• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.82-92
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• 2007

본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.182-187
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• 2003

본 논문에서는 방사 기저함수 (RBF: Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 파라미터를 사상시켜 화자인식의 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 동일한 화자의 유무선 전화의 백터 영역이 서로 다르므로 제안한 화자확인시스템은 유무선 학습모델을 생성하기 위해서 먼저 음성인식을 통해 유무선 채널을 판별하고, 학습하지 않은 채널의 모델은 방사 기저함수 신경망을 이용하여 학습된 모델의 특징 벡터 (LPC-켑스트럼)를 사상하는 방법이다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 인식율이 약 0.6%∼10.5%의 성능 향상을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1964-1965
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.46-53
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• 2008

본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.77-88
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• 2018

본 논문은 입력 포화를 가지는 불확실한 전기 구동 로봇 시스템에 대해 입자 군집 최적화(PSO)를 이용한 방사형 기저 함수 신경망(RBFNN) 기반 분산 적응 추종 제어 기법을 제안한다. 실제적으로 로봇 시스템에서는 구동기의 포화로 인해 입력 전압과 전류 신호 크기가 제한된다. 제안된 제어기는 이러한 입력 포화를 극복하며, 어떠한 로봇 링크 및 구동기의 모델 파라미터들을 요구하지 않는다. 제시된 PSO 기법에서 쓰인 적합도 함수는 추종 오차만이 아니라 전압과 전류의 크기를 포함하는 다중 목적 함수로 표현된다. PSO 기법을 이용하여 제어 이득과 방사형 기저 함수의 개수가 자동으로 조정되어 제어 시스템의 성능이 개선된다. 리아푸노프 안정도 해석에 의해 전체 제어 시스템의 안정도가 보장된다. 제안된 제어 기법의 타당성과 강인성이 시뮬레이션 결과를 통해 검증된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.293-298
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• 2017

이 연구는 방사기저함수(RBF) 인공신경망을 이용하여 우리나라 다문화가정 초등학생의 우울증상 경험 예측 모델링을 구축하였다. 전국조사에 참여한 만 9세 이상 12세 이하 다문화 자녀 초등학생 23,291명(남 12,016명, 여 11,275명)을 분석 대상으로 하였다. 결과변수는 이분형의 우울증상 경험으로 정의하였고, 설명변수는 성, 거주지역, 사회적 차별 경험, 지난 1년간 학교폭력 경험, 한국어 교육 경험, 다문화 가족지원센터이용경험, 한국어 읽기, 한국어 말하기, 한국어 쓰기, 한국어 듣기, 한국 사회 적응 교육 경험을 포함하였다. RBF 인공신경망 모델링 결과, 한국어 교육 경험, 학교 폭력 피해 경험, 한국 사회 차별 경험, 한국어 읽기 수준은 다문화 초등학생의 우울증상을 분류하는 주요 예측 요인이었다. 다문화 아동의 우울증을 예방하기 위해서 한국어 읽기 수준이 저하된 집단에 대한 우선적인 관심과 상담이 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.377-386
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• 2021

A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권9호
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• pp.51-58
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• 2002

Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.187-196
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• 2021

본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치 작업을 위해 개발된 능동형 갑판지지 프레임(Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 직교배열실험 방법을 이용한 민감도해석과 다양한 근사모델의 적용에 따른 설계공간의 근사화 특성에 관한 비교연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 효율적인 최적설계안 탐색과 높은 정확도의 근사모델을 생성할 수 있는 직교배열실험 기반의 설계 방법론을 제안하는 것이다. 설계인자는 주요 구조부재의 두께 치수를 적용하였고, 응답함수는 중량과 강도성능을 선정하였다. 직교배열실험을 이용하여 설계인자 별 응답함수에 대해 정량적인 영향도가 분석되었고, 최소중량설계를 실현할 수 있는 최상 설계조건이 탐색되었다. 직교배열실험 결과로부터 반응표면 모델, 크리깅 모델, 체비쇼프 직교 다항식 모델, 그리고 방사기저함수 신경망 모델과 같은 다양한 근사모델이 생성되었다. 근사모델의 결과를 통해 직교배열실험 결과의 타당성을 검증하였으며, 능동형 DSF의 설계공간에 대해 방사기저함수 신경망 모델이 가장 높은 정확도로 근사화할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권11호
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• pp.753-763
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• 2015

This paper proposes a decentralized robust adaptive neural network control scheme using multiple radial basis function neural networks for electrically driven robot manipulators with bounded input voltages in the presence of uncertainties. The proposed controller considers both robot link dynamics and actuator dynamics. Practically, the controller gain coefficients applied at each joint may be nonlinear time-varying and the input voltage at each joint is saturated. The proposed robot controller overcomes the various uncertainties and the input voltage saturation problem. The proposed controller does not require any robot and actuator parameters. The adaptation laws of the proposed controller are derived by using the Lyapunov stability analysis and the stability of the closed-loop control system is guaranteed. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.