• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.381-383
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• 2009

본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.250-258
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 모델의 온라인 동정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 퍼지 모델은 후건부가 싱글톤인 퍼지 시스템으로 퍼지 기저함수의 선형 합으로 표현된다. 온라인 동정을 위해서 제곱 코사인 소속함수를 제안한다. 제곱 코사인 함수는 다른 소속함수에 비해 적은 파라미터를 갖으며 전 구간에서 미분 가능한 특징을 갖는다. 퍼지 모델의 파라미터는 그레디언트 하강법과 확장칼만필터를 이용하여 온라인으로 결정한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

• 동력기계공학회지
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• 제5권4호
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• pp.44-52
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• 2001

This paper considers a modeling and identification for the MIMO magnetic bearing system. To obtain the nominal plant transfer functions, we have experimented on the frequency response by a closed-loop identification method because the system is unstable essentially. We suggest a method of curve-fitting for obtaining the transfer function from the frequency responses by using the system's modeling structure and two controllers which are different from each other. From the frequency response results, we found the effects of coupling by opposing controllers. And using this effects and the system's modeling structure, we could obtain the transfer functions of which have the same modularized denominators.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.309-313
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• 1998

고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제54권2호
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• pp.101-109
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• 2005

The newly developed speed sensorless control scheme is proposed to estimate both motor speed and rotor resistance simultaneously using variable rotor flux. The rotor flux is given as sinusoidal waveform with an amplitude and a frequency without affecting precise torque control. Especially the proposed method makes the simultaneous estimation of rotor resistance and speed with high precision even though at the low speed area including a few rpm. Moreover, on-line identification of rotor resistance can be performed simply without calculating troublesome trigonometric functions and complicated integral computation. Therefore, the proposed system can be accomplished by using very cheap microprocessors for several applications. The results of the numerical simulations and experiments demonstrate that this method is effective to estimate the speed and on-line identification of rotor resistance for sensorless induction motors.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제22권3호
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• pp.197-202
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• 2007

구리는 환경에 광범위하게 존재하며, 생물체에게 필수적인 무기질이지만 고농도로 존재할 경우 독성을 발휘한다. 본 연구는 프로티옴 기술을 응용하여 수서태계에 구리와 같은 중금속의 존재 여부를 신속하게 평가하기 위한 생물지표를 발굴하기 위하여 수행되었다. 즉, 송사리(Oryzias latipes)를 이용하여 여러 농도의 구리용액(0.1, 1, 5 mg/L)에 24시간 노출시킨 다음, 머리부분에서 선택적으로 발현이 증가되는 단백질을 동정하고자 시도하였다. 본 시스템에서 유의적으로 발현이 증가하는 것으로 나타난 단백질은 beta-tubulin, heat shock cognate 70 (hsc70)이었으며, 이 결과의 일부를 semi-quantitative RT-PCR를 이용하여 확인하였다. 이와 같이 구리 처리에 특이적으로 발현이 증가된 송사리 단백질들은 노출평가를 위한 생물지표로서 개발을 위하여 더 연구할 가치가 있는 것으로 평가된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.329-332
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• 2003

본 논문에서는 새로이 제안된 자기 구조화하는(Self-structuring) 새로운 Radial-Basis Function Network(RBFN)에 대해서 실험적인 검증을 했다. 이 자기 구조화하는 새로운 RBFN은 기존의 RBFN과 비교해서 여러 장점이 있다. Lyapunov 이론에 기초해서 새로운 학습 규칙을 선정하였기 때문에 시스템의 안정도를 보장할 수 있다. 그리고, 자기 구조화의 과정 즉, 생성과 병합을 통해 은닉층에서 적정수의 뉴런을 결정할 수 있다. 기존의 RBFN과 성능을 비교하기 위하여, 실제 비선형 시스템인 2축 암로봇에 대해 실험한 결과를 보였다. 결과적으로, 우리는 실험결과를 통해 자기 구조화하는 RBFN의 효율적인 구조와 시스템에 대한 안정도를 보장함을 볼 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.187-190
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• 2002

주어진 시스템의 정확한 제어를 위해 뉴로-퍼지 제어시스템의 성공적인 제어는 그 네트웍의 구성에 크게 의존한다. 현재 유전알고리즘을 사용한 제어기 구조의 최적화 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 유전 알고리즘은 고정된 길이의 스트링 구조로 인하여 적합한 연계(linkage)를 얻기 어렵다는 단점이 있다 본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기의 구조적 최적화 설계의 새로운 방법을 제안한다. 여기서, 우리는 구조적으로 최적화 된 뉴로-퍼지 제어기를 설계하기 위해 가변길이 스트링을 사용하는 메시 유전 알고리즘(messy Genetic Algorithm mGA)을 사용한다. 그리고 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 대표적인 비선형 시스템인 cart-pole 시스템에 제안된 방법을 적용한다.