• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.296-300
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• 2002

본 연구에서 는 비지도 학습 방식인 SOFM(Self Organize Feature Maps)과 지도 학습인 다층 신경회로망을 이용하여 패턴 분류를 하는 방식을 제안하였다. SOFM을 이용하여 입력 패턴을 분류하여 얻은 결과를 다층 신경회로망의 초기 연결강도와 목표 값으로 설정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 얼굴 영상에 대하여 시뮬레이션한 결과 우수한 성능을 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.241-243
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• 1993

In this paper, a class of neural-network controllers with two inputs of error and error change, is applied to the position control of D.C. servo system. The proposed controller is learned by error back-propagating error information to compensate the weighting value using its previous derivatives and to decrease exponentially a series of self learning coefficients. Through the simulations and implementations, the effectiveness and superiority to the conventional fuzzy controller is proved.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권1호
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• pp.40-49
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• 2004

In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN), discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The conventional SOPNN is based on the extended Group Method of Data Handling(GMDH) method and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons (or nodes) located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the SOPNN generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based SOPNN enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional SOPNN. In order to generate the structurally optimized SOPNN, GA-based design procedure at each stage (layer) of SOPNN leads to the selection of preferred nodes (or PNs) with optimal parameters- such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial-available within SOPNN. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. A detailed design procedure is discussed in detail. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using two time series data (gas furnace and NOx emission process data of gas turbine power plant). A comparative analysis shows that the proposed GA-based SOPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제4권4호
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• pp.181-191
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• 2003

Since the nonlinearity and uncertainties which inherently exist in vehicle system need to be considered in active suspension control law design, this paper proposes a new control strategy for active vehicle suspension systems by using a combined control scheme, i.e., respectively using a genetic algorithm (GA) based self-tuning PID controller and a fuzzy logic controller in two loops. In the control scheme, the PID controller is used to minimize vehicle body vertical acceleration, the fuzzy logic controller is to minimize pitch acceleration and meanwhile to attenuate vehicle body vertical acceleration further by tuning weighting factors. In order to improve the adaptability to the changes of plant parameters, based on the defined objectives, a genetic algorithm is introduced to tune the parameters of PID controller, the scaling factors, the gain values and the membership functions of fuzzy logic controller on-line. Taking a four degree-of-freedom nonlinear vehicle model as example, the proposed control scheme is applied and the simulations are carried out in different road disturbance input conditions. Simulation results show that the present control scheme is very effective in reducing peak values of vehicle body accelerations, especially within the most sensitive frequency range of human response, and in attenuating the excessive dynamic tire load to enhance road holding performance. The stability and adaptability are also showed even when the system is subject to severe road conditions, such as a pothole, an obstacle or a step input. Compared with conventional passive suspensions and the active vehicle suspension systems by using, e.g., linear fuzzy logic control, the combined PID and fuzzy control without parameters self-tuning, the new proposed control system with GA-based self-learning ability can improve vehicle ride comfort performance significantly and offer better system robustness.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권1호`
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• pp.1-8
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• 2005

본 논문에서는 채널간간섭 자기소거를 위한 부대역 부호화기법에 따른 직교 주파수분할다중화의 첨두전력 대 평균전력비가 분석된다. 인접부대역에 대척신호를 할당하는 기존 상관부호화의 경우 전송신호열에서 형상성분이 발생됨을 이론적ㆍ실험적으로 검증한다. 이로 인하여 심볼의 중간부분과 가장자리부분에서의 신호전력은 서로 다른 가중치의 영향을 받게 되며, 이는 증가된 첨두전력 대 평균전력비를 초래한다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 간단한 부대역 부호화기법이 제시된다. 여기서는 신호쌍의 위상차가 매 신호마다 변화되도록 할당함으로써 신호의 부분적인 반복성으로 인한 형상성분을 제거한다. 그 결과, 새로운 부대역 부호화기법이 적용된 시스템은 기존의 시스템보다 2～3 dB 적은 첨두전력 대 평균전력비를 가지면서도 일반적인 직교 주파수분할다중화에 비하여 현저히 큰 반송파대 간섭비를 유지한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.875-884
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• 2001

자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권4호
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• pp.423-434
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• 2004

In this paper, we introduce a new topology of Self-Organizing Polynomial Neural Networks (SOPNN) based on genetically optimized Multi-Layer Perceptron (MLP) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. Let us recall that the design of the 'conventional' SOPNN uses the extended Group Method of Data Handling (GMDH) technique to exploit polynomials as well as to consider a fixed number of input nodes at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. However, this design process does not guarantee that the conventional SOPNN generated through learning results in optimal network architecture. The design procedure applied in the construction of each layer of the SOPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomials, and input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between the approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented using pH neutralization process data as well as sewage treatment process data. A comparative analysis indicates that the proposed SOPNN is the model having higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.reviously.

• 콘크리트학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.277-285
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• 2014

이 연구는 현장에서 사용하는 재료의 품질 및 계량오차, 현장조건 등에 따라 병용계 자기충전 콘크리트의 유동특성에 영향을 미치는 변동요인의 범위를 실험적으로 규명하기 위한 것이다. 병용계 자기충전 콘크리트의 재료는 벨라이트 시멘트와 석회석 미분말을 사용한 벨라이트계 및 슬래그 시멘트와 석회석 미분말을 사용한 슬래그계가 선정되었으며, 선행연구에서 제시된 최적배합 조건을 대상으로 하였다. 변동요인으로 (1) 콘크리트의 온도 3종류, (2) 잔골재의 표면수율 5종류, (3) 잔골재의 조립률 5종류, (4) 고성능AE감수제의 사용량 5종류, (5) 석회석 미분말의 분말도 3종류 등을 대상으로 민감도 시험을 실시하였다. 민감도 시험의 항목은 슬럼프 플로우, 500 mm 플로우 도달시간, V-깔대기 유하시간, U-box 충전성 높이를 대상으로 하였다. 실험 결과, (1) 콘크리트 온도는 $10{\sim}20^{\circ}C$ 범위, (2) 잔골재의 표면수율은 ${\pm}0.6%$ 범위, (3) 잔골재의 조립률 $2.6{\pm}0.2$ 범위, (4) 고성능AE감수제의 사용량은 ${\pm}0.2%$ 범위, (5) 석회석 미분말의 분말도는 $6000cm^2/g$ 범위에서 현장품질을 관리해야 한다. 벨라이트계 및 슬래그계에 따른 차이는 크지 않았지만, 석회석 미분말 및 $C_2S$ 함량이 높은 벨라이트계가 안정적인 경향을 나타내었다. 따라서 이러한 결과를 현장 시공현장에서 병용계 자기충전 콘크리트의 관리방안으로 제안하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제9권1호
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• pp.75-82
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• 1991

본 연구는 자체검정 번들조정법에서 과대오차를 처리하기 위한 최적의 Robust 추정법과 축척추정량(S.E)를 조사하는데 목적을 두고 있다. 과대오차의 검출에 있어서 여러가지 경중률을 적용하기 위하여 5가지 Robust 추정법과 3가지 축척추정량을 사용하였으며, 2가지 기준점배치형태(고밀도, 저밀도)와 3가지 과대오차(4$\sigma o$. 20$\sigma o$. 50$\sigma o$)는 비교분석을 위해 이용되었다. 그 결과, Robust 추정법중 Anscombe 추정법이 가장 좋은 정확도를 보여 주고 있으며, 기준점 배치형태에 따른 축척추정량의 적용을 분석한 결과 기준점 배치밀도가 높은 경우는 Type II 축척추정량이, 기준점 배치밀도가 낮은 경우는 Type III 축척추정량이 안정되고 정확한 결과값을 나타내었다. 따라서 정밀한 구조물 해석에 있어서 과대오차의 영향을 제거하고 정확도를 향상시킬 수 있는 최적 축척추정량을 이용한 Robust 번들조정법의 활용이 기대된다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.29-37
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• 2005

Intra-cellular drug uptake in Xenopus laevis oocyte has been elucidated using localized MR spectroscopy (MRS) and PFG NMR techniques at a 600 $MH_z$(Bruker, 14.1 T) NMR spectrometer. The localized MRS has been done with a homemade probe, and shows the intra-cellular uptake of nicotinamide. The self-diffusion of the molecule in Xenopus oocyte was obtained by PFG NMR technique. The measured data are well fitted with a linear combination of two exponential functions, which shows that there are two types of drug molecules, intra-and extra-cellular molecules. Diffusion coefficients of intra- and extra-cellular drug molecules are 3.7 $\times$ $10^{-11}$ $\m^{2}/s$and 6.4 $\times$ $10^{-10}$ $\m^{2}/s$, respectively. In the weighting factors there is shown that about 5% of drug molecule is inside the cells. These techniques can be used for drug screening in molecule-, cell-, and tissue-based preclinical test.