• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.105-112
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• 2002

본 논문은 지리학습의 시각 및 공간의 학습효과를 향상시키기 위해 지리정보시스템 기반의 코스웨어를 개발하는데 목적을 둔다. 기존의 코스웨어는 학습자에게 단순히 텍스트나 이미지와 같은 시각적인 정보만을 제공하기 위해 학습자의 학습의욕을 제어할 수 있도록 했다. 이러한 코스웨어를 본 논문에서는 지리학습 시스템으로 정의한다. 본 지리학습시스템은 학습평가 후에 이루어지는 피드백을 통해 완전학습과 반복학습이 가능하다. 또한 학습자는 구현한 지리학습 응용모듈을 이용하여 직접적인 학습참여와 웹사이트에서의 정보검색이 가능하다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권3_4호
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.234-237
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• 2005

강화학습을 위한 많은 방법 중 정책 반복을 이용한 actor-critic 학습 방법이 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성을 인정받고 있다. Actor-critic 학습 방법은 제어입력 선택 전략을 위한 actor 학습과 가치 함수 근사를 위한 critic 학습이 필요하다. 본 논문은 critic의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS(recursive least square)를 사용하고, actor의 학습을 위해 정책의 기울기(policy gradient)를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 실험적으로 확인하여 제안한 논문의 성능을 확인해 보았다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권11호
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• pp.1423-1428
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• 2011

본 논문은 비선형 구동기를 포함한 유연시스템의 잔류변위저감을 위한 학습입력성형제어기를 제시한다. 제시되는 제어기는 비선형 구동기에 대한 입력성형제어기, 반복최소자승법 및 설계변수 updating rule 을 통합하여 개발된다. 비선형 구동기에 대응한 입력성형제어기 설계변수의 updating mechanism 을 개선하기 위한 잔류변위 측정함수가 제시된다. 제시된 제어방법을 pendulum system 에 적용하여 변수추정의 수렴성과 변위저감제어성능의 평가를 통해 수치해석적으로 실용성이 검증된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.255-256
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• 2008

미래의 로봇 산업은 기존 자동화 산업 뿐만 아니라 안내, 보안 등의 가정, 공공기관 또는 우주, 심해 등에서 인간을 대신할 대안으로 활용되어질 전망이다. 이는 기존의 단순반복에서 벗어나 자율이동, 자기학습 등이 가능하도록 개발되어야 한다. 본 논문에서는 로봇을 공공기관에서의 안내, 보안 또는 위험현장, 군사용으로 적용하기 위해 필요한 기술인 자율이동시스템을 개발하였다. 로봇이 자율이동하기 위해서는 자기위치추적, 장애물 탐지 및 회피 기술이 필요하다. 이를 위해 초음파센서를 이용해 로봇을 탐지 시스템을 구성하였으며 LM신경회로망 제어기를 사용하여 로봇의 이동을 제어하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 장애물 회피능력과 이동성능 결과를 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2008-2010
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• 2001

최근에 광 디스크 기기의 고배속화에 따라서 디스크의 재생 속도는 점차로 증가하고 있다. 이러한 경향에 따라 트랙킹 제어 루프에서 나타나는 디스크의 편심에 의한 외란의 영향은 더욱 커지게 되므로 기존의 선형 제어기만으로는 디스크의 편심량이 큰 경우에 고배속에서 원하는 트랙 추종 성능을 얻을 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 반복 학습 제어 알고리즘과 드라이브 시스템의 액츄에이터의 주파수 응답 특성을 이용한 새로운 트랙 추종 제어 방법을 제안한다. 또한, 제안된 트랙 추종 제어 시스템의 제어 성능을 실험을 통하여 검증하여 본다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권5호
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• pp.64-72
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• 2004

An extension of interaction matrix formulation to the problem of system and disturbance identification for a plant that is corrupted by both process and output disturbances is presented. The teaming control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this task. The simplest forms of loaming control are based on the same concept as integral control, but operating in the domain of the repetitions of the task. This paper studies the use of such controllers in a decentralized system, such as a robot moving on the vertical plane with the controller for each link acting independently. The basic result of the paper is to show that stability and iterative precision of the learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures stability of the decentralized teaming in the coupled system, provided that the sample time in the digital teaming controller is sufficiently short. The methods of teaming system are shown up for the iterative precision of each link.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.25-28
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• 2006

사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.99-108
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• 1998

본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.