• 기계저널
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• 제22권4호
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• pp.281-288
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• 1982

제품의 고급화, 정밀화, 생산성의 행상, 그리고 원가절감이 요구되는 요즈음 컴퓨터를 이용한 온라인 계측, 데이타처리 그리고 제어가 기계공학에서 차지하는 중요성이 점점 더 크게 인식되고 있다. 더욱 동력비와 연료비가 계속 상승하고 있기 때문에 건물에너지시스템, 화학공정시스템과 기타 에너지사용시스템의 온라인 모니터링(on-line moritiring)과 최적제어(에너지 사용비절감)을 위한)가 어느 때 보다도 중요성이 고조되고 있다. 본 해설을 통해서 마이크로프로세서 응용의 중요성과 일반적 방법을 잠시 생각해 보고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.140-143
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• 2002

위상제어 정류기 시스템에서 예측전류제어는 전류 응답속도가 매우 빠르고 오버슈트가 없는 것으로 알려져 있다. 하지만 전원과 부하의 전압 전류방정식에 의존하는 예측전류제어는 부하 파라메터 값이 틀릴 경우 전류지령 값과 피드백 사이에 정상상태 오차를 보이게 된다. 본 논문에서는 디지털 순시치 샘플링과 최소자승법을 이용하여 온라인으로 부하의 파라메터를 추정하는 알고리즘을 제안하였고, 이를 이용하여 예측전류제어를 수행함으로써 빠르고 정밀한 전류제어응답을 보였다.

• 전기의세계
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• 제53권6호
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• pp.37-42
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• 2004

고속전철은 비행기가 활주로에서 이륙하는 속도를 능가하는 시속 300km이상의 고속으로 운영되는 열차로서 고도의 제어기술이 총동원되는 기술의 결합체이다. 고속전철내의 전자 장치들은 단지 추진이나 제동의 기능뿐만 아니라 차량의 상태에 대한 모니터 링, 온라인 진단, 여행자 정보서비스 및 테스트용 백업 등 다양한 기능을 수행하게 되어 있으며, 이러한 기능들을 보다 안전하고도 효율적으로 수행하기 위하여 분산제어방식으로 구축되고 있다. 특히 20량까지 연결하여 운영하는 고속전철의 특성상 각 차량에 고루 분산되어 있는 분산제어시스템을 효과적으로 지원하기 위한 제어네트웍은 고속전철 제어시스템의 중추적인 역할을 담당하고 있다고 하겠다.(중략)

• 한국음향학회지
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• 제34권5호
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• pp.377-384
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• 2015

본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.39-47
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• 1999

본 논문에서는 포항제철의 열연 권취 온도 공정을 제어하기 위한 방법으로 온라인 재학습 가능한 RBF 네트워크(Radial Basis Function network)를 제안한다. 새로 제안된 신경회로망 모델을 이용해 권취 온도 제어 시스템의 열전달 계수를 생성해주는 기조의 규칙 기반 계수표를 대체할 수 있다. 열연 공정 작업의 시간에 따른 변화를 고려하도록 지존의 RBF 네트워크에 부가적인 온라인 재학습용 시냅스 가중치를 도입한다. 부가적인 가중치들로 인해 이미 학습된 전체 데이터들의 특성 정보를 유지하면서 새로 들어오는 데이터들에 대해 온라인 재학습이 이루어진다. 따라서, 제안된 RBF 네트워크는 파국적 간섭(catastrophic interference)효과를 상당히 감소시킬 수 있다. 그리고 거부 네트워크을 도입하여 제어기의 신뢰도을 높일 수 있었고, 실제 현장에 적용한 실험 결과는 기존의 방법보다 평균 2.2퍼센트이상 향상된 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.39-48
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• 1996

비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1547-1549
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• 2005

대형 고밀도역의 상시로컬 상태의 자동운행제어와 온라인 확장 및 유지보수기능을 가진 새로운 열차운행제어체계를 구축하기 위하여 자율분산시스템 개념을 적용한 열차운행제어시스템을 개발 중에 있다. 본 논문에서는 이 연구의 일환으로 개발 중인 데이터 필드를 이용한 열차운행제어시뮬레이터에 대하여 기술한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권3호
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• pp.327-335
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• 2015

본 논문에서는 열간압연 ROT 공정에서 고강도 내후성강을 대상으로 압연 강판의 길이방향의 온도와 재질을 제어하기 위하여 독립냉각제어(ICC) 라는 새로운 제어개념을 제안하였다. ROT 공정을 전단냉각 및 후단냉각으로 분리하였으며, 각각의 독립공정에 대하여 온도제어 모델을 개발하였다. ICC 제어는 열간압연 공장의 온라인 데이터, 제어상의 문제점 및 내후성강의 TTT 선도로부터 도출하였다. 제안된 ICC 제어의 알고리즘은 변태발열에 의한 온도 외란을 이용하여 타당성을 검증하였다. 또한 열연공장에서 온라인으로 테스트 결과 강판의 온도제어 정도가 향상되었음을 입증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.209-214
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• 1999

본 논문에서는 유도 전동기의 회전자 자속 기준 벡터 제어시 약계자 영역에서의 성능 향상을 위한 유도 전동기 인덕턴스 성분들의 변동에 대한 새로운 온라인 추정 방법을 제시한다. 역기전력을 적분하여 얻는 고정자 자속과 고정자 전류를 이용하여 고정자 과도 인덕턴스와 고정자 자기 인덕턴스를 추정하며, 추정된 고정자 자기 인덕턴스 값에서 자화 인덕턴스를 추정하고, 추정된 고정자과도 인덕턴스 값에서 회전자 누설 인덕턴스를 추정한다. 온라인 동조를 위해 비례 적분 제어기를 사용한다. 제안한 방법으로 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안한 방법의 효과와 타당성을 증명한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권2호통권95호
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• pp.211-217
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• 1999

감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.