본 논문에서는 구조적 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 역 최적 제어를 고려하였다. 먼저 불확실성의 구조적 범위를 논의하고, 제어 Lyapunov 함수를 기초로, 불확실성을 가지는 비선형시스템에 대한 대역적 점근적 안정도를 제안하고 증명한다. 이로부터 역 최적 제어를 위한 최저의 제약조건을 유도하고 증명한다. 이 결과를 이용하여 불확실성을 갖는 비선형시스템에 적용하였으며, 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 하였다.
다수의 연구에서 정보추구 과정상 불확실성(Uncertainty)의 중요성이 지적되었지만, 실제 정보검색시스템을 이용한 탐색과정에서 이용자들의 불확실성에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구는 실제로 정보를 추구하는 이용자들의 웹 검색어 선정과정에서의 불확실성 인식을 조사하여, 정보탐색 과정에서의 다양한 불확실성 유형을 식별하였다. 불확실성 유형에 입각하여 발견된 불확실성의 주요 원인(Origins)은 정보검색시스템 및 서비스 발전을 위한 시사점을 제시하여준다.
미래 발생 가능한 수문 및 기상현상의 예측과정은 지식의 부족과 자연현상의 다양성으로 인해 불확실성을 포함하게 된다. 하지만 많은 예측들은 아직까지 확정적으로 제공되고 있으며, 결과적으로 예측결과의 불확실성 정도를 제공하지 못하고 있다. 앙상블 유량예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)은 이러한 불확실성을 고려하여 수자원시스템의 의사결정에 있어 중요한 요소 중 하나인 유량예측을 수행할 수 있는 방법이다. 하지만 ESP의 결과는 기상자료, 유역 초기조건, 수문모형의 매개변수, 단순화된 수문모형에 의해 비교적 큰 불확실성을 포함하게 되며, 따라서 실제적인 현업에서의 사용을 위해서는 불확실성 정도를 줄이기 위한 사전 및 사후처리 과정이 요구된다. 본 연구에서는 국내에서 활용 가능한 기후 예보자료를 사용하여 앙상블 유량예측에 적용할 수 있는 사전처리 방안들을 검토하고, 국내에서 사후처리를 위해 적용되었던 최적선형 보정기법에 더해 다양한 기법들을 강우유출모형인 TANK모형의 모의결과 보정에 적용하였다. 사전 및 사후처리를 적용한 결과 기상자료와 유량예측과정에 존재하는 불확실성을 저감시키는 것이 가능하였다. 특히 사전 및 사후 처리가 동시에 적용되었을 경우 그 향상 정도가 단순히 각각의 방법에 의한 향상 정도를 합한 것보다 높게 나타날 수 있음이 확인되었다. 사전 및 사후처리를 동시에 적용한 경우 이수기에는 RPS(Ranked Probability Score) 평가방법 내에서 54%를, 홍수기에는 8%를 향상시키는 것이 가능하였다.
최근 지리 정보 시스템이나 공간 데이터 베이스 시스템이 발전하면서 실세계를 효율적으로 모델링하려는 맡은 연구가 수행되고 있다. 기존의 단순한 point, line, polygon으로 모델링했던 방법들을 multipoint, multiline, multipolygon과 같은 복잡한 객체를 표현하기 위한 연구로 확장되었다. 또한 이러한 공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 공간 객체를 시간으로 확장하는 연구가 수행되고 있다. 이러한 모델들은 명확한 경계를 가진 시공간 객체를 대상으로 한다. 자연, 사회 문화 현상, 생태 같은 경계가 명확하지 않은 객체를 단순한 경계를 가진 공간 객체로 모델링하기에는 그 표현력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 불확실한 경계를 가진 시공간 데이터 모델을 제시한다. 이 논문에서 제시한 불확실한 경제를 가진 시공간 모델의 설계는 상호 운용을 증진하기 위하여 OGC(OpenGIS Consortium)에서 제시한 2차원 기하 객체 모델을 기반으로 불확실한 경계를 가지는 공간 데이터 모델로 확장한다. 또한, 이 불확실한 경계를 가지는 단순한 공간 모델을 시간 영역으로 확장하여 유효시간을 갖는 불확실한 시공간 데이터 모델을 설계한다. 또한, 이 논문에서 제시한 불확실한 경계를 가진 시공간 객체 모델을 바탕으로 실세계의 다양하고 복잡한 객체에 대한 효율적인 질의가 가능한 시공간 연산자를 제시한다.
DC/DC 승압 컨버터는 인덕터 내부 저항으로 인하여 부하 저항의 변화가 시스템 동작점에 영향을 미치게 되며, 이로 하여 제어기 설계의 기준이 되는 선형화된 모델은 불확실성을 가지게 된다. 본 논문은 인덕터의 내부 저항과 출력단의 부하 변동으로 인한 불확실성에 대하여 출력 전압의 강인성을 향상시키기 위해 PI 관측기 기반 적분형 상태 변수 궤환 제어기를 제안한다. PI 관측기는 불확실한 시스템 제어에 널리 사용되는 오차의 적분항을 Luenberger 관측기에 추가한 형태로써 불확실성에 강인한 추정 성능을 보인다. 모의실험을 통해 불확실성이 존재하는 경우 제안된 제어기의 강인성을 확인하고 설계된 관측기가 Luenberger 관측기에 비해 상태변수 추정 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.
본 고에서는 광범위한 제어이론 중에서 특히 전통적인 궤환제어이론에 대하여 개괄적인 내용을 다루었다. 제어이론의 근본적인 문제는 불확실성이 있는 시스템 모델에서 시스템의 목적을 만족하는 제어기를 설계하는 것이다. 시스템의 불확실성을 가정하는 방법과 해결하는 방법에 따라서 다양한 제어이론들이 나타났으며, 또한 시스템의 목적에 따라서 서로 다른 제어이론들이 나타났다. 따라서 어떠한 제어이론도 모든 시스템에 대하여 좋은 제어기를 설계하지는 못하며, 제어이론이 출발한 가정에 맞는 시스템 및 시스템 목적에 맞는 경우에 제어이론은 좋은 제어기를 설계하게 된다. 이러한 제어이론은 최근 발달한 컴퓨터 공학과 결합되어 제어기를 빠르고 정확하게 찾으려는 방향으로 발전하고 있다.
지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
퍼지 로직 시스템(FLS)은 다양한 분야에서 성공적으로 사용되고 있다 퍼지 로직 시스템의 멤버십 함수와 규칙은 언어적인 정보나 수치적 데이터를 사용하여 표현된다. 또한 이러한 정보나 데이터에는 불확실성과 노이즈 등이 존재한다. 그러나 단순한 퍼지 로직 시스템으로노이즈가 포함된 불확실한 정보를 효과적으로 다루고 표현하는 데는 한계가 있다. 그러므로 노이즈가 포함된 정보를 효율적으로 처리하기 위해 본 논문에서는 type-2 FLS를 이용한다. 노이즈가 포함되어 불확실한 정도를 정확한 값으로 표현하기 어려울 때, type-2 FLS은 보다 정확하게 정보들을 다를 수 있음을 보인다. 비선형 시계열 시스템인 Box-Jenkins 데이터를 이용하여 singleton Type-1 FLS과 non-singleton type-1 FLS의 결과 값을 확인하고 이의 성능을 type-2 FLS과 비교, 분석한다.
본 논문에서는 3축이 연성되어 비선형 운동 방정식으로 표현되는 3축 안정화 인공위성 시스뎀에 입릭외란과 시스템의 불확실성이 존재할 경우에도 자제 정밀도를 유지하는 제어기를 설계한다. 비선헝 운동 방정식으로 표현되는 운동 방정식을 선형화하고 PID제어기를 구성하였다 선형화에 의한 시스템의 불확실성과 입력 외란을 신경회로망으로 추정하여 외란의 엉향을 제거하도록 구성된 PR제어기의 제어입력을 수정한다 수정된 제어입력은 외란을 상쇠시켜 시스템 출력에서 외란의 효과를 제거하게 된다. 신경회로망은 제어입력과 시스템 출력, 기준 운동 방정식간의 관계를 이용하여 외간과 시스템의 불확실성을 추정하며, 역전파 알고리즘을 사용한 학습 알고리즘으로 신경 회로망을 교육한다. 제안된 신경회로망을 이용한 외란 제거 제어기는 시뮬레이션을 통하여 자세 정밀도의 향상을 검증한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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