• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.538-538
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• 2000

This paper presents a learning controller for repetitive gate control of biped robot. The learning control scheme consists of a feedforward learning rule and linear feedback control input for stabilization of learning system. The feasibility of teaming control to biped robotic motion is shown via dynamic simulation with 12 dof biped robot.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.358-358
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• 2000

An iterative learning control technique based on a linear quadratic optimal criterion is proposed for temperature uniformity control of a silicon wafer in rapid thermal processing.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.325-328
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• 2010

최근의 인터넷환경은 다양한 형태의 가상 및 원격 교육이 가능한 기반을 제공하고 있으며, 대학 및 교육기관에서는 이를 활용한 새로운 교육용 도구의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 시공간의 제약 없이 실험을 수행할 수 있도록 하여 학습자들에게 반복 학습이 가능하도록 하였고, 유량제어를 실현 할 수 있는 비선형 시스템의 이중탱크 기구를 이용하여 다양한 제어이론을 실험할 수 있는 웹기반 실험실을 구현하였다. 전체 시스템은 SISO 시스템과 MIMO 시스템을 학습자가 선택하여 실험할 수 있도록 하였다. 유량제어 방식은 수동, PID, FUZZY 제어로 실험할 수 있도록 하여 학습자들에게 여러 가지 제어이론을 다양하게 학습할 수 있도록 구성하였으며, 릴레이 자기 동조법을 구현하여 학습자들로 하여금 PID변수를 확인할수 있도록 하였다. 또한 Web-Cam을 통하여 실험화면을 실시간으로 확인하면서 시뮬레이션을 동시에 실행하여 비교할 수 있도록 구현하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-7
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• 2008

본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.108-114
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• 1998

본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 학습제어 기법을 적용하는데 있어서, 그 수렴 성능을 향상시키고 외란에 대한 시스템의 강인성을 증대시키며 아울러 시스템을 더욱 안정화시키기 위한 방법으로서 궤환을 갖는 반복 학습제어 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 의해 시스템 출력이 목표 출력에 수렴한다는 것을 증명해 보이며 수렴하기 위한 조건들을 제시한다. 제안된 알고리즘은 일반적인 형태의 2차 선형 시변 시스템에 대해 적용한 시뮬레이션을 통해, 기존의 알고리즘들을 적용했을 때의 결과보다 수렴 성능과 외란에 대한 강인성이 훨씬 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1573-1576
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• 1997

In this paper we present an associative menory network(AMN) controller for learning of robot trajectories. We use AMN controller in order to improve the performance of conventional learning control, e.g. RCL, which had studied by Sadegh et al. Computer simulations show the feasibility and effectiveness of the proposed AMN controller.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.880-883
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• 2003

본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.21-33
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• 1997

본 논문에서는 바람직한 제어 방향의 학습을 통한 퍼지 제어기의 새로운 자기 구성 방법을 제안한다. 기울기 강하법에 기반하여 특성을 모르는 동적 플랜트에 대한 퍼지 제어기를 자기 구성할 때 풀어야할 문제중 하나는 오차를 줄이도록 하는 바람직한 제어입력의 변화방향을 알아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로서, 제어입력에 따른 오차의 변화 방향에 대한 대표 값을 분할된 상태영역에 할당하고, 반복적인 시행을 통해 강화 학습된 이 대표값을 이용하여 퍼지 제어 규칙을 학습하는 방법을 제안하였다. 제안된 자기구성 퍼지제어기는 간단한 구조를 가질 뿐 아니라 설계하기도 쉬운 장점을 갖는다. 제안된 방법의 타당성은 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-586
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• 2020

공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습 대신 강화 학습을 사용한다면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.