• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.145-155
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• 2002

내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.33-42
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• 2010

벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.698-706
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• 2016

이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.718-723
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• 2017

구조설계 실무 현장에서의 구조해석 모델링 방법을 조사해 보면, 대부분의 경우, 삼차원 구조해석을 위해 슬래브를 판요소를 이용한 메쉬의 형태로 모형화 하고, 전단벽을 쉘요소 또는 벽요소를 사용하여 모형화 하고 있다. 여기서 주목할 점은 해석모형 작성의 편의성을 위하여 전단벽을 층과 층 및 기둥선과 기둥선 사이에 존재하는 한 개의 요소로 모형화 한다는 것이다. 이와 같은 모형화 방법은 사용되는 컴퓨터 프로그램에 따라 해석 오류를 발생시킬 수 있으며, 이러한 오류는 해석 결과의 신뢰성을 저하시키게 된다. 따라서 구조해석의 신뢰성을 확보하기 위해서는 이러한 오류가 발생하는 원인을 조사하고 합리적인 모형화 방법을 찾기 위한 연구가 필요하다. 원인 분석을 위한 비교 대상 해석 프로그램은 MIDAS와 SAP2000 및 neoMAX등과 같은 상용프로그램과 요소의 강성을 추측하기 위해 연구용인 sNs를 사용하였다. 본 연구에서는, 구조해석 실무현장에서 사용하고 있는 전단벽 모형화 방법에 따른 해석오류의 원인들을 분석해 보고자 한다. 또한 이러한 분석 결과를 바탕으로 전단벽 모형화를 위한 몇 가지 고려사항들을 제시하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권11호
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• pp.979-987
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• 2012

본 논문에서는 무인전투기의 지형추종을 위한 궤적생성, 유도, 항법 알고리즘을 구현하고 이를 통합하였다. 적 방공망 제압과 같은 위험한 임무를 수행하는 무인전투기는 적의 대공방어망으로부터 생존성을 높이기 위해서 지면을 근접하여 비행하는 지형추종 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 무인전투기가 지형추종 비행을 하기 위해서는 경로생성, 유도, 그리고 항법 분야 알고리즘이 통합되어야 한다. 본 논문에서는 항법 알고리즘으로 GPS가 교란된 상황을 대비하여 비선형 필터 기반의 지형참조 항법을 사용하였다. 경로생성을 위해 지형추종에 적합한 경로생성 기법으로 보로노이 다이어그램을 이용하여 적의 대공망을 회피하는 수평경로를 생성하고, Cubic Spline 기법을 사용하여 정해진 수평경로 상에서 지면과의 근접비행이 가능한 수직경로를 생성하였다. 유도 알고리즘으로 전방주시점 기반의 유도법칙인 Follow-the-Carrot 기법과 Pure Pursuit 기법을 사용하여 생성된 경로를 추종하게 하였다. 제안한 통합알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권10호
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• pp.851-857
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• 2014

본 논문에서는 무인기의 다양한 비행모드 중 자동선회 모드의 확장을 위해 자동 장주비행 모드 (auto race-track mode)와 8자 비행모드 (Figure 8 mode)를 구현하기 위한 알고리즘과 비행로직을 제안하고, 이에 대한 시뮬레이션 평가를 수행하여 제안된 비행모드의 검증을 수행하였다. 일반적으로 자동선회 모드는 지정된 선회반경을 유지하는 원선회 비행 (circle flight)을 지칭하게 되는데, 자동 장주비행 모드와 8자 비행 모드를 구현하게 되면 이착륙 안정성 증대와 수행 임무영역을 확장할 수 있게 된다. 이러한 자동 장주비행 모드와 8자 비행모드의 구현을 위한 알고리즘과 비행체의 위치 및 선회방향에 관계없이 비행모드를 구성할 수 있는 비행로직 구현을 정리하였으며, 제안된 알고리즘과 비행로직의 검증을 위해 중형급 무인기를 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권4호
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• pp.414-427
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• 2006

This paper presents an adaptive feedback linearization control scheme for induction motors with simultaneous variation of rotor and stator resistances. Two typical modeling techniques, rotor flux model and stator flux model, have been developed and successfully applied to the controller design and adaptive observer design, respectively. By using stator fluxes as states, over-parametrization in adaptive control can be prevented and control strategy can be developed without the need of nonlinear transformation. It also decrease the relative degree for the flux modulus by one, thereby, yielding, a simple control algorithm. However, when this method is used for flux observer, it cannot guarantee the convergence of flux. Similarly, the rotor flux model may be appropriate for observers, but it is not so for adaptive controllers. In addition, if these two existing methods are merged into overall adaptive control system, it brings about structural complexies. In this paper, we did not use these two modeling methods, and opted for the airgap flux model which takes on only the positive aspects of the existing rotor flux model and stator flux model and prevents structural complexity from occuring. Through theoretical analysis by using Lyapunov's direct method, simulations, and actual experiments, it is shown that stator and rotor resistances converge to their actual values, flux is well estimated, and torque and flux are controlled independently with the measurements of rotor speed, stator currents, and stator voltages. These results were achieved under the persistent excitation condition, which is shown to hold in the simulation.

• 한국지진공학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.55-66
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• 1999

이연구에서는 반복적인 횡하중이 작용하고 있는 철근콘크리트 기둥의 비선형 이력거동 및 파괴거동을 해석적으로 예측할 수 있는 기법을 제시하였다 하중의 단계에 따라 수반하게 되는 콘크리트의 균일 및 철근의 항복 이로 인한 부착 효과와 골재의 맞물림 현상 및 강도의 감소 등과 같은 특성을 고려한 재료적 비선형성을 고려하였고 기둥부재에 일반적으로 배치되는 구속철근으로 인한 강도의 증가효과를 고려하였다. 여기서 철근콘크리트의 응력-변형도 관계는 분산균열모델에 기초하여 평균값으로 표현된다. 비교적 큰 압축하중과 함께 지진하중과 같이 큰 규모의 횡하중으로 인한 대변위 문제를 고려할 수 있도록 total Lagrangian formulation에 의한 기하학적인 비선형성을 고려하였다. 본 연구에서 작성한 유한요소 해석 프로그램에 의한 결과를 다른 연구자의 실험 결과와 비교함으로써 본 연구에서 제시한 해석기법의 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.35-42
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• 1998

CNC 가공에 있어서 가공정밀도와 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 이러한 고정밀 고속가공을 위하여 이 논문에서는 신경망을 이용한 이송속도 신경망 적응제어 기법을 제안한다. 이 제어기는 신경망을 이용한 모사기와 이 신경망의 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어기로 구성된다. 신경망 모사기는 CNC 시스템의 비선형성과 불확실성으로 인한 이송속도와 윤곽오차 사이의 비선형 특성을 모사하고, 신경망 인버젼 방법과 목적 함수의 정의를 통해 반복학습 제어기법으로 허용 오차 내에서 최적의 이송속도를 실시간으로 구해 냄으로써 가공 성능을 향상시킨다.제안한 방법은 원, 코너, 인볼루트 윤곽 가공의 모의 실험을 통하여 성공적으로 평가되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.