• Title/Summary/Keyword: 모델 적응

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Development of Meta-Model Using Process Model Data for Predicting the Water Quality of Nakdong River (낙동강 수질 예측을 위한 프로세스 모델링 자료를 이용한 메타모델 개발)

  • Yu, Myungsu;Song, Young-Il;Seo, Dongil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.91-91
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    • 2020
  • IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.

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A Study on Engineering-Based Gi (공학적 관점에서의 기에 관한 연구)

  • 고성범
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 1998.04a
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    • pp.95-100
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    • 1998
  • 포유류 특히 인간에게서 발견되는 기는 포유류가 동적인 환경에 적응해가는 과정에서 우연적으로 생성시킨 심리적 개념으로 보인다. 본 논문에서는 엔지니어링 관점에서 기 개념을 구현하는 한가지 모델을 제안하였다. 우선 심리적현상의 기초단위로써 심리적 포텐셜을 정의하고 이 포텐셜을 결합하여 기개념을 발현시키는 방안을 모색하였다. 다음으로 제안된 모델이 갖는 동역학적 특성을 분석하였으며 제안된 모델이 특히 동적인 환경에서 개선된 적응성을 가질 수 있음을 보였다.

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MVL-Automata for General Purpose Intelligent Model (범용 지능 모델을 위한 다치 오토마타)

  • 김두완;이경숙;최경옥;정환묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.215-218
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    • 2001
  • 최근 지능 정보 처리에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에 적응할 수 있는 계산 모델로 점차 영역을 확장해 가고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분의 성질을 이용한 다치 오토마타 모델을 제시한다. 즉, 입력 스트링 상태를 다치 함수의 치에 사상시키고, 다치 함수의 차분의 성질을 이용하여 상태의 전이에 적용시켜 동적 변화에 자율적으로 적응할 수 있도록 하였다. 그러므로 다치 오토마타는 동적으로 변화하는 시스템을 모델링 하는데 광범위하게 응용될 수 있을 것이다.

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Feature Compensation Method Based on Parallel Combined Mixture Model (병렬 결합된 혼합 모델 기반의 특징 보상 기술)

  • 김우일;이흥규;권오일;고한석
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.7
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    • pp.603-611
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    • 2003
  • This paper proposes an effective feature compensation scheme based on speech model for achieving robust speech recognition. Conventional model-based method requires off-line training with noisy speech database and is not suitable for online adaptation. In the proposed scheme, we can relax the off-line training with noisy speech database by employing the parallel model combination technique for estimation of correction factors. Applying the model combination process over to the mixture model alone as opposed to entire HMM makes the online model combination possible. Exploiting the availability of noise model from off-line sources, we accomplish the online adaptation via MAP (Maximum A Posteriori) estimation. In addition, the online channel estimation procedure is induced within the proposed framework. For more efficient implementation, we propose a selective model combination which leads to reduction or the computational complexities. The representative experimental results indicate that the suggested algorithm is effective in realizing robust speech recognition under the combined adverse conditions of additive background noise and channel distortion.

Sensorless Speed Control of Induction Motor using Model Reference Adaptive Control and Direct Torque Control System (모델기준적응제어 및 직접토크제어 시스템을 이용한 유도전동기의 센서리스 속도제어)

  • Kim, Sung-Hwan;Jeong, Bum-Dong;Yoon, Doo-O;Lee, Sung-Gun;Oh, Sae-Gin
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.16 no.12
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    • pp.2708-2715
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    • 2012
  • This paper proposes a new sensorless speed control scheme of induction motor using Model Reference Adaptive Control and Direct Torque Control System. The Model Reference Adaptive Control System is based on the comparison between the outputs of Reference Model and Adjustable Model. The error between the estimated quantities obtained by the two models is used to drive a suitable adaptation mechanism which generates the estimated rotor speed for the Adjustable Model. And the Direct Torque Control scheme controls torque and flux by restricting the flux and torque errors within respective hysteresis bands, and motor torque and flux are controlled by the stator voltage space vector using optimum inverter switching table. The simulation results of proposed method indicate good speed responses from the low speed range to the high, and also show favorable characteristics of load operation.

Position Controller with Adaptive Feedforward Control (피드포워드 적응제어를 사용한 위치제어기)

  • Yoon Myung-Ha;Choi Nam-Yerl;Lee Chi-Hwan
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2002.07a
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    • pp.154-157
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    • 2002
  • 본 연구는 관성의 변화, 비선형 마찰 등에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 적응 위치제어기의 특징은 제어기 적응파라미터가 위치오차에 기준모델의 속도 정보를 받아들여 셀프 튜닝된다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 줄여 시스템의 성능을 개선시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기의 동작과 설계 방법의 타당성을 보였다.

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Adaptive Fuzzy Controller by using TSK fuzzy system (TSK퍼지시스템을 이용한 적응퍼지제어기)

  • 장용줄;오갑석;이원창;강근택
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.150-153
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    • 2000
  • 본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.

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Probing Sentence Embeddings in L2 Learners' LSTM Neural Language Models Using Adaptation Learning

  • Kim, Euhee
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.3
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    • pp.13-23
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    • 2022
  • In this study we leveraged a probing method to evaluate how a pre-trained L2 LSTM language model represents sentences with relative and coordinate clauses. The probing experiment employed adapted models based on the pre-trained L2 language models to trace the syntactic properties of sentence embedding vector representations. The dataset for probing was automatically generated using several templates related to different sentence structures. To classify the syntactic properties of sentences for each probing task, we measured the adaptation effects of the language models using syntactic priming. We performed linear mixed-effects model analyses to analyze the relation between adaptation effects in a complex statistical manner and reveal how the L2 language models represent syntactic features for English sentences. When the L2 language models were compared with the baseline L1 Gulordava language models, the analogous results were found for each probing task. In addition, it was confirmed that the L2 language models contain syntactic features of relative and coordinate clauses hierarchically in the sentence embedding representations.

A study on Voice Recognition using Model Adaptation HMM for Mobile Environment (모델적응 HMM을 이용한 모바일환경에서의 음성인식에 관한 연구)

  • Ahn, Jong-Young;Kim, Sang-Bum;Kim, Su-Hoon;Hur, Kang-In
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.11 no.3
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    • pp.175-179
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    • 2011
  • In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.

A Study on the Characteristics Improvement of Fluid Power Actuator Using Adaptive Control (적응제어를 이용한 유압 액츄에이터의 특성개선에 관한 연구)

  • 염만오;윤일로
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.21 no.1
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    • pp.124-132
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    • 2004
  • A hydraulic system is difficult to keep the performance due to non-linearity, load pressure which changes according to working condition and system parameter variation, the requirement of control algorithm has been risen in order to satisfy them. An adaptive control is a control method which is suggested to achieve a control object though plant characteristics change. In spite of the case that plant characteristics and the degree of variation are difficult to grasp, adaptive control can keep the characteristics of closed-loop system regularly. In this study GMVAC(generalized minimum variance adaptive control) combined with output error feedback is proposed in order to solve problems of non-minimum phase, vibration and overshoot in initial response of the plant. The control performance according to the variation of characteristics of the plant is evaluated by changing the supply pressure only.