• 한국항해항만학회지
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• 제26권5호
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• pp.537-542
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• 2002

최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다. 따라서, 컨테이너가 초기좌표에서 최종좌표로 이동될 때 컨테이너 경로는 최소시간에 흔들림 없이 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 최종 좌표까지 이동에서 충돌을 피하기 위하여 충돌방지 경로를 계산하였다. 그리고, 정확한 주행 제어를 위해서 신경회로망 예측 PID제어기를 구성하였다. 제안된 예측제어 시스템은 PID 파라미터를 생산하기 위하여 신경회로망 예측기, PID 제어기 그리고 신경회로망 자기 동조기로 구성하였다 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들 보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.20-25
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• 2005

신경회로망을 이용한 변압기의 단기 부하예측 알고리즘을 제안한다. 변압기에 대한 단기부하예측은 그 필요성에도 불구하고 연구자들에게 많은 관심을 받지 못했다. 제안된 알고리즘은 입력값으로 예측일 이전의 변압기 최대부하와 해당지역의 최고온도, 최저온도 그리고 예측일의 최고온도, 최저온도로 구성하고 적절한 학습케이스를 선택하여 신경회로망의 학습을 통해 배전용 변압기의 단기부하예측을 수행하였다. 제안된 방법은 서울 남현동의 배전용 변압기를 샘플로 추출하여 예측하였다. 예측결과 배전용 변압기의 부하예측에 대한 정확도의 우수성을 확인했다. 제안된 알고리즘은 배전용 변압기의 과부하에 의한 사고 예방에 도움을 줄 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.683-691
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• 2000

본 논문에서는 정확한 연결 설정을 결정하기 위해 Hopfield 신경회로망을 이용한 셀 다중화기와 역전파 신경회로망을 이용한 대역폭 예측기를 제안하였다. 다중화된 대역폭에서 망의 이용률을 극대화시키고 이용자 트랙픽의 QoS를 만족시키는 최소 대역폭이 새로 고안한 역전파 신경회로망 대역폭 예측기를 통하여 예측되어진다. 연결 수락 제어기는 예측된 대역폭과 망내의 사용 가능한 대역폭을 비교하여 연결 수락 여부를 판단한다. 연결이 설정된 사용자 소스를 감시하며 계약 위반시 적절한 조치를 취하는 퍼지 논리 제어 트래픽 감시 방법과 멀티미디어 트래픽의 주된 특성인 버스트 제어를 통한 망의 효율을 증가시키는 분석적 트래픽 형태 제어 방법을 제시한다. 제안된 트래픽 제어기는 성능이 우수하다고 평가된 기존의 제어기들과 성능 평가를 하였으며, 시뮬레이션 결과는 기존의 제어기보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.449-455
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• 2011

본 논문에서는 원격제어 시스템의 시간지연 문제를 분석하고 그 문제를 신경망으로 보상한다. 스미스 예측기는 시간지연 시스템에서 정확한 모델을 필요로 한다. 스미스 예측기의 모델링 오차를 보상하기 위해 신경회로망을 사용한다. 스미스 예측기를 구성하기 위해 Radial Basis Function(RBF) 신경회로망이 사용된다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 방법의 동작을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.449-458
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• 2000

본 논문에서는 원유정제공정에서의 조성을 효율적으로 예측하기 이한 신경회로망을 이용한 조성식별방법을 제시한다. 제시한 신경회로망을 이용한 조성식별기(FINN)는 학습모드와 예측모드로 구성된다. 또한 Borland C++(3.0)빌드로 신경회로망 원료자동분석 소프트센서 시스템을 구현하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 제안한 신경회로망을 이용한 조성식별방밥의 유용성을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권4호
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• pp.302-310
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• 2010

본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.660-667
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• 2007

본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.113-119
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• 2002

최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다 컨테이너 야드 내에서 크레인 시스템의 동작 동안, 스프레더에 매달린 컨테이너의 흔들림은 최소화로 되도록 크레인의 트롤리 위치와 와이어 로프 길이 제어가 필요하다. 크레인 시스템에서 자동 주행 제어 기술과 흔들림 방지 기술을 사용하여 무인 자동화 제어 시스템의 개발을 할 수 있는 핵심 기술이다. 그 결과 우리는 트랜스퍼 크레인 시스템 제어에서 자동 주행 제어를 위한 제어기를 설계하였다. 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.