의상고성(儀象考成)에 수록된 항성황적경위도표(恒星黃赤經緯度表)는 청대(靑代) 흠천감(欽天監) 감정(監正)이었던 대진현(戴進賢, Ignatius Koegler, 1680-1746)이 3083개의 별들의 위치와 등급을 수록하여 1752년에 출판한 성표이다. 우리는 Yale Bright Star Catalogue 5차본을 이용하여 의상고성에 실린 별들을 동정하였다. 동정의 결과를 통해 성표의 정확도를 파악하였고, 일부 데이터가 오기되었거나 중복 기록되었음을 확인하였다. 그리고 황경에 따른 황위의 오차 분포를 통해 당시에 황적도 좌표 변환에 사용된 황도 경사각 값을 추정하였다.
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 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
ANC시스템에 있어서 현재 많이 이용되고있는 Filtered-X LMS 알고리즘에서 2차 음원과 제어점간의 임펄스응답은, 미리 동정하여 사용하는 것이 일반적이지만, 2차 음원과 제어점간의 전달특성이 이후에 변화할 경우, 실제의 전달함수와 적응에 이용한 전달함수간에 모델링 오차가 발생하게된다. 이 모델링 오차에 의하여 알고리즘은 오동작을 일으키고, 시스템은 불안정하게 되기도 한다. 따라서, 본 연구에서는 참조신호가 랜덤신호일 경우에 발생하는 모델링 오차와 Filtered-X LMS 알고리즘의 오동작에 관한 이론식을 도출하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다.
본 연구에서는 저속에서 발생하는 측정잡음에 대한 문제를 불규칙 확률시스템으로 고려하여 Kalman 필터를 관측자로서 사용하고 고속에서뿐만 아니라 저속에서의 위치와 속도 추정성능을 향상시키고자 한다. Kalman 필터는 확률적 외란을 포함하고 있는 동적시스템에 적용되는 최적상태 추정자이다. 또한 이 Kalman 필터는 외란을 가지는 이산형 실시간 동적 처리 시스템에서 최적의 미지 상태를 추정하기 위해 선형, 불편향, 그리고 최소 오차분산 회귀형 알고리즘을 제공한다. 또한, MRAS(Model Reference Adaptive System) 방법을 이용하여 모터와 부하에 대응되는 기계적 시정수를 동정한다. 이 방법은 기계적인 시정수가 알려지지 않은 시스템에 적용하여 위치와 속도의 추정을 가능하게 하기 위해서이다. 더욱이 동정의 결과를 이용하여 Kalman 필터 알고리즘에 적용한다.
본 논문에서는 관성 모멘트 동정에 의해 상태관측기의 성능 및 유도전동기의 저속운전 특성을 개선하는 알고리즘을 제안하였다 저속운전 영역에서 저 분해능 엔코더를 사용하는 속도 검출법은 속도 주기내에 펄스수가 너무 적어 정확한 속도정보를 얻을 수 없다 이러한 문제점을 개선하고자 속도와 외란을 추정할 수 있는 고피나스 이론에 근거한 상태관측기를 설계하여, 외란이 제거된 제어를 수행하였다. 또한 추정된 속도와 외란의 오차를 최소화하기 위하여 전동기의 관성 모멘트를 추정하고, 관측기의 공칭 관성 린멘트를 동정하였다. 시뮬레이션과 실험결과로부터 제안된 알고리즘은 6[rpm] 이하의 저속영역에서 과도응답 특성의 향상을 보여주었다.
For position control of electro-hydraulic servo system, single rod cylinders and double rod cylinders are used. Single rod cylinders have simple structure for manufacturing but different volume ratio of two sides induce to non-linearity in process of then mathematical modeling. So only with conventional PID control method it is difficult to control single rod cylinders precisely. For mole precise position control of single rod cylinders, a controller which is inserted a velocity feedback PID controller and MRAC controller are proposed. With experiment control performances of three control methods are compared. In case of experiment, for external varying load to the system, a hydraulic cylinder and a pressure control valve are used. In conclusion a MRAC is considered a suitable control method for external varying load.
본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.
The MRAC theory has proved to be one of the most popular algorithms in the field of adaptive control, particularly for practical application to devices such as an hydraulic servosystem of which parameters are unknown or varying during operation. For small sampling period, the discrete time system becomes a nonminimal phase system. The $\delta$-MRAC was introduced to obtain the control performance of nonminimal phase system, because the z-MRAC can not control the plant for small sampling period. In this paper, $\delta$-MRAC is applied to the control of an hydraulic servosystem which is composed of servovalve, hydraulic cylinder and inertia load.
프로테오믹스에서 얻는 탄뎀 질량 스펙트럼은 효소로 가수분해된 펩타이드의 전구이온(precursor ion) 분자량과 펩타이드에 에너지를 가하여 생성된 이온조각(fragment ion)들의 분자량값들로 구성된다. 탄뎀 질량스펙트럼의 전구이온 분자량은 단백질 서열 데이터베이스에서의 검객 과정에서 가장 먼저 고려하는 값이다. 단백질 검색 프로그램은 단백질 서열 중에 스펙트럼의 전구이온으로부터 계산된 분자량과 일치하는 펩타이드 서열들을 찾아내고, 이들 중의 하나를 이온조각들의 분자량 정보를 이용해서 선택한다. 이 때에 전구이온의 분자량은 사용자가 지정한 오차범위 내에서 일치하는 감을 검색하는데, 이때의 오차범위는 질량분석기의 정확도에 따라 결정된다. 본 논문에서는 인간 혈액의 혈장시료로부터 FT LTQ 질량분석기를 통해 얻어진 탄뎀 질량 스펙트럼에서 전구이온 분자량의 분포를 역순서열을 이용하여 분석하였다. 전구이온 분자량의 분포를 재해석하여 실험값의 정확도를 보정하고 단백질 동정의 성능을 향상시키는 방법을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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