• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.4 no.3
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• pp.58-66
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• 1995

It is very important to test motion accuracy and performance of NC machine tools as they affect that of all other machines machined by them in industry. In this paper, in has become possible to detect errors of linear displacement of radial direction for circular motion test using newly assembled magnetic type of linear scales so called Magnescale ball bar system, and to calculate time interval getting error motion data and revolution angle of circular motion in machining center using tick pulses come out from computer. And a set of error data gotten from test is expressed to a plot by computer treatment and to numerics of error motion by statistical treatment and results of test are compared with those of Renishaw ball bar system.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2000.07a
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• pp.587-590
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• 2000

An estimation scheme is used for solving two practical problems of the single current sensor technique. To improve the effect of parameter uncertainties the method that identifies motor parameters for AC motor drive systems using the single current sensor technique is presented. And the parameter identification error and its cause atre examined. It gives good performances for identify in parameters and reconstructing phase currents.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.27 no.10
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• pp.34-43
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• 1990

An improved parameter adaptation and control law for robot manipulator are proposed based on a linearized parametric system equation and augmented error vectors. In view of the modeling error and parasitics with small time constants which inevitably introduced during modelling process, their effects on the robustness of the system performance are reviewed and as an conutermearsure, adaptation mechanism with low pass filter is proposed. Proposed parameter adaptation and control low assure the stability of the robot manipulator in the large without further assumption. Computer simulation shows its effectiveness of the proposed adaptation mechanism to improve the robustness of the system in presence of the parasitics in the system and superior performance for high speed operations make it an attractive option in application of the adaptive control field for robot manipulator.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.1
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• pp.51-65
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• 2002

This paper presents a design method of the neural network-based controller using an indirect adaptive control method to deal with an intelligent control for chaotic nonlinear systems. The proposed control method includes the identification and control Process for chaotic nonlinear systems. The identification process for chaotic nonlinear systems is an off-line process which utilizes the serial-parallel structure of multilayer neural networks and simple state space neural networks. The control process is an on-line process which uses the trained neural networks as the system model. An error back-propagation method was used for training of identification and control for chaotic nonlinear systems. The performance of the proposed neural network controller was evaluated by application to the Duffing equation and the Lorenz equation, and the proposed controller was compared with other neural network-based controllers by computer simulations.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.4
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• pp.91-97
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• 2011

In this paper we present an approach to the structure identification based on genetic algorithm and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy-genetic hybrid system in order to predicate the Mackey-Glass Chaotic time series. In this scheme the basic idea consists of two steps. One is the construction of a fuzzy rule base for the partitioned input space via genetic algorithm, the other is the corresponding parameters of the fuzzy control rules adapted by the backpropagation algorithm. In an attempt to test the performance the proposed system, three patterns, x(t-3), x(t-6) and x(t-9), was prepared according to time interval. It was through lots of simulation proved that the initial small error of learning owed to the good structural identification via genetic algorithm. The performance was showed in Table 2.

• Applied Microscopy
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• v.33 no.3
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• pp.195-204
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• 2003

The Experimental calibration method has been investigated to correct d-spacing estimation and to identify phases in the electron diffraction data acquired by imaging plates. When the diffraction data from the imaging plate was corrected by the d-spacing calibration method with the radial intensity distribution plotting in this experiment, The accuracy of d-spacing estimation was significantly increased in errors of about 0.5%. The experimental calibration equation followed up the first order exponential decay function was derived from the trace of d-spacing deviation between the measured and the calculated values. It was applied to the analysis of d-spacing and the phase identification of the transitional phases formed from [001] gibbsite specimen by electron beam irradiation effect. In this case more accurate phase identification and d-spacing evaluation is possible for the transitional phases whose diffraction patterns are complicatedly superimposed. It is concluded that ${\chi}$-alumina, ${\gamma}$-alumina and ${\sigma}$-alumina are clearly identified as the major transitional phases formed from gibbsite by electron beam irradiation for 120 min.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.41.1-41.1
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• 2015

허블우주망원경에 장착된 ACS/WFC로 획득한 Anderson 등과 Sarajedini 등의 깊고 균질한 VI 측광 목록을 이용하여 우리은하 구상성단 M13(NGC 6205)과 M22(NGC 6656)의 뜨겁고 밝은 백색왜성 탐사를 수행하였다. 허블우주망원경 VI 측광 목록으로부터 M13과 M22의 V 대 V-I 색-등급도를 작성하였고 여기에서 많은 항성으로 잘못 검출된 대상(spurious detection)을 측광 질매개변수 qfit(V)와 qfit(I)에 따라서 제거하였다. 그리고 M13의 경우에는 중심의 높은 밀집도에 기인한 높은 측광오차를 가진 중심영역 별을 제거하기 위하여 성단 중심으로부터의 추가적인 반경 제한을 실시하였다. 이렇게 도출한 M13과 M22의 각각의 V 대 V-I 색-등급도에서 십여개 정도의 백색왜성 후보를 동정하였다. 이들은 동반되어 제공되는 ACS/WFC 각각의 영상에서 항성체로 동정되었으며, M13과 M22의 성단 중심부 영역에 임의적으로 분포하고 있으며, 색-등급도상의 위치가 DA 백색왜성 냉각계열의 밝은 부분에 위치하고 있어서 이들이 M13과 M22의 진짜 백색왜성임을 나타내고 있다. 이들에 대해 추가적으로 분광학적인 관측 연구를 수행한다면 이들의 백색왜성 진위 여부와 다양한 물리량을 밝혀낼 것이다. 또한 가까운 구상성단에 대해서 같은 방법으로 조사를 수행하면 더 많은 구상성단에서 갓 태어난 뜨겁고 밝은 백색왜성을 찾아낼 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2073-2074
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• 2006

본 논문에서는 PSO를 이용한 뉴로-퍼지 모델의 구조 및 파라미터 동정을 실시한다. 진화연산 기법의 무작위 탐색 능력과 오차 미분기반 학습에서의 수렴 특성을 가진 PSO를 이용하여 학습이 진행되는 동안 모델의 구조 및 파라미터를 주어진 학습 데이터에 적합하도록 최적화 시킨다. 또한 모델의 크기를 결정하는 규칙의 수 결정을 클러스터링 기법을 이용하여 소속함수의 수가 증가하더라도 규칙이 지수함수적으로 증가하는 문제를 해결하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.279-281
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• 2006

적분연산행렬은 구간연속 직교함수들이 시스템 동정, 해석, 제어기 설계 등의 분야에 널리 이용될 수 있는 계기를 제공하였다. 특히 블럭펄스 함수는 연산이 간단하기 때문에 선형 시변계와 비선형계 등의 제어문제 둥에 널리 이용되어 오고 있다. 본 논문은 기존의 블럭펄스 함수 적분 연산행렬과 비교했을 때 적분오차를 줄이는 적분연산행렬을 소개하였으며, 이를 이용하여 고차 시스템의 응답에 가장 최적한 응답을 갖는 저차 시스템의 응답을 갖도록 최적응답 방법에 적용하여 대수적인 방법으로 저차 시스템의 파라메터를 구하는 알고리즘을 제시함으로서 유용성을 확인하였다.