• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.800-802
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• 2000

In this paper, we propose the Self-Organizing Networks(SON) based on competitive Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) for the optimal design of nonlinear process system. The SON architectures consist of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as FPN which includes either the simplified or regression Polynomial fuzzy inference rules. The proposed SON is a network resulting from the fusion of the Polynomial Neural Networks(PNN) and a fuzzy inference system. The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as liner, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. Chaotic time series data used to evaluate the performance of our proposed model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.93.5-93
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• 2001

In chaos control proposed until today, the target system is known in many cases. However, since the generating mechanism of chaos is not strange in few case, it is required to control only by the time series data observed from the system. Then, as the method of stabilizing the state of the unknown system, we propose the technique made combining PFC and DFC using a parameter which indicates the balance of both methods. The prediction values at the PFC input portion are determined from the known output using RNN. The input is impressed only near UPO calculated from the output using the concept of UPR.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.769-777
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• 1998

본 연구에서는 다양한 특성을 가지는 시계열 자료들을 분석하여 자료의 비선형성 여부를 판단하였다. 시계열 자료의 무작위성을 분석하면 시스템의 비선형 구조를 알아낼 수 있다. 무작위성을 조사하는 통계기법으로는 전통적인 비모수 통계기법과 새로운 통계기법인 BDS 통계를 사용하였으며, 그들의 해석결과를 비교하였다. BDS 통계는 카오스 분석을 위해 이용되는 상관적분의 통계학적 특성을 바탕으로 한 검정방법으로서 무작위성과 비선형 동역학 시스템을 구분하는데 탁월한 능력이 잇는 것으로 알려져 왔다. 이미 자료의 특성이 알려진 선형, 비선형 시스템에 BDS 통계를 적용한 결과, 비모수 통계기법에 비해 더욱 정확한 해석결과를 나타내었다. 실제 수문 시계열 자료를 이용하여 선형 추계학적 모형인 ARMA 형태의 모형을 구축한 후, 이 모형으로부터 계산된 잔치를 BDS 통계를 사용하여 분석하였다. 분석결과, BDS 통계는 시계열자료의 무작위성과 카오스 시스템의 비선형성을 판단하여 줄 뿐만아니라, 추계학적 모형의 잔차 분석을 통한 모형의 적합성 판단에도 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.34-43
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• 2006

본 논문은 가변적 비디오 트랙을 위한 모델링 방법을 제시한다. 가변적인 비디오 트랙은 간헐적인 버스트 및 긴 구간 상관관계의 특성을 갖는다고 잘 알려져 있다. 이러한 데이터를 분석하기 위해서, 에러 임계값으로부터 구한 보조적인 선형 구조를 갖는 신경망 구조 모델 구축을 한다. 모델링 결과 테스트를 위해서, 흔돈 비선형 함수와 지수 랜덤 노이즈를 결합한 가변적 비디오 트랙을 발생하였다. 발생된 데이터를 모델링한 결과, 전통적인 신경망 모델에 비해서 제시된 모델이 보다 정확한 모델링 결과를 보여 주었다. 그러나 또한 제시된 모델에 ARは을 결합한 결과가 제시된 모델 단독인 경우에 비해서 더욱 발생된 데이터의 통계적 특성에 근접함을 발견했다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2002년도 하계학술대회 논문집 Vol.3 No.2
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• pp.939-944
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• 2002

PD phenomena can be regarded as a deterministic dynamical process where PD should be occurred if the local electric field be reached to be sufficiently high. And thus, its mathematical model can be described by either difference equations or differential equations using several state variables obtained from the time sequential measured data of PD signals. These variables can provide rich and complex behavior of detectable time series, for which Chaos theory can be employed. In this respect, a new PD pattern recognition method is proposed and named as 'Chaotic Analysis of Partial Discharges (CAPD)' for this work. For this purpose, six types of specimen are designed and made as the models of the possible defects that may cause sudden failures of the underground power transmission cables under service, and partial discharge signals, generated from those samples, are detected and then analyzed by means of CAPD. Throughout the work, qualitative and quantitative properties related to the PD signals from different defects are analyzed by use of attractor in phase space, information dimensions ($D_0$ and D2), Lyapunov exponents and K-S entropy as well. Based on these results, it could be pointed out that the nature of defect seems to be identified more distinctively when the CAPD is combined with traditional statistical method such as PRPDA. Furthermore, the relationship between PD magnitude and the occurrence timing is investigated with a view to simulating PD phenomena.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.91-99
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• 2016

High resolution rainfall data at 1-hour or a finer scale are essential for reliable flood analysis and forecasting; nevertheless, many observations, forecasts, and climate projections are still given at coarse temporal resolutions. This study aims to evaluate a chaotic method for disaggregation of 6-hour rainfall data sets so as to apply operational 6-hour rainfall forecasts of the Korean Meteorological Association to flood models. We computed parameters of a state-of-the-art multiplicative random cascade model with two combinations of cascades, namely uniform splitting and diversion, using rainfall observations at Seoul station, and compared statistical performance. We additionally disaggregated 6-hour rainfall time series at 58 stations with the uniform splitting and evaluated temporal transferability of the parameters and changes in multifractal properties. Results showed that the uniform splitting outperformed the diversion in reproduction of observed statistics, and hence is better to be used for disaggregation of 6-hour rainfall forecasts. We also found that multifractal properties of rainfall observations has adequate temporal consistency with an indication of gradually increasing rainfall intensity across South Korea.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권1호통권94호
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• pp.141-149
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• 1999

어느 한 계가 양수의 발산지수(Lyapunov exponent)를 가질 때 이 계는 카오스계로 분류되며 그 동특성은 예측이 불가능해 진다. 감쇠 기계계(소산계)에서는 위상공간(phase space)의 초기 부피가 시간에 따라 수축한다. 발산 지수들의 합은 음수이며 그 기계계의 감쇠와 관련되며, 따라서 발산지수들의 합은 감쇠의 변화를 감시하는데 사용되어질 수 있다. 그러나 그 감쇠변화를 감시하기 위해서는 발산지수를 계산하는데 사용하는 신호(data) 부분(segment)이 짧아야 한다. 이는 문제점을 야기시키는데 그 이유는 발산지수가 아주 많은 양의 발산률(divergence rate)의 평균으로서 구해지기 때문이다. 이 문제를 극복하기 위해서, 본 저자는 '순간발산지수(Instantaneous Lyapunov Exponent)'를 도입하였으며, 이 순간발산지수들의 합이 어떻게 기계계의 감쇠와 관련되어지는 가에 대하여 기술하였다. 미분방적식과 시계열(time series)을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션은 '순간발산지수들의 합'의 중요성을 입증하였다. 그러나 시계열(또는 실험신호)로 부터의 정확한 순간발산지수를 측정하기는 매우 힘들기 때문에 '부분발산지수(Short term averaged Lyapunov Exponent)'를 또한 도입하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1850-1852
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• 2000

In this paper, new Partial Discharge (PD) detection technique using Pockels cell was proposed and considerable apparent chaotic characteristics were discussed. For this purpose, PD was generated from needle-plane electrode in air and detected by optical measuring system using Pockels cell, based on Mach-Zehnder interferometer, consisting of He-Ne laser, single mode optical fiber, 50/50 beam splitter and photo detector. A qualitative analysis was carried out by drawing Return map for the normalized time series of the detected PD signals. The results are as follows:(a) Fixed points, between 0.7 and 1.0, are appeared clearly in the right upper area of the return map as the increase in the number of obtained data.(b) Considerable periodicity have been remarked even though exact period and length can not be determined.(c) The self-similarity can be also observed inasmuch as the late paths do not follow the previous ones. Accordingly, exact quantitative analysis such as embedding dimension, fractal dimension, and Lyapunov exponents should be carried out for deducing the quantitative properties regarding PD phenomena.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.96-115
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• 2007

Background and Purpose: Electroencephalogram(EEG) is a multi-scaled signal consisting of several components of time series with different origins. Recently, because of the absence of an identified metric which quantifies the complex amount of information, there are many limitations in using such a linear method. According to chaos theory, irregular signals of EEG can also result from low dimensional deterministic chaos. Chaotic nonlinear dynamics in the EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze correlation between the correlation dimension of EEG and psychological Test (TCI). Methods: Before and after moxibustion treatment, EEG raw data were measured by moving windows during 15 minutes. The correlation dimension(D2) was calculated from stabilized 40 seconds in 15 minutes data. 8 channels EEG study on the Fp, F, T, P was carried out in 30 subjects. Results: Correlation analysis of TCI test is calculated with deterministic non-linear data and stochastic non-linear data. 1. Novelty seeking in temperament is positive correlated with D2 of EEG on Fp. 2. reward dependence in temperament is positive correlated with D2 of EEG on T3,T4 and negative correlated with D2 of EEG on P3,P4. 3. self directedness in character is positive correlated with D2 of EEG on F4, P3. 4. Harm avoidance is negative correlated with D2 of EEG on Fp2, T3, P3. Conclusion: These results suggest that nonlinear analysis of EEG can quantify dynamic state of brain abolut psychological Test (TCI).