• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.63-72
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• 1996

In this paper, we propose a design technique for a neural network controller and apply it to power system stabilization. Using a learning algorithm of error back propagation that accepts error and change of error as inputs, the momentum learning technique is used by which reduction of learning time is possible for real time control. The related simulation results show that the proposed control techinque is more powerful than the conventional ones for dynamic responses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.5A
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• pp.917-925
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• 2006

Experimental tests were performed to estimate velocities of the acoustic signals through prestressed concrete beam and source locations using acoustic emission (AE) techniques. Seven AE sensors are mounted on the surface of 5m length test beam with equal spacing and using Schmidt Hammer AE events are made at 18 locations. The velocities of AE signals are estimated using the time differences of arrival times and the distances between the source locations and the AE sensor locations. In addition, using the Least Square Method, the AE source locations are re-evaluated reversely using both of the arrival times and the velocities of AE signals. Test results show the average velocity of the AE signals is about 4,000 m/sec and the velocity decreased with the increase of the distance from source locations to AE sensors due to the effect of attenuation. Based on the estimation of the source locations, it is observed that the errors of source locations are decreased when the velocities of each AE sensor are used rather than the average velocity.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.6
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• pp.305-311
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• 2006

In this paper the performance of a array invariant method is evaluated for source-range estimation in horizontally stratified shallow water ocean waveguide. The method has advantage of little computationally effort over existing source-localization methods. such as matched field processing or the waveguide invariant and array gain is fully exploited. And. no knowledge of the environment is required except that the received field should not be dominated by purely interference This simple and instantaneous method is applied to simulated acoustic propagation filed for testing range estimation performance. The result of range estimation according to the SNR for the underwater impulsive source with broadband spectrum is demonstrated. The spatial smoothing method is applied to suppress the effect of mutipath propagation by high frequency signal. The result of performance test for range estimation shows that the error rate is within 20% at the SNR above 10dB.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.133-139
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• 1997

This paper presents a new approach to the dynamic control technique for track vehicle system using neural network-fuzzy control method. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is propored a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent resoning and a connection net with fixed weights to simply the neural network-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a track vehicle

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.212-216
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.4
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• pp.74-81
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• 1997

This paper proposes an evolutionary learning algorithm to discipline the projection neural nctworks (PNNs) with special type of hidden nodes which can activate radial basis functions as well as sigmoid functions. The proposed algorithm not only trains the parameters and the connection weights hut also c~ptimizes the network structure. Through the structure optimization, the number of hidden node:; necessary to represent a given target function is determined and the role of each hidden node is decided whether it activates a radial basis function or a sigmoid function. To apply the algorithm, PNN is realized by a self-organizing genotype representation with a linked list data structure. Simulations show that the algorithm can build the PNN with less hidden nodes than thc existing learning algorithm using error hack propagation(EE3P) and network growing strategy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.258-258
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• 2019

계산 격자에 기반하여 천수 흐름을 모의할 때, 그 격자에 담긴 물의 양을 정확하게 파악할 필요가 있다. 예를 들어, 초기조건으로 수위가 부여된다면 계산격자의 기하 특성에 맞추어 흐름 변수인 수심이나 흐름 단면적으로 바꾸어야하기 때문이다. 필요에 따라서는 모의 결과를 수위로 보이거나 격자 속 수심을 계산에 사용할 수도 있으므로 그 역변환도 고려되어야 한다. 2차원의 삼각형 계산격자에 대해서는 물의 부피와 수위 관계(volume/free-surface relationship)가 이미 정확(exact)하게 구명되어 있다(Hwang, 2017, J. KWRA). 그런데 1차원 문제의 횡단면에서 흐름 단면적과 수위의 관계(area/free-surface relationship)는 수위로부터 면적 환산에 대해서는 정확하나 그 역변환은 그렇지 않다. 매 시간 단계에서 갱신된 흐름 단면적으로부터 수위를 환산하기 위해 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용한 선형 보간이 적용된다(Goodell, 2011, The RAS Solution). 이때, 환산 정확도는 자료의 해상도에 의존된다. 다행히 하천 횡단면 대부분을 채워 흐르는 홍수모의에서는 이 문제가 그리 심각하지는 않다. 심지어 수위가 복단면 저수로 턱에 걸쳐있어 흐름단면적이 급변하는 경우에도 환산 수위의 정확도는 크게 훼손되지 않는다. 그러나 미미한 환산 오차일지라도 그로 인해 수위가 저수로 턱을 넘거나 그보다 작을 수 있다. 이 경우, 홍수터의 잠김여부에 따라 수면폭(top width)이 실제 계산 결과에 비해 크게 달라질 수밖에 없다. 수면폭 오차는 그것을 이용하여 결정되는 수리 수심(hydraulic depth)이나 평균 하상고(mean bed level)의 산정에도 전파된다. 이 연구에서는 하천 횡단면에서 수위와 흐름 단면적 사이의 환산 정확도를 크게 높일 수 있는 기법을 제시하였다. 먼저 하천 횡단면에서 주어진 수위에 대해 흐름 단면적을 산정할 수 있는 알고리듬을 보였다. 또한, 횡단면에서 수위와 흐름 단면적의 관계가 단조 증가 함수(monotonically increasing function)임에 착안하여 그 역변환에 대해 해 찾기(root finding) 방법의 하나인 Brent 기법을 적용하였다. 이 기법은 주어진 구간에서 도함수가 알려져 있지 않은 경우에 대해서도 효과적으로 해를 찾을 수 있는 것으로 알려져 있다(Press et al., 2002, Numerical Recipes in C, 2nd Ed.). 내성천 하류 수계의 333개 단면에서 수면폭에 대한 상대 오차를 살펴보면, 선형 보간에 의한 기존 방법으로는 면적-수위 자료의 수가 1,000개가 되어도 그 최대치가 1% 이내에 들지 않은 반면, 이 연구에서 제시한 기법으로 면적-수위 자료 없이도 1% 이내로 줄어드는 것을 확인하였다. 다만, 반복 계산에 의한 계산 시간의 증대를 피할 수 없다. 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용하면 계산 비용을 줄일 수 있으며, 약 35개의 구간으로 나누었을 때 비용 대비오차가 적절하였다. 이 연구는 한국건설기술연구원(주요사업 과제번호: 20190116-001)의 지원에 의한 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2C
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• pp.10-15
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• 2005

In this paper, a simple but fast and reliable technique for the complex dielectric constant measurement of non-magnetic materials is introduced using a measured transmission coefficient (S21) and a genetic algorithm as an inversion process at microwave frequencies. In this experiment, it has been found that the transmission method is less susceptible with the measurement errors than that of the reflection method and the genetic algorithm can be efficiently used as a search technique. The suggested technique is validated with known and unknown conductor-loaded lossy materials and the conductor-loaded PCB at X-band.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.86-89
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• 2016

실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.