• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.499-501
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• 1998

In this paper, we present a self-compensating PID controller which consists of a conventional PID controller that controls the linear components and a neural controller that controls the higher order and nonlinear components. This controller is based on the Harris's concept where he explained that the adaptive controller consists of the PID control term and the disturbance compensating term. The resulting controller's architecture is also found to be very similar to that of Wang's controller. This controller adds a self-tuning ability to the existing PID controller without replacing it by compensating the control errors through the neuro-controller. When applied to an actual magnetic levitation system which is known to be very nonlinear, it has also produced an excellent results.

• BMB Reports
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• 제49권1호
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• pp.3-10
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• 2016

microRNAs (miRNAs) are key regulators of cell state transition and retention during stem cell proliferation and differentiation by post-transcriptionally downregulating hundreds of conserved target genes via seed-pairing in their 3' untranslated region. In embryonic and adult stem cells, dozens of miRNAs that elaborately control stem cell processes by modulating the transcriptomic context therein have been identified. Some miRNAs accelerate the change of cell state into progenitor cell lineages—such as myoblast, myeloid or lymphoid progenitors, and neuro precursor stem cells—and other miRNAs decelerate the change but induce proliferative activity, resulting in cell state retention. This cell state choice can be controlled by endogenously or exogenously changing miRNA levels or by including or excluding target sites. This control of miRNA-mediated gene regulation could improve our understanding of stem cell biology and facilitate their development as therapeutic tools. [BMB Reports 2016; 49(1): 3-10]

• 전기의세계
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• 제21권5호
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• pp.7-12
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• 1972

Applying the theory of physiology and control systems, the visual system was studied as a regulator of impining light. The characteristics function of visual system is mainly analysed by spato-temporal characteristics based upon Enroth's model, Broca-Sulzer phenomenon and Mach effect. Some aims of this paper are as follows. (1) In order to get the excitatory and inhibitory potential of the intermediated cell layer in the retina, the exponential value, {exp(FM/kT)- $I_{mn}$ } is caculated based on the physiological theory in neuro-phenomena. (2) To show the visual characteristics by analog simulation for generating stimulus waveforms and analysis, the visual adaptation was recorded as electrical stimulation in the form of step functions. Furthermore, ti is shown that the above experimental data agrees satisfactorily with the theoretical (psychophysiological) values. This study is expected to lead to further studies concerned with human observer and human operator in control and especially pattern recognition systems.stems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1372-1377
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• 2013

본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 합성 다층 퍼셉트론에 입각하여 셀룰라 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검파하는 것에 대하여 소개하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 공동 간섭과 협대역 간섭의 실제 음색에서 기존에 쓰여진 레이크 수신기보다 더 낮은 비트 오차 확률을 가지는 NNAC(neural network adaptive correlator)에 대하여 분석 하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.152-156
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• 2008

We consider the problem of constructing observers for nonlinear systems with unknown inputs. Connectionist networks, also called neural networks, have been broadly applied to solve many different problems since McCulloch and Pitts had shown mathematically their information processing ability in 1943. In this thesis, we present a genetic neuro-control scheme for nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권2호
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• pp.175-181
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• 2009

해저지진 시 해양구조물의 진동제어를 위한 인공지능 능동제어기법을 제안하였다. 해양구조물의 동적거동은 유체-구조물 상호작용에 의한 비선형 거동을 고려하였으며 인공신경망의 학습기법을 이용하여 해양구조물의 진동제어기를 구현하였다. 수치해석결과 비제어시와 수동제어 그리고 본 연구에서 개발한 인공신경망 제어기법에 의한 성능을 비교하였다. 진동제어 성능은 능동제어가 가장 우수하였으며 신경망 제어기법은 비선형거동을 하는 해양구조물에 적용하여도 그 성능이 매우 뛰어남을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.619-625
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• 2000

많은 제어기법들이 이산시간영역제어계의 제어성능을 개선시키기 위해서 제안되고 있다. 위치제어계에서 일반적으로 제어기의 출력이 제어대상의 입력으로 사용된다. 그러나 불필요한 잡음이 제어기의 출력에 포함된다. 그러므로 이러한 잡음을 제거하기 위해서 전치보상기를 사용할 필요가 있다. 본 논문에서 전치보상기를 갖는 확대 I-PD 제어계를 구성하였고 이 전치보상기와 I-PD 제어기를 신경망으로 설계하였다. 그리고 전치보상기와 I-PD제어기의 계수들이 계의 응답특성들이 어떤 조건 하에서 변할 때 계의 희망하는 응답이 되도록 자동적으로 조정되도록 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1251-1253
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• 2004

This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive system. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of SPMSM using neuro-fuzzy control(NFC) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권2호통권42호
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• pp.37-46
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• 2005

현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.166-174
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• 1999

최적효율제어를 통한 유도전동기의 효율향상은 에너지 절감측면에서 매우 중요하며 인공신경망을 사용하면 시스템의 특성이 충분히 해석되지 않은 상태에서도 우수한 제어특성을 얻을 수 있다. 본 논문은 유도전동기 구동시스템에서 최적 슬립주파수를 추종하는 실시간 인공신경망 회로를 구성하여 운전효율을 최적화하는 제어방법을 제안한다. 제안된 최적 효율제어기는 인공신경망 제어기에 의해 시스템의 비선형성을 포함하여 전동기의 내부손실이 최소가 되는 운전점을 추종한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 기존의 일정v/f 방식에 비하여 고속 경부하시 경제성 있는 에너지 절감효과를 충분히 확보할 수 있었다.