• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• pp.549-552
• /
• 2004

본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다 본 논문에서 제안하는 최적조건물 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.1-1
• /
• 2000

본 논문에서는 3축이 연성되어 비선형 운동 방정식으로 표현되는 3축 안정화 인공위성 시스뎀에 입릭외란과 시스템의 불확실성이 존재할 경우에도 자제 정밀도를 유지하는 제어기를 설계한다. 비선헝 운동 방정식으로 표현되는 운동 방정식을 선형화하고 PID제어기를 구성하였다 선형화에 의한 시스템의 불확실성과 입력 외란을 신경회로망으로 추정하여 외란의 엉향을 제거하도록 구성된 PR제어기의 제어입력을 수정한다 수정된 제어입력은 외란을 상쇠시켜 시스템 출력에서 외란의 효과를 제거하게 된다. 신경회로망은 제어입력과 시스템 출력, 기준 운동 방정식간의 관계를 이용하여 외간과 시스템의 불확실성을 추정하며, 역전파 알고리즘을 사용한 학습 알고리즘으로 신경 회로망을 교육한다. 제안된 신경회로망을 이용한 외란 제거 제어기는 시뮬레이션을 통하여 자세 정밀도의 향상을 검증한다

• 전자공학회논문지C
• /
• 제36C권3호
• /
• pp.58-64
• /
• 1999

진화 프로그래밍은 두 가지 요소로 특징지을 수 있다. 하나는 선택 방법이고 나머지는 돌연변이 규칙이다. 본 논문에서는 신경회로망의 역전파 학습 알고리듬을 이용하여 돌연변이 연산을 수행하는 새로운 진화 프로그래밍 알고리듬을 제안한다. 신경회로망의 학습 알고리듬에서 현재 오차는 진화 프로그래밍의 개체가 진화해 나가야 할 방향을 지정해 주고, 관성은 개체의 변이에 지금까지의 진화 경향을 더해 주어서 빠르게 전역 최적해를 찾도록 하였다. 표준 테스트 함수를 이용하여 제안된 알고리듬의 성능과 강건함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전기설비전문위원
• /
• pp.255-257
• /
• 2008

초고속 전기정보의 전송 시대와 U-정보전자시대에 응용하는 최신 정보기기와 의료기기 및 군사정보의 실시간 전송을 위하여 많은 실시간 알고리즘과 모델링의 연구가 필수적이다. 또한 원격지에 많은 전기 및 전력정보를 비선형적 특성이 있는 환경하에서도 정보의 오차가 없이 실시간으로 전송하는 기술은 현대 정보사회에서 해결해야 할 매우 중요한 요소중에 하나이다. 이러한 내용으로 수행되어지는 신경회로망을 이용한 실시간 모델링을 제안하고자 한다. 이와 관련한 일반적인 방법으로 역전파 학습 알고리즘을 들 수 있다. 파라미터에도 덜 민감하며, 특히 온라인으로 인식과 제어가 가능하도록 수렴속도를 향상 시켜야하는 새로운 모델의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 신경회로망이 가지고 있는 여러 단점들을 개선하고자 새로운 학습 알고리즘과 새로운 구조의 신경회로망을 제시한다. 또한 제시한 알고리즘을 이용하여 불규칙적 시스템 모델망과 다양한 센서 모델링 등에 연결하여 다양한 실험을 수행하여 그 결과를 보여 실시간 특성을 갖는 것을 입증해 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.7-13
• /
• 1998

본 논문에서는 시스템의 동특성이 변화 가능한 구간에서 임의의 생플올 추출하여 신경회로망을 학습시킴으로써 시스템 동특성에 따라 Pill 제어기가 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망을 학습시키기 위해 역전파 학습 알고리즘올 사용하였고, 교사치로는 규칙기반에 의해서 얻어진 매개변수를 이용하였다. 부하 변화시 시스템의 동특성에 맞는 Pill 제어기가 자동동조됨을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.134-138
• /
• 2015

본 논문은 심장질환을 비침습적 방법으로 빠르고 쉽게 진단할 수 있도록 심음을 이용하는 방법에 대한 가능성을 찾는 것이다. 일반적으로 심음의 분류를 위하여 심음을 분리한 후에 특징파라미터를 추출하는 과정을 거치지 않고, 심음 분리에 사용되는 Shannon 엔트로피로 정규화하여 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 심장질환에 따른 심잡음 분류를 위하여 Scaled conjugate gradient 역전파 알고리즘을 이용하여 신경회로망 분류기를 구현하였다. 정상 심음과 심장 질환의 경우 5가지를 포함하여 6종류의 심잡음에 대하여 분류가 가능함을 확인하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
• /
• 제11권4호
• /
• pp.92-99
• /
• 1997

본 논문에서는 공동주택의 승강기 설비에서 경보 처리 방법을 신경회로망을 적용하여 감시제어의 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방법은 역전파 알고리즘의 누가 역전파 알고리즘을 이용하여 다중 경보 발생에서 최소 경보요소를 추론하는데 사용하고 추론된 경보는 사전에 정의된 고장진단 지식베이스를 이용하여 설비 유지보수 정보를 화면에 전개하도록 구성하였다. 제안된 감시기법의 유용성을 확인하기 위하여 3가지의 가상시나리오를 통해서 신경회로망의 적용 가능성을 확인할 수 있었으며 공동주택에 적용한다면 유지보수 환경에 활용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권7호
• /
• pp.81-89
• /
• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제20권10호
• /
• pp.27-34
• /
• 2006

본 논문은 드라이브의 간적벡터제어에서 ANN을 이용하여 유도전동기의 회전자 저항을 온라인 추정하기 위한 새로운 기법을 제시한다. 약전파 알고리즘은 신경회로망의 학습을 위해 사용된다. 신경회로망의 실제 상태값과 유도전동기의 요구값 사이의 오차는 신경회로망 모델의 하중값 조절을 위하여 역전파 하여 실제값이 요구값을 추정하도록 한다. 드라이브의 회전자 저항, 토크, 자속응답 성능등 이러한 추정기의 성능은 고유값으로부터 회전자 저항을 연구하게 된다. 회전자 저항은 유도전동기 드라이브의 벡터제어에서 제시된 ANN을 사용하여 추정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
• /
• pp.658-660
• /
• 1999

본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.