• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.99-105
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• 2011

본 논문은 다물체 복합시스템 인자의 변위에 강인한 중앙집중식 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 중앙집중식 복수모형 설계기법으로 엄의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 다물체 복합시스템에서 중앙집중식 복수모형설계 기법을 단수모형 설계기법과 함께 제안하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권1호
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• pp.131-138
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• 1996

In this paper, we consider an iterative learning control system(ILCS) consisting of an iterative learning controller, a feedback controller and a controlled plant in the frequency domain. At first, we review the convergence of ILCS. And we give some design guidelines of the ILCS using a nominal model of the plant. Then we present the structured and the unstructured uncertainty bound which guarantees the convergence of the designed iterative learning controller. In particular, we analyze the relationship between the convergence and the magnitude and phase uncertainties. In order to show the usefulness of the proposed analysis and design guidelines, we present some simulation examples. (author). 13 refs., 5 figs.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권2호
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• pp.85-94
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• 2002

본 논문에서는 CITE를 포함한 2차 반복 학습제어 방법이 수렴 성능의 향상과 외란에 대한 강인성 향상에 덧붙여 초기 오차가 있음에도 불구하고 이를 극복할 뿐만 아니라 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴 능력이 있음을 확인한다. 또한 불안정한 결과를 낳는 높은 학습 게인의 경우에도 CITE를 추가한 본 학습제어 방법에 의해 안정화됨으로써, 빠른 수렴 특성과 강인성 향상을 가져올 수 있음을 보인다. 그리고 본 알고리즘을 선형 시변 시스템에 대해 적용한 시뮬레이션 결과를 통해 초기 오차의 극복 능력이 뛰어남을 확인하고, 아울러 각 학습 게인들이 수렴 속도와 안정성에 미치는 영향을 상세히 분석한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.836-841
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• 1993

For a class of discrete-time nonlinear systems, an iterative learning control method is proposed and a sufficient condition is derived for the convergence of the output error. The proposed method is shown to be less sensitive to modelling errors and the uniform boundedness of the output error is guaranteed even in the presence of initial state errors. It is illustrated by simulations that the actual output converges to a desired output within the tolerance bound and convergence performance is improved by the presented method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.230-235
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• 1992

We propose a method of generating data to train a neural network controller. The data can be prepared directly by an iterative learning technique which repeatedly adjusts the control input to improve the tracking quality of the desired trajectory. Instead of storing control input data in memory as in iterative learning control, the neural network stores the mapping between the control input and the desired output. We apply this concept to the trajectory control of a two link robot manipulator with a feedforward neural network controller and a feedback linear controller. Simulation results show good generalization of the neural network controller.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.402-408
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• 1997

일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.49-55
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• 2000

본 논문에서는 피드백 사용형 2차 반복 학습제어 방법이 수렴 성능의 향상과 외란에 대한 강인성 향상에 덧붙여 학습제어의 피드백 항을 이용함으로써 초기 조건 오차가 있음에도 불구하고 이를 극복할 뿐만 아니라 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴 능력이 있음을 확인한다. 또한 불안정한 결과를 낳는 높은 학습 제어 게인의 경우에도 피드백 항을 추가한 본 학습제어 방법에 의해 안정화됨으로써, 빠른 응답 특성과 강인성 향상을 가져올 수 있음을 보인다. 그리고 본 알고리즘을 선형화시킨 로보트 매니 퓰레이터의 선형 시변 시스템 모델에 대해 적용한 시뮬레이션 결과를 통해 초기 조건 오차의 극복 능력이 뛰어남을 확인하고 시스템의 안정화와 강인성 향상에 기여함을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.623-626
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• 2018

한국어 학습에 대한 관심이 전 세계적으로 높아짐에 따라 한국어 학습을 위한 다양한 프로그램들이 등장하고 있다. 한국어가 모국어가 아닌 외국인들의 한국어 학습을 위해서는 단어 학습이 기초가 되어야 하며, 단어 학습에서는 다양한 예문들이 필수적이다. 기존의 학습 시스템에서는 말뭉치에 있는 문장들을 예문으로 제시하는 기능을 제공하지만, 이 경우 한정적이고 반복된 문장만을 제공하는 문제를 가진다. 본 논문에서는 사용자가 학습하고자 하는 단어를 입력하면 해당 단어 단어를 포함하는 한국어 문장을 자동 생성하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 언어 모델의 제어가 비교적 쉬운 마르코프체인을 활용한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.335-338
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• 1996

In this paper, we are going to design an iterative learning controller with the robust properties for initial error. For this purpose, the PID-type learning law will be considered and the design guide-line will be presented for the selection of the learning gain. Also, we are going to suggest a condition for the convergence of control input for a plant with input delay. Several simulation results are presented, which shows the effectiveness of the proposed algorithms.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.81-86
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• 1991

The iterative learning operation has been utilized in the temperature Control of a batch reactor. A generic form of feedback-assisted first-order learning control scheme was constructed and then various design and operation modes were derived through convergence and robustness analysis in the frequency domain. The proposed learning control scheme was then implemented on a bench scale batch reactor with the heat of reaction simulated by an electric heater. The results show a great improvement in the performance of control as the number of batch operations progressed.