자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 양자화 결합하중 +1및 -1로 연결된 환상형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 리미트사이클로 저장하는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 생성하며 따라서, 많은 동적 정보를 저장할 수 있는 메모리 시스템으로 사용할 수 있다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화한 결합하중 ${\pm}1$로 연결된 연속 시간모델 순환결합형 신경회로망을 구현하였다. 그리고 이런 회로망을 통해 생성되는 리미트사이클의 수와 패턴을 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클 사이의 천이 가능성을 입증하였다. 특히, 카오스 신호 이외의 랜덤 노이즈를 이용한 해석을 통하여 동적 신경회로망에 카오스 노이즈를 인가하는 경우의 유효성을 검토하였다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환 결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 저장할 수 있는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.
자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.
본 논문에서는 우주비행체 자세제어용으로 추력기 시스템이 사용될 경우의 3축 자세제어설계 문제를 다룬다. 블로우다운 방식의 추력기 시스템이 사용되는 경우를 가정한다. 추력기 시스템의 심각한 시간 지연 효과를 제어설계 시에 적절히 고려하기 위한 방안으로 리미트 사이클 분석 결과를 토대로 최적제어설계 문제를 정의한다. 공진화 기법을 적용해서 주어진 요구조건을 만족하는 최적 롤 제어기 및 최적 피치/요 제어기 설계가 가능함을 보인다. 설계된 제어기에 대한 성능 분석은 비선형 시뮬레이션을 통해 이루어지게 된다.
본 논문에서는 양자화 결합 네트워크의 시계열 패턴의 기억 특성을 뉴로-칩 상에서 검토하기 위하여, 결합 하중이 $\pm$1 및 0로프로그램 가능한 네트워크를 설계하고 집적화 하였다. 제작된 칩 사이즈는 2.2mm $\times$2.2mm이며 1.2um CMOS 설계기술을 이용하여 7개의 뉴런과 49개의 시냅스 회로를 내장한다. 측정 결과, 설계된 네트워크는 동적 패턴을 성공적으로 기억한다. 또한, 특정한 리미트사이클을 네트워크에 기억시킬 수 있는 결합 하중의 구성방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 결합하중과 정밀도의 관점에서 하드웨어 구성에 유용하다.
본 논문에서는 기계적 위치 제어계에서 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 비선형성에 의한 목표 위치에서의 리미트 사이클을 방지하는 제어방법을 제안한다. 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 선형화된 모델인 기술함수를 이용하여 비선형성을 보상한다. 강인성을 확보하기 위해 루프 형성 기법에 의한 H/sub .inf./ 제어기가 설계된다. 제안된 제어방법은 기존의 선형제어기보다 비선형성이 보상되어 사역대가 작아지므로 최소 제어 가능 구간을 줄일 수 있다. 1축 위치 제어계의 실험을 하여 제안된 제어방법이 리미트 사이클을 줄이고 제어정도를 향상 시키는데 유효함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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