• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.8
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• pp.140-147
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• 2015

In this paper, we propose a state feedback robust controller of 2-axis gimbal system which have bounded parametric uncertainty. The proposed controller is robust against dynamics variations of gimbal system and contains a dynamic compensator in order to improve a steady state error and a transient response. The stability of the closed-loop system is proved by Lyapunov approach. The performance of the proposed method is demonstrated by simulation on a 2-axis gimbal system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.272-276
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• 2004

이수기와 같이 장기적인 관점에서 저수지운영을 해야 하는 관리자는 해당 기간동안의 이익을 최대화하는 전략을 필요로 한다. 이를 위해서는 미래 유입량의 불확실성을 고려한 최적화 모형에 근거한 운영률을 수립해야 할 것이다. 본 연구에서는 금강수계의 이수기를 대상으로 추계학적 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법(Sampling Stochastic Dynamic Programming)을 적용하여 최적 연계운영 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 상용프로그램인 CSUDP와의 비교를 통해 검증되었으며 이를 기반으로 과거자료를 이용한 SSDP/Hist모형과 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction)을 이용한 SSDP/ESP모형을 개발하여 두 모형의 장${\cdot}$단점을 비교 분석하였다. 발전부분은 두 모형이 비슷하였으나 용수공급 측면에서는 SSDP/ESP가 SSDP/Hist 보다 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.13 no.2
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• pp.55-62
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• 1999

In order to perform a elaborate task like as assembly, manufacturing and so forth of components, tracking control on the trajectory of power coming in contact with a target as well as tracking control on the movement course trajectory of end-effector is indispensable. In this paper, to bring under robust ard accurate control of auto-equipnent systems which disturbance, parameter alteration of system, uncertainty ard so forth exist, neural network controller called dynamic neural processor(DNP) is designed. Also, the learning architecture to compute inverse kinematic coordinates transfonnations in the manirclator of auto-equipnent systems is developed ard the example that DNP can be used is explained The architocture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network, the DNP, are described and computer simllations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning method using the DNP.he DNP.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.293-296
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• 2001

클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.45-50
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• 1994

최근의 로봇 매니퓰레이터는 고정밀, 고생산성, 유연성 자동화를 추구한다. 이에 따라 매니퓰레이터는 운동 정확성, 고속성, 안정성이 더욱 향상되어야 한다. 특히 매니퓰레이터 관절부의 탄성은 동적 변형 및 진동을 유발함으로써 운동 정확성과 안정성을 현저히 저하시킨다. 이러한 복잡하고 불확실한 구조를 갖는 로봇 시스템의 고속, 정확한 운동 제어를 위해서는 보다 효과적인 고급 제어 기법 및 제어 장치의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 하나의 대응 방법으로 인간의 지식 처리 방법을 모방한 퍼지제어를 적용하여 그 가능성을 본다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.34S no.6
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• pp.1-10
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• 1997

This paper presents an adaptive optimal learning controller for uncertian robot systems which makes use fo simple DNN(dynamic neural network) units to estimate uncertain parameters and learn the unknown desired optimal input. With the aid of a lyapunov function, it is shown that all that error signals in the system are bounded and the robot trajectory converges to the desired one globally exponentially. The effectiveness of the proposed controller is hsown by applying the controller to a 2-DOF robot manipulator.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.58 no.1
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• pp.181-186
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• 2009

In this paper, the stability analysis for uncertain dynamic systems with time-varying delays is considered. By constructing a new Lyapunov functional, a novel stability criterion is established in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Two numerical examples are carried out to support the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.11
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• pp.1072-1078
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• 2008

An adaptive control algorithm for spacecraft rendezvous and docking in a Keplerian orbit is presented. The equations of relative motion of two spacecrafts expressed in a local-vertical-local-horizontal rectangular frame are converted to a general Hamiltonian form, then an adaptive control method developed for the uncertain Hamiltonian system is applied to the rendezvous and docking problem. A smooth projection algorithm is applied to keep the parameter estimates inside a singularity-free region, and a numerical example shows that the developed controller successfully deals with the unknown mass of the chaser spacecraft.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.86-99
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• 2011

Due to the uncertainty of intention recognition for behaviors of users, the intention is differently recognized according to the situation for the same behavior by the same user, the accuracy of user intention recognition by minimizing the uncertainty is able to be improved. This paper suggests a novel ontology-based method to recognize user intentions, and able to minimize the uncertainties that are the obstacles against the precise recognition of user intention. This approach creates ontology for user intention, makes a hierarchy and relationship among user intentions by using RuleML as well as Dynamic Bayesian Network, and improves the accuracy of user intention recognition by using the defined RuleML as well as the gathered sensor data such as temperature, humidity, vision, and auditory. To evaluate the performance of robot proactive planning mechanism, we developed a simulator, carried out some experiments to measure the accuracy of user intention recognition for all possible situations, and analyzed and detailed described the results. The result of our experiments represented relatively high level the accuracy of user intention recognition. On the other hand, the result of experiments tells us the fact that the actions including the uncertainty get in the way the precise user intention recognition.