• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 춘계학술대회 논문집(한국공작기계학회)
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• pp.413-417
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• 2001

High speed linear motor feed system has been simulated using neural network technique. Due to the limited resources, control gain tuning has been the most troublesome part in controller design. Regardless of the system structure, conventional control gain could be adjusted minimizing the resulting error using the proposed method. Slight performance deterioration was observed at the small value of training epoch.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.756-759
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• 2012

본 논문은 한반도 지역에 보편적 위성 통신 서비스를 제공하기 위한 정지궤도 위성의 다중 빔 서비스 커버리지 요구에 따라, 서비스 영역 내의 이득을 높일 수 있는 구현 가능한 안테나 구성 시나리오를 제안하였다. 제안된 시나리오는 위성 탑재가 가능하도록 안테나 및 급전 네트워크 구성을 간소화하고, 제한된 주파수 및 편파자원을 효율적으로 사용하기 위한 급전 네트워크 설계를 포함하고 있다. 또한, 전기적 성능 만족을 위하여 배열소자의 배치 및 여기 계수 최적화가 수행되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.671-674
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• 2004

We propose accurate classification method of EEG signals during mental tasks. In the experimental task, the tasks of subjects show 3 major measurements; there are mathematical tasks, color decision tasks, and Chinese phrase tasks. The classifier implemented for this work is a feed-forward neural network that trained with the error back-propagation algorithm. The new BCI system is proposed by using neural network. In this system, tr e architecture of the neural network is composed of three layers with a feed-forward network, which implements the error back propagation-learning algorithm. By applying this algorithm to 4 subjects, we achieved $95{\%}$ classification rates. The results for BCI mathematical task experiments show performance better than those of the Chinese phrase tasks. The selection time of each task depends on the mental task of subjects. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.265-273
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• 2016

A water wall system is one of the most important components of a boiler in a thermal power plant, and it is a nonlinear Multi-Input and Multi-Output (MIMO) system, with 6 inputs and 3 outputs. Three models are developed and comp for the controller design, including a linear model, a multilayer feed-forward neural network (MFNN) model and an Echo State Network (ESN) model. First, the linear model is developed by linearizing a given nonlinear model and is analyzed as a function of the operating point. Second, the MFNN and the ESN are developed by using training data from the nonlinear model. The three models are validated using Matlab with nonlinear input-output data that was not used during training.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권8호
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• pp.753-759
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• 2009

Feed-forward neural networks have been widely used as function approximation tools in the context of global approximate optimization. In the present study, a wavelet neural network (WNN) which is based on wavelet transform theory is suggested as an alternative to a traditional back-propagation neural network (BPN). The basic theory of wavelet neural network is briefly described, and approximation performance is tested using a nonlinear multimodal function and a composite rotor blade analysis problem. Laplacian of Gaussian function, Mexican function, and Morlet function are considered during the construction of WNN architectures. In addition, approximation results from WNN are compared with those from BPN.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.183-190
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• 2017

본 논문에서는 깊은 신경망을 이용한 오디오 이벤트 검출 방법을 제안한다. 오디오 입력의 매 프레임에 대한 오디오 이벤트 확률을 feed-forward 신경망을 적용하여 생성한다. 매 프레임에 대하여 멜 스케일 필터 뱅크 특징을 추출한 후, 해당 프레임의 전후 프레임으로부터의 특징벡터들을 하나의 특징벡터로 결합하고 이를 feed-forward 신경망의 입력으로 사용한다. 깊은 신경망의 출력층은 입력 프레임 특징값에 대한 오디오 이벤트 확률값을 나타낸다. 연속된 5개 이상의 프레임에서의 이벤트 확률값이 임계값을 넘을 경우 해당 구간이 오디오 이벤트로 검출된다. 검출된 오디오 이벤트는 1초 이내에 동일 이벤트로 검출되는 동안 하나의 오디오 이벤트로 유지된다. 제안된 방법으로 구현된 오디오 이벤트 검출기는 UrbanSound8K와 BBC Sound FX자료에서의 20개 오디오 이벤트에 대하여 71.8%의 검출 정확도를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.7-17
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• 2015

본 논문에서는 터보 등화기를 결합한 단일 안테나 구조의 동일 대역 동시 전 이중 통신 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 단일 안테나를 사용하기 위하여 Balanced Feed Network회로를 이용하여 송신 신호와 수신 신호를 격리시킨다. 또한 추가적으로 자기 간섭 신호를 감쇄시키기 위하여 RF Cancellation과 Digital Cancellation을 사용한다. 마지막으로 상대국에서 자국으로의 채널 상황이 열악할 경우와 Digital Cancellation이후에도 남은 잔류 자기 간섭 신호에 의한 상대국에서 보낸 수신 신호에 오류가 발생할 경우에도 통신의 신뢰도를 보장할 수 있도록 터보 등화기를 결합한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위하여 Simulink 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 시스템을 설계하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 제안하는 시스템은 단일 안테나를 사용하며 동일 대역에서 Balanced Feed Network, RF(radio frequency) Cancellation, Digital Cancellation 그리고 터보 등화기를 통해 자기 간섭 신호를 효과적으로 제거하고 열악한 채널 상황에서도 전 이중통신을 할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.518-523
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• 2015

This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body's joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권3호
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• pp.309-330
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• 2009

In this paper, we introduce the architecture of Genetic Algorithm(GA) based Feed-forward Polynomial Neural Networks(PNNs) and discuss a comprehensive design methodology. A conventional PNN consists of Polynomial Neurons, or nodes, located in several layers through a network growth process. In order to generate structurally optimized PNNs, a GA-based design procedure for each layer of the PNN leads to the selection of preferred nodes(PNs) with optimal parameters available within the PNN. To evaluate the performance of the GA-based PNN, experiments are done on a model by applying Medical Imaging System(MIS) data to a multi-variable software process. A comparative analysis shows that the proposed GA-based PNN is modeled with higher accuracy and more superb predictive capability than previously presented intelligent models.

• ETRI Journal
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• 제9권1호
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• pp.125-137
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• 1987

반도체 산업에서는 반도체 소자의 고집적도와 고기능화로 인하여 전반적으로 생산설비의 자동화가 급격히 발달함에 따라 생산라인의 관리자동화가 필연적으로 요구되고 있다. 이것은 컴퓨터 network에 의한 콘트롤과 자동운반 시스팀에 의한 공정제어를 실시하기 때문이다. 이러한 시스팀들의 특징은 feed forward, feed back 에 의한 정확한 공정제어와 on line, real time의 데이터 수집, 해석을 한다. 그러나 전반적인 자동화를 실현하려면 웨이퍼의 자동 handling 기술, 고성능 센서의 개발 등이 문제점으로 남아있다.