proposed DNFLMS applies a local generalization principle and an one-pass training procedure by using the evolving clustering method to create and update fuzzy local models dynamically and the extended Kalman filtering learning algorithm to optimize the parameters of the consequence part of fuzzy local models. The proposed DNFLMS is applied to develop the inference model to forecast the flow of Waikoropupu Springs, located in the Takaka Valley, South Island, New Zealand, and the influence of the operation of the 32 Megawatts Cobb hydropower station on springs flow. It is demonstrated that the proposed DNFLMS is superior in terms of model accuracy, model complexity, and computational efficiency when compared with a multi-layer perceptron trained with the back propagation learning algorithm and well-known adaptive neural-fuzzy inference system, both of which adopt global generalization.
In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock, or other economic markets. Most previous experiments used multilayer perceptrons(MLP) for stock market forecasting. The Kospi 200 Index is modeled using different neural networks and fuzzy system predictions. In this paper, a multilayer perceptron architecture, a dynamic polynomial neural network(DPNN) and a fuzzy system are used to predict the Kospi 200 index. The results of prediction is compared with the root mean squared error(RMSE) and the scatter plot. Results show that both networks can be trained to predict the index. And the fuzzy system is performing slightly better than DPNN and MLP.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.17
no.7
/
pp.677-687
/
1992
This paper presents a Fuzzy Pertri Net(FPN)model, which can be used to verify the validity and effectiveness of nervous system bebaviors. The similarities and differences between communication network and neural network are analyzed with respect to the representation and verification of the system behaviors. For the effective representation for the ambiguities of nervous system we combein fuzzy set theory to the PetriNet, and then design a new model, FPN, Also show that FPN is superior to the multiplayer perceptron model using computer simulation.
We introduce a lifetime assessment technique using deep learning algorithm with complex electrical parameters such as resistivity, permittivity, impedance parameters as integrated indicators for predicting the degradation of the organic molecules. The evaluation system consists of fully automated in-situ measurement system and multiple layer perceptron learning system with five hidden layers and 1011 perceptra in each layer. Prediction accuracies are calculated and compared depending on the physical feature, learning hyperparameters. 62.5% of full time-series data are used for training and its prediction accuracy is estimated as r-square value of 0.99. Remaining 37.5% of the data are used for testing with prediction accuracy of 0.95. With k-fold cross-validation, the stability to the instantaneous changes in the measured data is also improved.
Human posture recognition is an attractive and challenging topic in computer vision due to its promising applications in the areas of personal health care, environmental awareness, human-computer-interaction and surveillance systems. Human posture recognition in video sequences consists of two stages: the first stage is training and evaluation and the second is deployment. In the first stage, the system is trained and evaluated using datasets of human postures to ‘teach’ the system to classify human postures for any future inputs. When the training and evaluation process is deemed satisfactory as measured by recognition rates, the trained system is then deployed to recognize human postures in any input video sequence. Different classifiers were used in the training such as Multilayer Perceptron Feedforward Neural networks, Self-Organizing Maps, Fuzzy C Means and K Means. Results show that supervised learning classifiers tend to perform better than unsupervised classifiers for the case of human posture recognition.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
/
v.23
no.1
/
pp.109-141
/
1998
Many processes in the industrial realm exhibit sstochastic and nonlinear behavior. Consequently, an intelligent system must be able to nonlinear production processes as well as probabilistic phenomena. In order for a knowledge based system to control a manufacturing processes as well as probabilistic phenomena. In order for a knowledge based system to control manufacturing process, an important capability is that of prediction : forecasting the future trajectory of a process as well as the consequences of the control action. This paper examines the robustness of data mining tools under varying levels of noise while predicting nonlinear processes, includinb chaotic behavior. The evaluated models include the perceptron neural network using backpropagation (BPN), the recurrent neural network (RNN) and case based reasoning (CBR). The concepts are crystallized through a case study in predicting a chaotic process in the presence of various patterns of noise.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2008.05a
/
pp.2193-2196
/
2008
In this study, the new methodology such as support vector machines neural networks model (SVM-NNM) using the statistical learning theory is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. The SVM-NNM in hydrologic time series forecasting is relatively new, and it is more problematic in comparison with classification. And, the multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) is introduced as the reference neural networks model to compare the performance of SVM-NNM. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training, cross validation, and testing data, respectively. From this research, we evaluate the impact of the SVM-NNM and the MLP-NNM for the forecasting of the hydrologic time series in Nakdong river. Furthermore, we can suggest the new methodology to forecast the flood stage and construct the optimal forecasting system in Nakdong river, Republic of Korea.
We proposed a design technique for auto-landing guidance and control system. This technique utilizes linear controller and neural network. Main features of this technique is to use conventional linear controller and compensate for the error coming from the model uncertainties and/or reference model mismatch. In this study, the multi-perceptron neural network with single hidden layer is adopted to compensate for the errors. Glide-slope capture logic for auto-landing guidance and control system is designed in this technique. From the simulation results, it is observed that the responses of velocity and pitch angle to commands are fairly good, which are directly related to control inputs of throttle and elevator, respectively.
In this paper, we present a real-time system to detect abnormal events on gas pipes, based on the signals which are observed through the audio sensors attached on them. First, features are extracted from these signals so that they are robust to noise and invariant to the distance between a sensor and a spot at which an abnormal event like an attack on the gas pipes occurs. Then, a classifier is constructed to detect abnormal events using neural networks. It is a combination of two neural network models, a Gaussian mixture model and a multi-layer perceptron, for the reduction of miss and false alarms. The former works for miss alarm prevention and the latter for false alarm prevention. The experimental result with real data from the actual gas system shows that the proposed system is effective in detecting the dangerous events in real-time with an accuracy of 92.9%.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.