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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
정윤도 (수원대학교) 박호성 (수원대학교) 김현기 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
324 - 327 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

RBF 뉴럴네트워크를 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석
정윤도 ,  박호성 ,  김현기 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2010.02 학술저널

2009

RBFNN을 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석
정윤도 ,  박호성 ,  김현기 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

2000

저온초전도전원장치를 이용한 초전도자석의 전압 및 충전전류 특성해석
정윤도 ,  윤용수 ,  김호민 외 4명 한국초전도저온공학회 학술대회 2000.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function뉴럴 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, 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 그러나 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 비용문제 등이 대두됨에 따라 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치를 통해 구축된 데이터를 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 이론적으로 해석하고자 한다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.
#초전도 전원장치 #RBF 뉴럴 네트워크 #FCM 클러스터링

목차

요약
1. 서론
2. 리니어형 전원장치
3. RBF 뉴럴 네트워크 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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