• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.688-691
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• 2010

본 논문에서는 이전에 개발된 만타형 무인 잠수정의 수학적 모델을 기초로 하여 모델 불확실성과 외란이 존재하는 경우에 강인한 제어 성능을 나타낼 수 있는 강인 제어기를 설계하였다. 제어기 설계는 수심 제어와 방향 제어로 분리하여 수행하였고, 이를 위하여 6자유도의 수학적 운동 방정식을 수심 및 방향 제어를 위한 운동 방정식으로 각각 표현하였다. 운동 방정식에 나타나는 유체력 계수에 불확실성이 존재하고 운항 중 발생하는 조류등을 외란이 존재하는 것으로 생각하고 강인 제어기를 설계하였다. 강인 제어기의 전체적인 구조는 백스테핑 방법을 사용하였고, 모델 불확실성과 조류를 외란으로 가정하여 외란의 영향을 효과적으로 감쇠시킬 수 있는 $L_2$-gain 분석 개념을 이용하였다. 시뮬레이션은 제어기 설계에 사용된 유체력 계수에 실제값과 차이를 주었고, 조류의 모델을 포함시켜 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 모델 불확실성과 외란의 존재하는 경우에도 제어 성능에 큰 변화가 나타나지 않는 것을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.355-355
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• 2021

극한 폭염사상은 지난 20세기 이후 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 더 광범위한 지역에서 발생하고 있다. 이러한 폭염사상은 다가오는 지구 온난화 시대에서 그 강도가 더 강해지고 지속기간이 길어질 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 강우강도-지속기간-빈도(intensity-duration-frequency, IDF)곡선의 개념을 폭염사상에 적용하여 미래의 극심한 폭염사상에 대한 발생확률, 강도 및 지속날짜(heat wave intensity-persistence day-frequency, HPF) 간의 관계를 확인해보고자 한다. 또한 해당 모델의 불확실성은 베이지안 기법을 이용하여 분석하였다. 우리나라 6개 주요 지역(대관령, 서울, 대전, 대구, 광주, 부산)에 대해 16개의 미래 일 최대 기온 앙상블 자료를 이용하여 비정상성 HPF곡선을 적용하였다. 미래 극한 폭염 앙상블 결과를 분석한 결과, 2050년을 기준으로 지속기간 2일에 대해 극한 폭염의 강도가 RCP 4.5 이하 시나리오 기준 1.23 ~ 1.69 ℃ 범위에서 상승할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, RCP 8.5 이하 시나리오 기준의 경우 1.15 ~ 1.96 ℃ 범위로 나타났다. 또한 HPF 모델의 매개변수 추정으로 인한 불확실성의 경우, 다양한 기후 모델의 변동성으로 인한 불확실성보다 크게 나타났다. 모델의 매개변수 추정에 따른 불확실성을 반영한 결과, 2010~2050년에 해당하는 폭염의 강도에 대한 delta change의 95% 신뢰구간은 RCP 4.5 이하에서 0.53 ~ 4.94 ℃, RCP 8.5 이하에서 0.89 ~ 5.57 ℃로 나타났다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.167-172
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• 2006

본 연구에서는 AFTM이 필요한 이유를 항공기의 불확실성을 들어서 설명 하였다. 불확실성의 원인으로 수요, 수용량의 불확실성과 ATFM의 조정행동과 타이밍조정을 위한 불확실성에 근거하여 알아보았다. 이와 같은 불확실성을 줄이기 위한 방법으로는 정보 질의 향상과 다양한 가능성에 대한 문제를 예측하여 최적화하는 방법으로 해결할 수 있다. 슬롯교환메커니즘에서 가장 기본적인 알고리즘으로는 압축방법에 대하여 살펴보았고 항공사내에서 처리할 수 있는 항공사 슬룻 대체알고리즘을 설명하였다. 그러나 한 항공사에서 대체할 수 없는 경우에는 다른 항공사에서 대체 항공편을 제공하는 메커니즘에 대하여 알아보았다. 이어서 압축방법의 기본이론인 일괄처리방법과 SCS 의 신속대응메커니즘의 차이점과 장단점을 살펴보았다. 이어진 연구과제로 두 모델의 수학적 모델을 연구하여 그 특성을 파악하여 모델을 개발하여 시뮬레이션 하는 것이다. 더 나아가서는 메커니즘의 모범 예제라 할 수 있는 SCS 에서 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 사례에 대하여 연구하려 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.134-142
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• 1991

로봇 매니퓰레이터는 널리 사용되고 있으며,대개는 비교적 간단한 제너시스템을 갖추고 있다. 이러한 제이시스템은 경우에 따라 적절한 것으로 판명되었으나, 매니퓰레이터의 성능에 대한 요구 가 증대됨에 따라 보다 개선된 형태의 제어기법에 대한 필요성이 대두되었다. 매니퓰레이터의 동적모델은 복잡한 비선형 미분방정식으로 표현되기 때문에 모델파라메타에 불확실성이 흔히 존재 하고, 특히 Payload가 빈번히 변화하는 작업을 메니퓰레이터가 담당하는 경우, (불확실한) 동적모 델을 기반으로 하는 제어방식(Computed Torque Method)으로는 정밀한 성능을 보장받기가 매우 어렵다. 근자에 로봇 모델이 미지의 상수 파라메타에 관하여 선형적으로표현되는 점에 착안하여 파라메타 추정기구를 Computed Torque Method 에 도입하려는 연구가 진행되고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.214-219
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• 2013

This paper proposes the robust high-gain observer based SOC estimatro for uncertain RC model of Li-Ion batteries. In general, RC battery model has inevitable uncertainties and it cause some negative effect to estimate the accurate SOC of Li-Ion batteries. The proposed estimator overcomes such weakness with two techniques; high-gain observer design technique and sliding mode control technique. A high-gain observer provides the robustness against model uncertainties to the proposed estimator. A sliding mode control technique helps the proposed estimator by reducing the side effect of adopting a high-gain observer such as peaking phenomenon and perturbation. The performance of the proposed estimator is verified by some simulation.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.153-166
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• 1994

A methodology to assess damage prediction accuracy as a function of model uncertainty in structures is presented. In the first part, a theory of approach is outlined. First, a damage detection algorithm to locate and size damage in structures using few modal responses of the structures is summarized. Next, methods to quantify model uncertainty and the damage detection accuracy are formulated. In the second part, a methodology to assess the effect of model uncertainty on the damage detection accuracy of real structures is designed. In the last part, the feasibility of the assessment methodology is demonstrated by using a plate-girder bridge for which only information on a single mode is available.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.93-96
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• 2019

최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.205-205
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• 2018

전구기후모델은 전 지구 규모에서 일관성 있는 전망 결과를 제공한다. 이를 수자원분야의 활용과 같은 지역 단위의 응용분야에 실질적으로 활용하기 위해서는 상세화 절차가 반드시 필요하며, 상세화 전후의 결과에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 전구기후모델을 이용한 상세화 전후의 체계적인 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 평가방법으로는 과거 재현성 평가와 미래 불확실성 평가를 통해 실시하였다. 과거 재현성 평가는 상세화 이전 전구기후모델의 과거 공간재현성평가와 상세화 된 자료와 ETCCDI를 이용한 Technique for Order of Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)기법으로 평가하였다. 미래 기간의 불확실성 평가는 Katsavounidis approach (KKZ)방법을 통한 미래 불확실성의 설명력을 고려하여 실시하였다. 전구기후모델은 CMIP5에서 제공되는 모형들 중 26를 이용하였고, Representative Concentration Pathways (RCP) 시나리오는 4.5와 8.5를 이용하였고, 기상변수는 강수량, 최대기온, 최저기온을 구축하였다. 상세화는 통계적 상세화방법 중 하나인 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)방법을 이용하였다. 과거 재현성평가를 위한 과거기간은 1976년부터 2005년까지의 30년 기간을 사용하였다. 미래 불확실성 평가를 위한 기간은 3개 구간 (2011-2040, 2041-2070, 2071-2099)을 사용하였다. 과거 재현성 평가를 통해 26개 전구기후모델 중 모사력이 부족하다고 판단되는 모델을 제외한 19개 전구기후모델을 선정하였고, 이를 이용하여 미래 불확실성 평가를 실시하였다. 그 결과 각각의 미래기간과 RCP시나리오에서의 미래변동성을 설명하기 위한 전구기후모델의 최소 필요수를 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 효율적인 수자원분야의 전구기후모델의 활용이 가능할 것으로 기대된다.