• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권2호
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• pp.157-164
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• 2007

Diagnosis techniques based on the dissolved gas analysis(DGA) have been developed to detect incipient faults in power transformers. Various methods exist based on DGA such as IEC, Roger, Dornenburg, and etc. However, these methods have been applied to different problems with different standards. Furthermore, it is difficult to achieve an accurate diagnosis by DGA without experienced experts. In order to resolve these drawbacks, this paper proposes a novel diagnosis method using fuzzy clustering and a radial basis neural network(RBFNN). In the neural network, fuzzy clustering is effective for selecting the efficient training data and reducing learning process time. After fuzzy clustering, the RBF neural network is developed to analyze and diagnose the state of the transformer. The proposed method measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in the transformer. To demonstrate the validity of the proposed method, various experiments are performed and their results are presented.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.314-324
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• 2020

Due to the nonlinearity and environmental uncertainties, the design of the ship's steering controller is a long-term challenge. The purpose of this study is to design an intelligent autopilot based on Extended Kalman Filter (EKF) trained Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) control algorithm. The newly developed free running model scaled surface vessel was employed to execute the motion control experiments. After describing the design of the EKF trained RBFNN autopilot, the performances of the proposed control system were investigated by conducting experiments using the physical model on lake and simulations using the corresponding mathematical model. The results demonstrate that the developed control system is feasible to be used for the ship's motion control in the presences of environmental disturbances. Moreover, in comparison with the Back-Propagation (BP) neural networks and Proportional-Derivative (PD) based control methods, the EKF RBFNN based control method shows better performance regarding course keeping and trajectory tracking.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1857-1858
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• 2008

본 논문에서는 FCM 기반 RBF 뉴럴네트워크(FCM-RBFNN) 구조를 제안하고 PSO를 이용한 FCM-RBFNN의 구조 및 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM-RBFNN서는 방사기저함수로써 가우시안, 삼각형 타입 등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 기존의 RBFNN에서 후반부는 상수형태로써 방사기저함수의 선형결합으로써 표현되는 반면에 제안된 FCM-RBFNN의 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 형태의 다항식으로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 WLSE를 이용하여 추정한다. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 성능은 퍼지규칙의 수, 후반부 다항식의 차수 FCM의 퍼지화 계수에 의하여 결정기 때문에 FCM-RBFNN의 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 PSO를 이용하여 FCM-RBFNN의 구조에 관련된 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화한다. 또한 후반부 다항식의 계수는 WLSE를 사용하여 추정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1363-1364
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• 2015

본 논문은 지문을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN: Radial Basis Function Neural Network)을 기반으로 지문을 식별하고 확인할 수 있는 방법을 제시한다. 지문 데이터로는 공인데이터인 FVC2002의 지문 데이터를 사용하였다. 지문 이미지의 개선을 위해 여러 단계의 전처리를 한 후 특징점을 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 방사형 기저함수 신경회로망을 통해 학습을 시키고 지문의 패턴을 분류하여 지문의 대상자와 일치하는 패턴의 지문들을 선정한다. 선정된 지문들과 입력된 지문의 특징점을 이용하여 지문의 대상자를 식별한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1966-1967
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• 2011

본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-145
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• 2010

본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.185-193
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• 2022

본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.239-240
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• 2008

본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.