• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.41-48
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• 2003

본 논문은 개선된 카오틱 신경망을 이용한 비선형 시스템의 적응제어에 관한 것이다. 개선된 카오틱 신경망은 기존의 카오틱 신경망을 간략화하며 동적 특성을 강화하기 위하여 제안하였다 또한 새로운 동적 역전파 학습방법을 개발하였다. 제안된 신경회로망은 다변수 시스템의 시스템식별과 신경망 적응제어 시스템에 적용하였다. 제안된 신경망은 비선형 동적시스템에 우수한 적응성을 가지므로 시뮬레이션 결과는 우수한 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1034-1038
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• 2020

레이더를 통한 표적식별을 효과적으로 처리하기 위해서는 표적에 대한 정확한 신호 정보가 필요하다. 그러나 이러한 표적 신호에는 잡음이 섞여 있는 경우가 일반적이며, 이 부분에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 표적에 대한 이미지 처리, 표적신호처리, 표적식별 등이 그 예라 할 수 있겠다. 군사적 측면으로 볼 때 표적식별 분야가 중요하므로 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 비행체 표적식별에 대한 연구를 수행하였다. 비행체에 대한 반사파 데이터를 활용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 학습시켜 모델에 대한 최적화를 수행하였고, 최적화된 모델에 표적에 대한 테스팅 데이터를 입력하여 표적식별에 대한 실험을 수행하여 그 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1044-1049
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• 2018

CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권4호
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• pp.537-543
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• 2003

Transient vibration generated by developing localized fault in gear can be used as indicators in gear fault detection. This vibration signal suffers from the background noise such as gear meshing frequency and its harmonics and broadband noise. Thus in order to extract the information about the only gear fault from the raw vibration signal measured on the gearbox this signal is processed to reduce the background noise with many kinds of signal-processing tools. However, these signal-processing tools are often very complex and time waste. Thus. in this paper. we propose a novel approach detecting the damage of gearbox and analyzing its pattern using the raw vibration signal. In order to do this, the residual signal. which consists of the sideband components of the gear meshing frequent) and its harmonics frequencies, is extracted from the raw signal by the power spectral density (PSD) to obtain the information about the fault and is used as the input data of the artificial neural network (ANN) for analysis of the pattern of gear fault. This novel approach has been very successfully applied to the damage analysis of a laboratory gearbox.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.459-460
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• 2001

In this paper, we analyze algorithms for diagnosing of VEP(visual evoked potential) signal. We used wavelet transform for the preprocessing of VEP signal data and back propagation neural network for the pattern recognition. We used several wavelets to study their effects and efficiency in the preprocessing of VEP. The diagnosis system led to good results. We obtained the noise reduced and compressed signal with the wavelet transform of the training VEP signal. So it is possible to train the neural network faster and exact diagnosis processing is possible in the neural network. From the experimental results, we know that the discrimination ability of the neural network is changed by the type of basis vector and the proposed system is good to the diagnosis of VEP.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.145-148
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• 2003

In this paper an nonlinear neuro PID controller is constructed by the control system of general PID controller using a Self-Recurrent Neural Network. And the games of the PID controller in the proposed control system are automatically adjusted by back-propagation algorithm of the neural network. Applying to the position control system, it's performance is verified through the results of computer simulation.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.193-196
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• 2000

ln this paper, we consider to apply of 2-DOF (Degree of Freedom) PID controller at D.C servo motor system. Many control system use I-PD, PIB control system. but the position control system have difficulty in controling variable load and changing parameter We propose neural network 2-DOF PID control system having feature for removal disturbrances and tracking function in the target value point.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.54-60
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• 2002

본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망-퍼지 하이브리드 제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과, 제안한 속도제어기가 신경망제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 속도제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험 결과를 관찰하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.89-94
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• 2001

본 논문에서는 로봇 매니플레이터의 고속 동작시 위치 제어의 정확성을 감소시키는 다중 모드 오차 진동을 제거 할 수 있는 단순한 슬라이딩 모드 제어를 소개한다. 또한 시스템의 파라메터 변화와 외란으로 인해 슬라이딩 평면 조건의 깨짐을 방지하기 위해 신경망 학습 기능이 사용되어 진다. 그러므로 본 논문에서는 신경망을 이용한 슬라이딩 모드 제어시스템이 설계되고, 제안된 제어 시스템의 성능은 시뮬레이션 을 통해 증명된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.77-84
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• 2001

신경망을 이용한 선형프로그랭 회로를 홉프필드가 제안한 이후로 이에 관한 많은 논문들이 발표되었으며, 그 중에는 비선형 프로그래밍 문제에 관한 것들도 많다. 그래서 비용함수가 비선형인 경우는 해결이 되었으나 제한조건이 비선형인 경우에는 해결되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 제한조건이 비선형인 경우를 포함하는 즉 비용함수와 제한조건 모두 비선형인 경우를 풀 수 있는 일반적인 비선형프로그래밍 신경망을 제안하고자 한다.