• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.403-413
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• 1996

Two-phase self-organizing neuro-modeling (SONM). the global SONM and local SONM, is designed for tracking non-stationary manufacturing processes. Radial basis function (RBF) neural network is employed, and self-tuning estimator is also developed for the determination of RBF network parameters on-line. A pattern recognition approach is presented for identifying a correct RBF neural network, which is used for identifying current manufacturing processes. Experimental results showed that the proposed approach is suitable for tracking non-stationary processes.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.179-181
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• 2007

This paper presents the desired position control of the mobile inverted pendulum system(MIP). The MIP is required to track the circular trajectory in the xy plane through the kinematic Jacobian relationship between the xy plane and the joint space. The reference compensation technique of the radial basis function(RBF) network is used as a neural network control method. The back-propagation teaming algorithm of the RBF network is derived and embedded on a DSP board. Experimental studies of tracking the circular trajectory are conducted.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.214-217
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• 1999

본 논문에서는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF의 직교관계에 착안하여 은닉충에 직교함수를 활성화함수로 갖는 신경회로망을 제안한다. 제안하는 신경회로망을 직교신경회로망(ONN)이라고 한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 함수의 근사 시뮬레이션에 의해 사상능력을 검토하고, 각각의 단일함수만을 적용한 경우와 비교·검토한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.89-98
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• 1998

정적 시스템 모델링을 위해 RBF 신경회로망의 은닉 유니트를 자동으로 생성하는 ERAN을 제안한다. ERAN은 관측 데이터의 신규성을 기반으로 새로운 은닉 유니트를 할당하는 RAN의 성능을 개선한 것이다. ERAN의 학습 과정은 새로운 은닉 유니트의 생성과 네트웍 파라미터 학습을 포함한다. 네트웍은 초기에 0개의 은닉 유니트로 시작하여 세 가지의 은닉 유니트 생성 판별기준을 만족할 경우에만 새로운 은닉 유니트를 생성시킨다. 네트웍의 파라미터는 LMS 알고리즘을 이용하여 조정한다. 제안한 ERAN의 성능은 순차 학습 및 랜덤 학습을 갖는 비선형 정적 시스템 모델링 문제에 대하여 RAN의 결과와 성능을 비교한다. 두 실험에 대하여 ERAN은 RAN 보다 적은 은닉 유니트를 가지고 정확성이 더 우수한 RBF 신경회로망을 구현할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1660-1668
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• 2004

본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.139-148
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• 2024

In this paper, we propose a two-degree-of-freedom snake robot head system and an I-PID (Intelligent Proportional-Integral-Derivative)-based controller utilizing RBF (Radial Basis Function) neural network and adaptive robust terms as a control strategy to reduce rotation occurring in the snake robot head. This study proposes a two-degree-of-freedom snake robot head system to avoid complex snake robot dynamics. This system has a control system independent of the snake robot. Subsequently, it utilizes an I-PID controller to implement a control system that can effectively manage rotation at the snake robot head, the robot's nonlinearity, and disturbances. To compensate for the time delay estimation errors occurring in the I-PID control system, an RBF neural network is integrated. Additionally, an adaptive robust term is designed and integrated into the control system to enhance robustness and generate control inputs responsive to signal changes. The proposed controller satisfies stability according to Lyapunov's theory. The proposed control strategy was tested using a 9-degreeof-freedom snake robot. It demonstrates the capability to reduce rotation in Lateral undulation, Rectilinear, and Sidewinding locomotion.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.222-227
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• 2004

Today, an automatic and accurate processing using computer is essential because of the rapid increase of travelers. The determination of forged passports plays an important role in the immigration control system. Hence, as the preprocessing phase for the determination of forged passports, this paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF network. First, for the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Then the proposed method binarizes the extracted blocks using fuzzy binarization based on the trapezoid type membership function. Then, as the last step, individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an enhanced fuzzy RBF network that adapts the enhanced fuzzy ART network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The results of the experiments for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method has the better performance compared with other approaches.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.297-300
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• 2001

Artificial neural networks have become important tools in many fields. This paper describes a new algorithm fur training an RBF network. This algorithm has two main advantages: higher accuracy and a too stable learning process. In addition, it can be used as a good classifier in pattern recognition.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권4호
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• pp.243-250
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• 2003

본 논문에서는 RBF 신경망 외란 관측기를 이용한 영구자석형 동기모터의 속도추종 제어기를 제안한다. 먼저 공칭 모델에 대하여 입출력 선형화에 기반한 속도 제어기를 설계하고 RBF 신경망 외란 관측기에 의해 시스템의 블확실성을 보상한다. 시스템의 파라미터와 부하 토크의 변동을 동시에 추정하는 RBF 신경망 외란 관측기를 이용함으로써 제안한 제어 알고리즘은 시스템의 불화실성에 강인한 특성을 갖는다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권8C호
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• pp.795-800
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• 2006

In this paper, the minimum mean square error(MSE) convergence of the RBF equalizer is evaluated and compared with the linear equalizer based on the theoretical minimum MSE. The basic idea of comparing these two equalizers comes from the fact that the relationship between the hidden and output layers in the RBF equalizer is also linear. As extensive studies of this research, various channel models are selected, which include linearly separable channel, slightly distorted channel, and severely distorted channel models. In this work, the theoretical minimum MSE for both RBF and linear equalizers were computed, compared and the sensitivity of minimum MSE due to RBF center spreads was analyzed. It was found that RBF based equalizer always produced lower minimum MSE than linear equalizer, and that the minimum MSE value of RBF equalizer was obtained with the center spread which is relatively higher(approximately 2 to 10 times more) than variance of AWGN. This work provides an analytical framework for the practical training of RBF equalizer system.