패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 분류기는 퍼지 소속 함수를 적절히 설정함으로써 보다 향상된 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 함수 설정은 인식문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식과 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 소속도 함수의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 분류기의 소속도 함수를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 소속도 함수 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터 중에 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.
성능지수는 제어 대상이 되는 구조물의 응답과 제어기의 성능에 관한 가중함수로 구성되어 있다. 따라서 가중함수의 설계에 따라 성능지수가 변화되며 제어 효율이 달라진다. 본 논문에서는 최적 능동제어 알고리듬의 일종인 시간 영역에서의 성능지수를 고려한 LQR기법과 LQG기법 및 주파수 영역에서의 성능지수를 고려한 H₂기법에 대하여 동일한 가중함수를 적용하여 제어 성능인 제어율과 제어력을 비교하는데 목적을 두고 있다. 그러나, LQG기법은 모든 상태 변수를 알아야 하는 LQR기법의 한계를 극복할 수 있으며 LQR기법과 동일 수준의 제어율과 제어력을 보이고 있고 출력 제어라는 장점을 고려하면 현실적인 기법이라고 말할 수 있다. 마지막으로 구조물 응답과 제어기의 주파수 특성을 고려하여 주파수 필터의 가중함수를 설계하는 H₂기법을 분석하였다. H₂기법은 제어력을 저주파수 영역에 집중시킬 수 있기 때문에 구조물 응답을 효과적으로 제어할 수 있는 방법으로 분석되었다.
본 논문에서는 이중 홉 무선 네트워크에서 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 중계기 공정성에 대한 분석을 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성할 수 있음을 보인다. 그리고 모의 실험에서는 round-robin 기법과 기회적 중계 기법을 제안된 기법과 총 타임 슬롯에 대한 각 중계기별 타임 슬롯 분배율, 평균 공정성, 불능확률 비교를 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성하는 것과, 기회적 중계 기법과 거의 동일한 기울기로 불능확률이 떨어지는 것을 확인한다.
본 논문에서는 포텐셜 함수와 슬라이딩 모드 제어기법을 이용한 행동양식 기반의 분산형 군집비행 제어구조를 제안하였다. 군집비행 행동양식을 위해 각 개체의 상호작용을 포텐셜 함수로 표현하였으며, 군집형태를 유지하며 기준궤적을 추종하기 위해 군집중심점 제어기법을 제안하였다. 시스템의 불확실성과 임무환경에 의한 포텐셜 함수 변화에 대해 강건한 성능을 유지하기 위해 슬라이딩 모드 제어기법을 적용하여 제어기를 구성하고 안정성을 평가하였다. 또한 예상하지 못한 장애물에 대한 군집 회피기동을 위해 비행경로 수정기법을 제시하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 군집비행 제어기법의 성능을 평가하였다.
본 논문은 퍼지 기반의 토크 분배 함수를 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 토크 맥동 저감 기법을 제안한다. 일반적으로 스위치드 릴럭턴스 모터의 토크 맥동 저감 기법은 선행된 실험결과와 모터 파라미터의 변화에 대한 관측을 통해 오프라인으로 토크 분배 함수를 최적화한다. 이때, 모터의 높은 인덕턴스는 전류가 토크 분배 함수를 잘 추종하지 못하게 하여 의도치 않은 토크 맥동을 유발한다. 게다가 오프라인으로 토크 분배 함수를 계산하기 때문에 모델의 오차 및 변화에 따라 보상 성능이 저하 될 수 있다. 제안하는 제어기법은 퍼지 제어기를 이용하여 순시적으로 토크 분배 함수의 형상을 정정함으로써 토크 맥동을 저감한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 나카가미-m 페이딩 채널 환경을 가진 무선 중계 네트워크에서 reactive 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 불능 확률(outage probability)과 다이버시티 차수(diversity order)를 분석한다. 제안된 기법이 얻을 수 있는 다이버시티 차수는 중계기의 개수와 페이딩 파라미터에 의해 결정되며 최대 다이버시티(full diversity)를 얻음을 볼 수 있다. 그리고 모의 실험에서는 분석된 불능 확률 및 다이버시티 차수가 정확하게 일치하는 것을 확인한다.
함수 언어에서 병렬성을 표현하는 주된 기법으로는 스트릭트니스 분석과annotation이 있다. 스트릭트니스 분석은 번역기가 병렬성 탐색을 수행하여 탐색된 정보를 목적 프로그램에 표현하는 기법이며, annotation은 프로그래머에게 병렬성 탐색을 맡겨서 원시프로그램에 표현하도록 하는 기법이다. 본 연구는 annotation에 관한 것으로 annotation 구문을 가지는 원시함수 언어와 이를 위한 번역기의 전반부를 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 번역기의 전반부는 원시함수언어 프로그램을 중간 언어인 확장 람다계산 프로그래프로 번역한다 번역기는 UNIX 환경에서 컴파일러 자동화 도구인 YACC, Lex를 사용하여 C로 구현한다. 본 논문에서는 번역기에 사용된 구현기법에 대해서 기술한다.
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.
본 논문은 비선형 시스템의 소속함수 의존성을 이용한 관측기 기반 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. Takage-Sugeno (T-S)퍼지 모델링을 이용해 비선형 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 시스템의 안정화 조건은 소속함수의 의존성을 이용한 리아푸노프 안정도 해석 방법을 이용해 유도된다. 안정화 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현되며, 부등식의 해를 이용해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통해 설계된 제어기의 타당성을 검증한다.
컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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