수정된 Elman 신경회로망을 이용한 제어방식

정경권,김주웅,엄기환 동국대학교 대학원 1998 大學院硏究論集-東國大學校 大學院 Vol.28 No.-

The neural network is a static network that consists of a number of layer: input layer, output layer and one or more hidden layer connected in a feedforward way. The popularity of neural network appear to be related to its ability of learning and approximation capability. The Elman Neural Network proposed the J.Elman, is a type of recurrent network. It has the feedback links from hidden layer to context layer. So Elman neural network is the better performance than the neural network. In this paper, we propose the Modified Elman Neural Network. The structure of a MENN is based on the basis ENN. The recurrency of the network is due to the feedback links from the output layer and the hidden layer to the context layer. In order to certify the usefulness of the proposed method, the MENN apply to the multi tracking control and the X-Y Cartesian tracking. Simulation shows that the proposed MENN method is better performance than the multi layer neural network and the ENN.

변형된 신경회로망을 이용한 PID 제어 방식

정경권,김경수,엄기환 동국대학교 산업기술연구원 1999 산업기술논문집 Vol.13 No.-

본 논문에서는 산업 현장에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 파라미터를 다층 신경회로망을 이용하여 자동으로 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 자기 궤환 뉴런을 가진 다층 신경회로망이 플랜트의 입력과 출력을 이용하여 PID 제어기의 파라미터들을 학습에 의하여 자동 동조한다. 다층 신경회로망은 자기 궤환 뉴런을 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성되고, 출력은 3개 값을 갖는다. 이것은 PID 제어기의 비례(P), 적분(I), 미분(D) 파라미터로 사용된다. 이 값들은 특정한 값으로 고정되는 것이 아니라 제어 수행과정 중에서도 다층 신경회로망의 학습에 의해 계속 변화된다. DC 서보 모터를 대상으로 추종 제어 시뮬레이션 및 실험을 통해서 제안한 방식의 유용성을 확인하였다. In this paper, we propose a modified neural network for the auto-tuning of proportional, integral, and derivative parameters of PID controller, which is widely used in the industries. The proposed method uses a multi-layer neural network with self-feedback neuron for the auto-tuning of the parameters of PID controller using input and output of the plant by learning. The neural network consists of three layers ; input-layer, hidden-layer, and output-layer. The output layer will have three outputs and each will be used as P, I, D parameters. Those values are not specific not fixed but being modified according to the learning of multi-layer neural network. The simulation and experiment results showed the effectiveness of proposed control method.

유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 동정

정경권,정성부,엄기환 동국대학교 산업기술환경대학원 1998 산업기술논총 Vol.4 No.-

In this paper, we propose a nonlinear system identification method using genetic algorithm. We represent the nonlinear system as a parameter vector and a measurement vector. In order to identify the nonlinear system, we find the parameter vector using genetic algorithm. The parameter vector is regarded as a chromosome of gene. The error between the desired output and estimated output every sampling period is used to calculate the fitness of one gene. The simulation results showed the effectiveness of using the genetic algorithm in the nonlinear system identification.

2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 최적 배치

정경권,엄기환 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.44 No.1

In this paper, we propose an optimal placement of sensor nodes with 2.4GHz wireless channel characteristics. The proposed method determines optimal transmission range based on log-normal path loss model, and optimal number of sensor nodes calculating the density of sensor nodes. For the lossless data transmission, we search the optimal locations with self-organizing feature maps(SOM) using transmission range, and number of sensor nodes. We demonstrate that optimal transmission range is 20m, and optimal number of sensor nodes is 8. We performed simulations on the searching for optimal locations and confirmed the link condition of sensor nodes. 본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서 노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.

퍼지 논리 시스템을 이용한 PID 제어 방식

鄭慶權,孫東卨 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.40 No.9

In this paper, we propose a automatic tuning method of the PID control gains. The proposed method consists of the Ziegler-Nichols formula with a single parameter, tunes the single parameter using the fuzzy logic system. The inputs of fuzzy logic system are error and derivative error, and the output is the single parameter. In order to verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experiment are carried out for the control of DC servo motor. Simulation and experimental results demonstrate that better control performance can be achieved when compared with that of the conventional Ziegler-Nichols PID control. 본 논문에서는 PID 제어 이득의 자동 조정 방식을 제안한다. 제안한 방식은 단일 파라미터의 Ziegler-Nichols 수식으로 구성되어 있고, 퍼지 논리 시스템을 이용하여 단일 파라미터를 조정한다. 퍼지 논리 시스템의 입력은 오차와 오차의 변화분이며, 출력은 단일 파라미터이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 DC 서보 모터를 대상으로 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 시뮬레이션과 실험 결과 제안한 방식이 기존의 Ziegler-Nichols PID 제어 방식보다 우수함을 확인하였다.

비선형 시스템 식별을 위한 수정된 Elman 신경회로망 구조 ( Modified Elman Neural Network Structure for Nonlinear System Identification )

정경권,권성훈,이인재,이정훈,엄기환 대한전자공학회 1998 대한전자공학회 학술대회 Vol.1998 No.7

유전자 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템 식별 방식 ( Nonlinear System Identification Method Using Genetic Algorithm )

정경권,정성부,김한웅,엄기환 대한전자공학회 1998 대한전자공학회 학술대회 Vol.1998 No.7

SOM을 이용한 LVQ 네트워크 설계

鄭慶權,李鎔求,嚴基煥 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.40 No.9

In this paper, we propose a design method of the LVQ network using the SOM. The proposed method determines subclasses and initial reference vectors of the LVQ network using the SOM. The efficacy of the proposed method is verified by means of simulations on iris data of Fisher and character recognition. The results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional LVQ network. 본 연구에서는 SOM을 이용하여LVQ 네트워크 설계 방식을 제안한다. 제안한 방식은 SOM을 이용하여 LVQ 네트워크의 서브 클래스를 결정하고, 기준 벡터의 초기값을 설정하는 방식으로 LVQ 네트워크의 분류 성능을 향상시킨다. 제안한 방식으로 설계된 LVQ 네트워크의 유용성을 확인하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 문자 인식에 적용하여 기존 LVQ 네트워크의 초기 기준 벡터를 설정하는 방식들과 비교, 검토한 결과 우수한 분류 성능을 확인하였다.

전방향 신경회로망을 이용한 블록암호화 기법

정경권,엄기환 동국대학교 산업기술연구원 1998 산업기술논문집 Vol.11 No.-

본 논문에서는 전방향 신경회로망으로 암호 함수를 구성하는 블록 암호 알고리즘 방법을 제안한다. 제안한 방법은 블록 암호 알고리즘에서 사용되는 암호화 함수 전체를 전방향 신경회로망으로 대치하는 방법과, DES 암호 알고리즘에서 S-box를 전방향 신경회로망으로 대치하는 방법이다. 신경회로망의 가중치를 키로 사용하여 암호화 및 복호화를 수행한다. 신경회로망의 비선형적인 특성과 각각의 층을 구성하고 있는 뉴런간의 방대한 연결로 복잡한 구조를 가지고 있다. 또한 은닉층의 구성에 따라 여러 형태의 설계가 가능하다. In this paper, we propose a block cipher algorithms composing cipher function using feedforward neural network. The proposed methods are that cipher function used in the block cipher algorithm is totally replaced with feedforward neural network, and also, S-box is replaced with feedforward neural network in DES algorithm. The weight of neural network is used as a key to perform an encryption and decryption. It has complex structure due to its nonlinear characteristic and the enormous connections among neurons which organize layers respectively. Also, various design shapes are applicable by different structures of hidden layers.

무선 센서 네트워크를 이용한 현장 견학의 그룹 관리 시스템

정경권,이승준,김민철,경여선,엄기환,Jung, Kyung-Kwon,Lee, Seung-Joon,Kim, Min-Chul,Kyung, Yeo-Sun,Eom, Ki-Hwan 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.11

본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용한 현장 견학의 그룹 관리 시스템을 제안한다. 각 그룹을 담당하는 선생님은 휴대형 장치를 이용하여 아이들을 관리하고, 확인할 수 있고, 아이가 그룹을 벗어났을 때 감지할 수 있다. 아이들은 센서 노드를 사용하여 5초마다 패킷을 전송하고, 선생님 주변 30m 이내에 위치하도록 한다. 선생님은 아이들을 관리하고, 없어진 아이들을 확인할 수 있다. 제안한 시스템은 현장 견학뿐만 아니라 수학여행이나 소풍에 사용될 수 있다. 또한 제안한 시스템의 센서 노드는 배터리로 동작되기 때문에 전류 소모량을 측정하여 수명을 예측할 수 있다.