본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
지반계수와 지반형상에 포함된 불확실성 뿐만아니라 근사적인 수치모델링에 기인하여 현장 연약지반에 대하여 예측된 거동과 실제로 계측된 거동은 매우 상이한 경우가 많다. 이러한 예측 결과를 개선하기 위하여 본 논문에서는 다음사항을 고려하였다. 계측치로부터 현장지반의 물성치를 보다 적절히 추정하기 위하여 최적화 기법이 적용되었으며, 3차원 거동효과를 효과적으로 고려하기 위하여 등가의 모델이 적용되었다. 지반의 압밀과정에 영향을 주는 수정 Carnflay모델의 지반계수값을 현장에서 계측된 침하량과 간극수압을 바탕으로 BFGS기법을 적용하여 최적화하였으며, 최적화 기법은 일반적인 압밀 해석 프로그램인 SPINED에 적용되었다. 제안된 프로그램을 사용하여 연약지반의 시간의존적인 압밀거동을 적절히 예측할 수 있다.
A current trend of design methodologies is to make engineers objectify or automate the decision-making process. Numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, the Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, a design procedure for global robust optimization is developed based on the kriging and global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Robustness is determined by the DACE model to reduce real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. As the postprocess, the first order second-moment approximation method is applied to refine the robust optimum. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.
In this paper we propose a disturbance design method to test a system's stability. It is shown that the time maximum disturbance is represented in bang-bang and state feedback form. To maximize the time severity index, the value of disturbance is determined by the associated switch curve. The original switch curve is vulnerable to model uncertainties and takes much calculation time. We propose an improved method to approximate the original switch curve. This reduces the computational time and implements sufficiently to test the stable system. Simulation results show how the approximate switch curve can be used to stress a system by driving it to oscillation along the maximum limit cycle.
알고리즘을 이용하여 금융 상품을 거래하는 알고리즘 트레이딩은 시장의 많은 요인들로 인해 그 결과가 안정적이지 못한 문제가 있다. 이 문제를 완화시키기 위해 트레이딩 알고리즘들을 조합한 앙상블 기법들이 제안되었다. 하지만 이 앙상블 방법에도 여러 문제가 존재한다. 첫째, 앙상블의 필요 요건인 앙상블에 포함된 알고리즘의 최소 성능 요건(랜덤 이상)을 만족시키도록, 트레이딩 알고리즘을 선택하지 못할 수 있다는 점이다. 둘째, 과거에 우수한 성능을 보인 앙상블 모델이 미래에도 우수한 성능을 보일 것이라는 보장이 없다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해 앙상블 모델에 포함되는 트레이딩 알고리즘들을 선택하는 방법을 다음과 같이 제안한다. 과거의 데이터를 기반으로 상위 성능의 앙상블 모델들에 포함된 트레이딩 알고리즘들의 기여도를 측정한다. 그러나 이 과거 데이터에만 기반 된 기여도들은 과거의 데이터가 충분히 많지 않고 과거 데이터의 불확실성이 반영되어 있지 않기 때문에 디리클레 분포를 사용하여 기여도 분포를 근사시키고, 기여도 분포에서 기여도 값들을 샘플하여 불확실성을 반영한다. 과거 데이터로부터 구한 트레이딩 알고리즘의 기여도 분포를 기반으로 Transformer을 훈련하여 미래의 기여도를 예측한다. 예측된 미래 기여도가 높은 트레이딩 알고리즘들을 앙상블 모델에 선택하여 포함시킨다. 실험을 통하여 제안된 앙상블 방법이 기존 앙상블 방법들과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
본 연구는 전산유체역학기법을 통해 화재유동을 수치적으로 모델링하고 화재발열량계 내부의 유동특성과 발열량 측정의 불확실성에 영향을 미치는 주요 측정인자들의 특성을 파악하고자 한다. 수치해석에 이용된 프로그램은 ANSYS사의 CFX 12.1이고 에디소산모델과 P-1 근사법을 적용하여 연소반응과 복사열전달을 해석한다. 수치해석결과 $90^{\circ}$ 곡관이 적용된 배기덕트의 경우 측정면에서 상대적으로 비대칭성이 높은 유동분포를 보였으며 속도장의 편차가 온도나 농도장의 편차에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 연구를 통해 신뢰성 높은 화재발열량계의 구축을 위한 설계과정을 최적화하고 효율적인 시스템 운영을 위한 기초자료를 제공한다.
보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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