본 연구에서는 기준 모델 적응제어 방식에서 직접 적응제어 방식을 사용하여 부하의 변동 및 외란이 발생할 경우에도 매니퓰레이터의 정확한 궤적의 추종 및 속도 의 실시간 제어가 가능한 적응제어시스템을 설계하고자 한다. 제2절에서는 로봇 매니퓰레이터의 기구학적 이론 및 동적 모델링에 대한 기본이론을 전개하고, 제3절 에서는 제어시스템의 설계를 위한 제어 알고리즘과 초안정(hyperstability)이론을 통한 안정성 해석을 다룬다. 그리고 제4절에서는 제안된 제어기의 성능 평가를 위해 6관절 로봇인 스탠포드 로봇 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통한 결과를 토오크 계산법(computed torque method)에 의한 결과와 비교 검토함으로서 제안된 제어기의 성능을 예증한다.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
해결해야 할 문제가 복잡해짐에 따라 소프트웨어의 구조가 대단히 복잡해지고 있다. 이는 데이터와 응용 프로그램 모두 동적 분산적 성격이 강해지고 있기 때문이다. 소프트웨어 시스템은 사용자간의 작업을 조정하는 역할뿐만 아니라 분산된 프로그램간의 협력기능을 관리하는 데에도 일조를 하도록 요구되고 있다. 소프트웨어 에이전트는 이러한 요구를 만족시키는 일반적인 메커니즘을 갖고 있다. 에이전트가 대단히 동적이고 분산된 환경하에서 효과적으로 주어진 작업을 수행하기 위하여 적응성을 가질 필요가 있다. 적응성은 에이전트 행동의 여러 차원에 존재하는 기능으로, 본 논문에서는 이 적응성을 에이전트의 관점에서 내부구조 살펴보고 튜토링 에이전트에 적용할 수 있는 적응형 에이전트 모델을 제시하고자 한다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 특정한 형태의 제약 즉, 매니퓰레이터의 자유도와 주어진 제약조건의 차원의 차이가 1이며, 매니퓰레이터의 동역학을 작업영역에서의 축차모델로 나타내었을 때, 변환행렬이 단위행렬로 나타나는 제약을 가지는 불확실한 로봇 매니퓰레이터의 위치/힘 추종을 위한 적응제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 비선형 좌표변환을 통하여 얻어진 로봇의 축차모델(reduced-order model)을 이용하여 위치제어와 힘제어의 문제를 분리한다. 특히, 비선형 동적 필터를 이용하여 위치의 측정만을 필요로 하며, 적응제어 기법을 통하여 전역 점근적인 안정성을 보장한다.
이질적이고 분산된 환경에서의 컴퓨팅 요소들은 변화하는 사용자의 요구와 상황을 인지하여 주위 환경에 적응할 필요가 있으며 이렇게 자동화된 요소, 즉 적응된 에이전트들은 동적으로 설정된 목표를 해결하기 위해 서로 협력해야 한다. 이렇게 적응된 에이전트를 구현하기 위해서는 이들이 인지된 상황을 추론할 수 있는 지식베이스의 구축이 필수적이며 이러한 지식을 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효과적으로 관리하는 온톨로지 저장소를 활용하여 다양한 지식원과 에이전트간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Knowledge Description Model을 제시한다.
최근의 비즈니스 환경은 고객, 공급자, 파트너 등 다수 기업과의 관계적 협업관계가 중시되는 수평적 통합환경으로 변화하고 있다. 이러한 관계적 협업이 중시되는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 갖추기 위해서 기업은 급변하는 사용자와 시장 요구에 민첩하게 대응하고 적응해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스를 이용하여 다수의 협업관계를 가능하도록 동적 환경에서 배치와 재구성이 가능한 모델을 제시한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 기술을 이용하여 필요한 서비스들을 의미적으로 발견하고 동적으로 재구성한다. 웹 서비스 발견 및 재구성 프토토타입을 통하여 본 모델의 유효성을 보인다.
이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.
이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대 값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.
병렬기구를 이용하여 항만공사를 위한 수중로봇을 개발하였다. 수중으로 큰 피복석을 옮기기 위해 수중로봇은 크레인에 의해 권양된다. 수중로봇의 요오와 피치운동은 유압 실린더에 의해 제어되지만 롤 운동은 제어되지 않는다. 롤 운동을 위해 로봇 양쪽에 프로펠러가 장착되어 제어된다. 본 논문은 수중로봇의 롤 운동제어에 관한 것이다. 롤 운동 각도를 측정하기 위해 자이로 센서가 사용되었다. 로봇의 롤 운동을 2차 비선형 시스템으로 나타내고 반복 리스트 스퀘어 방법과 적응인식 방법으로 동적 모델을 찾았다. 동적 모델로 외란을 보상하기 위한 제어입력을 계산하고 PD 제어, 반복 리스트 스퀘어 모델 베이스 제어, 적응 모델 베이스 제어를 롤 운동제어에 적용했다. 수중로봇의 시스템을 설명하고 제안한 제어기의 시뮬레이션과 실험결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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