동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 선형행렬 부등식을 이용한 TS 퍼지 분류기 설계 방법을 제안한다. TS 퍼지 분류기를 설계하기 위해 퍼지규칙의 후반부 파라메터가 분류기의 성능을 최대로 하도록 동정되어야 한다. 이러한 동정 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화 기법이 사용되었다. 후반부 파라메터 동정 문제는 볼록 최적화 문제로 변환되며, 선형행렬 부등식으로 표현된다. 선형행렬 부등식으로 표현된 볼록 최적화 문제는 일반 고유값 문제로 근사화 되며, 일반 고유값 문제를 최적화함으로써 최소의 분류 에러를 가지는 최적의 후반부 파라메터가 결정된다. 제안된 분류기의 성능을 평가하기 위해 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer Database 데이터에 대한 분류기의 성능을 모의 실험을 통해 확인하였다. 마지막으로, 모의 실험 결과 제안된 TS 퍼지 분류기의 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
최근 유도전동기를 이용한 가변속 구동시스템의 수요가 자동화 및 에너지의 효율적 이용 측면에서 육상 산업체는 물론, 선박 및 해양플랜트에도 확산되고 있다. 유도전동기의 토크 고속제어법은 가변속 구동시스템의 고성능화를 위한 필수과제로서, 제어법 적용시 2차저항의 동정문제가 대단히 중요하다. 본 논문에서는 유도전동기의 토크 고속 응답제어계에 있어서 고정도의 토크응답을 실현하기 위한 2차저항 동정법을 제안한다. 제안된 방법은 모터의 회로방정식으로부터 유도되며, 모터의 인가전압과 1차전류 정보로부터 간단히 구현된다. 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위하여 펄스폭변조방식의 전압형 인버터를 상정한 수치 시뮬레이션을 수행하며 그 결과를 통하여 제안방식의 유용성을 입증한다.
이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.
A system identification is to estimate the mathematical model on the base of input output data and to measure the output in the presence of adequate input for the controlled system. In the traditional system control field, most identification problems have been thought as estimating the unknown modeling parameters on the assumption that the model structures are fixed. In the system identification, it is possible to estimate the true parameter values by the adjusted least squares method in the input output case of no observed noise, and it is possible to estimate the true parameter values by the total least squares method in the input output case with the observed noise. We suggest the adjusted least squares method as a consistent estimation method in the system identification in the case where there is observed noise only in the output. In this paper the adjusted least squares method has been developed from the least squares method and the efficiency of the estimating results was confirmed by the generating data with the computer simulations.
동정맥류 조성술은 말기 신장질환자의 치료에 이용하는 혈액투석을 위하여 매우 중요한 역할을하며 적절한 조성술 및 장기간의 개존상태 유지는 외과의사에게 흉미있는 문제이다 동정맥루 조성술후에 발 생한 림프관종은 매우 희귀하며 림프액의 축적으로 생 긴것므로 추측된다. 림프관종은 선천성으로 혹은 수술이나 방사선조사 등과 같은 후천적 원인으로 나타나는 양성종양이며 림프조직이 분포하는 신체의 어느부분에서도 생 길 수 있다. 동맥류와 세심한 감별을 요하며 치료는 수술적 제거이다. 저자들은 59세 여자환자에서 Gore-tex이식편을 사용하여 좌측전완동맥-요측퍼정맥 동정맥루 조성술 시행후 좌측 상 완에 발생 했던, 동맥류로 오인된 거대 림프관종을 수술적 치험하였기에 보고하는바이다.
네 종의 관상수목에서 흰가루병이 발생하였는데, 이들은 지금까지 한국에서 보고되지 않았으므로 발병양상을 기록하고 병원균을 동정하였다. 노린재나무 흰가루병은 그늘에서 자란 잎에서만 약하게 발생하였으므로 그리 문제되지는 않을 것으로 생각되는데, 병원균은 Microsphaera nomurae U. Braun으로 동정되었다. 꽃산딸나무 흰가루병은 그리 심하지 않았으나 묘포에서의 대발생이 우려되었는데, 병원균은 Microsphaera pulchra Cooke & Peck으로 동정되었다. 야광나무 흰가루병은 묘포에서 어린잎과 어린줄기에 주로 발생하였는데, 병원균은 Podosphaera leucotricha (Ellis & Everh.) Salmon으로 동정되었다. 왕느릅나무 흰가루병은 주로 가을철에 발생하였으며 2차 생장한 어린 가지에서 특히 심하였는데, 병원균은 Uncinula kenjiana Homma로 동정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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