• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제4권3호
• /
• pp.308-317
• /
• 2006

To control the tip position of a flexible-link manipulator, a neural network (NN) controller is proposed in this paper. The dynamics error used to construct NN controller is derived based on output redefinition approach. Without the filtered tracking error, the proposed NN controller can still guarantee the closed-loop system uniformly asymptotically stable as well as NN weights bounded. Furthermore, the tracking error of desired trajectory can converge to zero with the proposed controller. For comparison an NN controller with filtered tracking error is also designed for the flexible-link manipulator. Finally, simulation studies are carried out to verify the theoretic results.

• 지능정보연구
• /
• 제1권2호
• /
• pp.103-121
• /
• 1995

This study proposes a artificial neural network method to predict the time to buy and sell the stocks listed on the Korea Composite Stock Price Index(KOSPI). Four types (NN1, NN2, NN3, NN4) of independent networks were developed to predict KOSPIs up/down direction after four weeks. These networks have a difference only in the length of learning period. NN5 - arithmetic average of four networks outputs - shows an higher accuracy than other network types and Multiple Linear Regression (MLR), and buying and selling simulation using systems outputs produces higher reture than buy-and-hold strategy.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.469-470
• /
• 2015

우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1647-1650
• /
• 2010

다양한 옥내 측위 방법이 연구 발표되었다. 그 중에서 무선근거리통신망을 이용하는 방법은 측위를 위한 별도의 특수 장비를 요구하지 않기 때문에 실용적이다. 무선근거리통신망 기반 옥내 측위에서는 지문방식과 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법이 가장 흔히 사용되는 두 가지 방법이다. 지문방식은 시간과 노력이 많이 소요되는 준비단계가 필요하지만 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법보다 정확한 반면, 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법은 구현하기가 용이하지만 오차가 심하다. 때때로 지문방식 조차도 실제 응용에 적용되기에 부적절할 만큼 오차가 커, [1]은 일종의 지문방식인 K-NN (K nearest neighbors) 방법의 오차를 개선하기 위한 파티클 필터를 소개하였다. 칼만 필터도 역시 K-NN 옥내 측위의 정확도 개선을 위하여 사용된 바 있다. 본 논문은 K-NN 방법의 정확도 개선에 있어 칼만 필터와 파티클 필터의 성능을 비교하는 실험 결과를 소개한다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2023

Smart IoT over high speed network and high performance smart devices explodes the ubiquitous services and applications. Nearest Neighbor(NN) query is one of the important type of queries that have to be supported for ubiquitous information services. In order to process efficiently NN queries in the wireless broadcast environment, it is important that the clients determine quickly the search space and filter out NN from the candidates containing the search space. In this paper, we propose a hybrid index of Voronoi and grid partition to provide quick search space decision and rapid filtering out NN from the candidates. Grid partition plays the role of helping quick search space decision and Voronoi partition providing the rapid filtering. We show the effectiveness of the proposed index by comparing the existing indexing schemes in the access time and tuning time. The evaluation shows the proposed index scheme makes the two performance parameters improved than the existing schemes.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제29권5호
• /
• pp.693-703
• /
• 2022

This study investigates an effective approach to stabilize nonlinear systems. To ensure the asymptotic nonlinear stability in nonlinear discrete-time systems, the present study presents controller for an EBA (Evolved Bat Algorithm) NN (fuzzy neural network) in the algorithm. In fuzzy evolved NN modeling, the auxiliary circuit with high frequency LDI (linear differential inclusions) and NN model representation is developed for the nonlinear arbitrary dynamics. An example is utilized to demonstrate the system more robust compared with traditional control systems.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권1호
• /
• pp.408-421
• /
• 2015

Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.27-47
• /
• 2013

이 연구에서는 자동 색인을 통해 쉽게 얻을 수 있는 자질의 문헌빈도와 장서빈도를 이용하여 자동분류에서 자질 선정 기법을 kNN 분류기에 적용하였을 때, 어떠한 분류성능을 보이는지 알아보고자 하였다. 실험집단으로 한국일보-20000(HKIB-20000)의 일부를 이용하였다. 실험 결과 첫째, 장서빈도를 이용하여 고빈도 자질을 선정하고 저빈도 자질을 제거한 자질선정 방법이 문헌빈도보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다. 둘째, 문헌빈도와 장서빈도 모두 저빈도 자질을 우선으로 선정하는 방법은 좋은 분류성능을 가져오지 못했다. 셋째, 장서빈도와 같은 단순빈도에서 자질 선정 구간을 조정하는 것이 문헌빈도와 장서빈도의 조합보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.115-123
• /
• 2009

논문에서는 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핵심 개념은 무리 속에서 움직이는 개체인 보이드가 지속적으로 자신의 방향과 위치를 변경시키나 자신의 다음 방향의 결정에 영향을 주는 k개의 가장 가까운 이웃인 kNN은 자주 바뀌지 않는다는 사실을 이용하여 성능을 개선하는 것이다. 본 논문에서 이전의 kNN을 이용하여 새로운 kNN이 변경되었는지를 판별하는 방법이 제안되었고, 제안된 방법의 정당성은 정리를 통하여 증명되었다. 제안된 방법은 구현되었으며, 기존의 공간분할 방법과 성능이 비교되었다. 비교 결과로부터 제안된 알고리즘이 초당 프레임 수 관점에서 기존의 알고리즘보다 약 30% 개선 효과를 주는 것을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2008

위치기반 서비스(LBS, Location Based Services)에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 이동 중에도 질의를 통한 최근접 이웃(NN, Nearest Neighbor) 탐색에 대한 필요성이 증가하였다. 이와 같은 동적환경에서의 최근접 이웃 탐색은 탐색 구간에 대해 NN탐색기법을 반복 적용하여 수행해 왔으나 이는 불필요한 중복연산이 발생하여 탐색 비용이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이동 중에도 탐색 구간에 대해 연속적인 최근접 이웃(CNN, Continuous Nearest Neighbor)을 탐색하는 새로운 기법인 Slabbed_CNN을 제안한다. Slabbed_CNN은 슬랩을 이용하여 탐색 구간을 줄임으로써 기존 CNN기법의 탐색영역과 계산비용을 감소시킴으로써 기존 CNN보다 연산비용을 감소시키고 빠른 서비스를 제공한다.