• Journal of Power Electronics
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• 제17권4호
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• pp.983-990
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• 2017

This paper proposes a model predictive control based on the discrete Lyapunov function to improve the performance of power electronic converters. The proposed control technique, based on the finite control set model predictive control (FCS-MPC), defines a cost function for the control law which is determined under the Lyapunov stability theorem with a control error compensation. The steady state and dynamic performance of the proposed control strategy has been tested under a single phase AC/DC voltage source rectifier (S-VSR). Experimental results demonstrate that the proposed control strategy not only offers global stability and good robustness but also leads to a high quality sinusoidal current with a reasonably low total harmonic distortion (THD) and a fast dynamic response under linear loads.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문은 기존 블라인드 등화기의 성능인 수렴 특성과 잔류 부호간 간섭의 영향을 경감시키기 위해 축소 신호점을 사용하고 비용 함수를 실수부와 허수부로 분리하여 처리하는 한 이중 구조 CR-CMA(Constellation Reduction CMA)에 관한 것이다. 기존의 CMA는 진폭만을 보상하고 위상은 보상을 하지 못하며, 이를 해결하기 위해 MCMA(Modified CMA)는 비용 함수만을 실수부와 허수부를 따로 처리하여 진폭과 위상을 보상하지만 진폭의 보상 능력과 초기 수렴 속도에서는 CMA보다 성능이 열악해지는 문제점이 있다. 제안하는 이중 구조 CR-CMA는 CMA와 MCMA(Modified CMA) 알고리즘 장점만을 살릴 수 있도록 비용 함수와 오차 함수를 실수부와 허수부로 나누어 처리하고 축소 신호점을 적용할 수 있도록 개량하여 진폭과 위상의 보상, 빠른 수렴 속도 및 잔류 ISI와 MD(Maximum Distortion) 량의 감소 그리고 MSE(Mean Square Error)와 양호한 심볼 오류율 (SER : symbol error ratio) 특성을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.165-173
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• 1996

It is not desirable to have too large control input in control systems, because there are usually a limitation for the input magnitude and cost for the input energy. Previous papers in the iterative learning control did not considered on these points. In this paper, an iterative learning control method is proposed for a class of nonlinear systems with consideration on input magnitude by adopting a concept of cost function consisting of the output error and the input magnitude in quadratic form. We proposed a new input update law with an input penalty function. If we choose a reasonable input penalty function, the two control objectives, good command following and small input energy, can be achieved. The characteristics of the proposed method are shown in the simulation examples.

• 동력기계공학회지
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• 제17권5호
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• pp.86-93
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• 2013

This paper proposes the used of genetic algorithm for optimizing PI controller and describes the dynamic modeling simulation for the permanent magnet synchronous motor driven by simplified vector control with the aid of MATLAB-Simulink environment. Furthermore, three kinds of error criterion minimization, integral absolute error, integral square error, and integral time absolute error, are used as objective function in the genetic algorithm. The modeling procedures and simulation results are described and presented in this paper. Computer simulation results indicate that the genetic algorithm was able to optimize the PI controller and gives good control performance of the system. Moreover, simplified vector control on permanent magnet synchronous motor does not need to regulate the direct axis component current. This makes simplified vector control of the permanent magnet synchronous motor very useful for some special applications that need simple control structure and low cost performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.823-832
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• 2011

본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.69-77
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• 2006

여기에 지오캐스팅(geocasting)이란 어떤 특정한 지역(지오캐스트 영역이라 함)에 있는 모든 노드들에게 데이터를 전송하는 통신형태이다. 기존의 에너지 관련 프로토콜은 주로 통신 경로 설정 시 주로 최소 홉 수, 즉 전송 에너지를 최소화하기 위한 최단거리 관점에서 최적의 경로를 구하며, 각 노드의 잔여 에너지와 링크 에러율에 대해 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 ad-hoc 네트워크에서 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 전송을 하기 위한 지오캐스팅 방법인 MLRG를 제안한다. MLRG는 위치기반과 라우팅-기반인 지오캐스팅으로 각 노드의 잔여 전력을 파악한 경로 탐색과 새롭게 제안하는 cost 관계식을 통해 네트워크 활동시간을 최대화하고, 링크의 에러율도 고려하여 신뢰성 있는 통신이 가능하다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권4호
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• pp.209-216
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• 1996

In this paper, we propose a learning method of multi-layer perceptrons (MLPs) with 8-bit data precision. The suggested method uses the cross-entropy cost function to remove the slope term of error signal in output layer. To decrease the possibility of overflows, we use 16-bit weighted sum results into the 8-bit data with appropriate range. In the forwared propagation, the range for bit-conversion is determined using the saturation property of sigmoid function. In the backwared propagation, the range for bit-conversion is derived using the probability density function of back-propagated signal. In a simulation study to classify hadwritten digits in the CEDAR database, our method shows similar generalization performance to the error back-propagation learning with 16-bit precision.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.237-242
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• 2015

This paper presents a method to enhance tracking performance of an input-constrained bilinear system using MPC (Model Predictive Control) when a feasible tracking control is known. Since the error dynamics induced by the known tracking control is asymptotically stable, there exists a Lyapunov function for the stable error dynamics. By defining a cost function including the Lyapunov function and describing tracking performance, an MPC law is derived. In simulation, the performance of the proposed MPC law is demonstrated by applying it to a converter model.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.3-8
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• 2016

자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.40-48
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• 2022

It is very important to accurately predict construction costs in the early stages of the construction project. However, it is difficult to accurately predict construction costs with limited information from the initial stage. In recent years, with the development of machine learning technology, it has become possible to predict construction costs more accurately than before only with schematic construction characteristics. Based on machine learning technology, this study aims to analyze plans to more accurately predict construction costs by using only the factors influencing construction costs. To the end of this study, the effect of the error rate according to the activation function and the node configuration of the hidden layer was analyzed.