• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.570-572
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• 2005

This paper is proposed adaptive hybrid artificial intelligent(HAI) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network(FNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.101-104
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• 2008

In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권2호
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• pp.77-90
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• 1997

지하수 거동에 대한 불확실성을 극복하기 위해서 암반 지반의 투수계수를 예측할 수 있는 신뢰적이고 경제적인 방법이 필요하다. 이러한 목적을 위하여 암반의 투수계수 예측 방법에 대한 연구가 수행되어졌다. 인공 신경망 이론을 적용한 투수계수 예측 방법에 대한 일환으로 오차역 전파 학습알고리즘을 이용한 투수계수 예측 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 이 방법의 타당성 검토를 위하여 현장투수시험 결과와 지반물성치들에 적용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 평균오차 범위가 작아 비교적 정착한 투수계수 예측방법임을 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.231-238
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• 1992

계산시간(計算時間)의 단축(短縮)을 위하여 EVP(Error Vector Propagation) 방법(方法)을 사용하여 타원형(楕圓形) 완경사방정식(緩傾斜方程式)을 해석(解析)하였다. 수치실험(數値實驗)은 수중(水中)에 타원형(楕圓形) 여울이 존재하는 완경사(緩傾斜) 해역(海域)에서 수행하였으며, 포물선형(抛物線形) 모형(模型) 및 쌍곡선형(雙曲線形) 모형(模型)을 같이 계산하여 각각의 결과(結果)를 수리실험(水理實驗) 결과(結果)와 비교(比較)하였다. 또한 이안제(離岸堤)가 설치된 파랑장(波浪場)의 경우에도 쌍곡선형(雙曲線形) 모형(模型)의 결과(結果) 및 수리실험(水理實驗) 결과(結果)와 비교(比較)하였다. 적용결과(適用結果) 계산시간(計算時間) 면에서는 다른 모형(模型)에 비하여 만족스럽게 단축(短縮)할 수 있었으며, 해(解)의 정확성(正確性)에서는 약간의 진동현상(振動現象)이 나타나지만 그 경향(傾向)은 잘 일치하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.144-152
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• 1996

스펙트럼 요구가 증가하고 무선국수가 급증함에 따라 같은 주파수를 공유 또는 재사용 가능성을 평가하는 기반기술인 스펙트럼 엔지니어링 기술에 관한 연구가 시급 히 요구되고 있다. 또한 무선기지국에 대한 서비스 영역이나 기자국 선정등 무선망 설계의 기반기술이 되는 전파분석 기술은 산악이 70%이상인 국내 전파환경상 외국의 연구결과와 치이점이 있을 수 있기 때문에 독자적으로 개발할 필요가 있다. 본 논문에 서는 ; 이 두 분야를 동시에 시뮬레이션 가능하도록 전체 구성요소를 제시하였으며, 국내 전파환경에 적합한 전파전파 예측모델을 제시함과 동시에 GIS(Geographic Information System)를 기반으로 무선 기지국 장소 선정을 현장감 있게 한 시뮬레이터 를 설계 및 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 주파수할당, 치국설계, 무선 서비스범위 업무에 적용시킬 수 있음을 보였다. 그리고 전파분석 결과를 고찰해볼 때, 전파전파 예측치와 실측치의 오차는 표준편차 약 5∼7dB로서 실용성이 있다고 판단한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.831-839
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• 2012

본 논문에서는 레이더 이용 시 대기 굴절에 의한 고고도 표적물의 고도 오차를 최소화하기 위한 한국형 지수모델을 제안하였다. 이를 위해 한국 7개 기상 관측소에서 6년간 측정된 데이터를 바탕으로 표면 굴절도(surface refractivity)와 굴절도 감쇄율(refractivity gradient) 간의 상관 관계를 최소 자승법을 이용하여 도출하고, 이를 지수모델에 적용하였다. 또한, 제안된 모델의 검증을 위해 표준 대기(standard atmosphere) 모델, CRPL(Central Radio Propagation Lab.) 지수 모델, 제안된 한국형 지수 모델에 대한 고도 오차를 광선 추적법을 이용하여 도출하고, 그 특성을 분석하였다. 그 결과, 표준 대기 모델에 비해서는 50~60 %, CRPL 지수 모델에 비해서는 약 60 % 수준의 고도 오차를 나타내 제안된 모델을 적용 시 레이더의 고도 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.34-39
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• 1993

Presented in this paper is a complete error covariance analysis for strapdown inertial navigation system(SDINS). We have found that in SDINS the cross-coupling terms in gyrocompass alignment errors can significantly influence the SDINS error propagation. Initial heading error has a close correlation with the east component of gyro bias erro, while initial level tilt errors are closely related to accelerometer bias errors. In addition, pseudo-state variables are introduced in covariance analysis for SDINS utilizing the characteristics of gyrocompass alignment errors. This approach simplifies the covariance analysis because it makes the initial error covariance matrix to a diagonal form. Thus a real implementation becomes easier. The approach is conformed by comparing the results for a simplified case with the covariance analysis obtained from the conventional SDINS error model.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.8-14
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• 2008

This paper aims at finding out dominant robot configurations with maximal position errors, which can be attributed to the parameter errors, by using Monte-Carlo simulation for error analysis of a 3-axis SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm) type robot. In particular, the Monte-Carlo simulation is used for virtually measuring on the position errors, instead of physical measurement. In order to measure the observability of the model parameters with respect to a set of robot configurations, we propose the observability index which is defined as the product of singular values for error propagation matrices. Thus the index can be used for discriminating dominant robot configurations from a set of simulated ones in conjunction with standard deviation of positional errors, This paper analyzed error by robot positional error.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.58-58
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• 2001

This paper shows a practical approach that is robust to the errors causing path-delay in mobile wireless location, and analyzes its performance by comparing with other methods. NLOS(non-line-of-sight) error and multipath are two big sources of positioning error in wireless location. Contrary to GPS(global positioning system), they result from the terrestrial propagation of a signal. Especially, since LOS(line-of-sight) path between a transceiver and a receiver is blocked by intermediate buildings and topography, NLOS causes a signal to be reflected and diffracted. This path-delay error is very localized, and so, it is not easy to be estimated and mitigated. To treat such localized error, therefore ...

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권3호
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• pp.79-89
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• 1998

The Error Back-Propagation(EBP) algorithm is widely applied to train a multi-layer perceptron, which is a neural network model frequently used to solve complex problems such as pattern recognition, adaptive control, and global optimization. However, the EBP is basically a gradient descent method, which may get stuck in a local minimum, leading to failure in finding the globally optimal solution. Moreover, a multi-layer perceptron suffers from locking a systematic determination of the network structure appropriate for a given problem. It is usually the case to determine the number of hidden nodes by trial and error. In this paper, we propose a new algorithm to efficiently train a multi-layer perceptron. OUr algorithm uses stochastic perturbation in the weight space to effectively escape from local minima in multi-layer perceptron learning. Stochastic perturbation probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the EGP learning gets stuck to it. Addition of new hidden nodes also can be viewed asa special case of stochastic perturbation. Using stochastic perturbation we can solve the local minima problem and the network structure design in a unified way. The results of our experiments with several benchmark test problems including theparity problem, the two-spirals problem, andthe credit-screening data show that our algorithm is very efficient.