비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
본 논문은 스피커 시스템의 이상적이지 못한 특성으로 인해 발생하는 비선형 왜곡을 분석하고 스피커에 입력하는 신호를 처리함으로써 비선형 왜곡을 감소시키도록 하는 것을 목적으로 한다. 비선형 왜곡의 가장 큰 요인인 강성과 force factor의 비선형성을 변위에 관한 2차함수로 모델링하여 이것을 바탕으로 전처리의 여러 계수를 결정하며 변위를 측정하여 귀환시키는 대신 선형 운동방정식을 적용하여 변위를 예측하도록 함으로써 시스템의 구현을 간단히 할 수 있도록 하였다. 이 왜곡보상시스템을 하드웨어로 설계하였다.
본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화시키는 새로운 모델링 방법이다. 본 논문에서 제안한 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있음은 물론, 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화시킬 수 있음을 보인다. 유전알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 마지막으로, 복잡한 비선형 시스템에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.
비선형 동적 시스템을 모델링하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling)를 적용한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 모델링의 정확성을 위해서는 계산량이 크게 증가한다. 그러므로 본 논문에서는 입력 데이터를 취사선택하는 기준을 점감적으로 조정함으로써 적어도 정확성을 유지하면서 전형적인 GMDH의 단점인 과도한 계산을 피할 수 있는 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, GMDH 알고리듬의 계산량을 성공적으로 줄일 수 있었고 에러율도 소폭 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.
신경 회로망의 출현으로 비선형 시스템 모델링에 대한 관힘이 다시 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 동적으로 인식하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling) 일고리즘을 사용한 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)을 제안한다. GMDH를 사용한 동적 시스템의 인신은 일렬의 입/출력 데이타를 인가하여 필요한 계수들의 집합을 동적으로 산출함으로써 훈련시킨다. 또한 DPNN을 이용하여 비선형 시스템을 제어하기 위해, MRA(Model Reference Adaptive Control)를 설계한다. 결과에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 DPNN을 사용한 모델링과 제어가 잘 수행됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시스템 모델링이 어렵과 복잡한 자동화 설비를 위한 간단한 지능제어방식을 제안하나. 제안된 방식은 시스템 모델링이 불확실한 시스템에 대하여 입력신호와 직접관계되지 않은 비선형 함수의 동정은 퍼지-신경회로망을 이용하고, 입력신호와 관계되는 비선형 함수는 동정을 하지 않고 임의의 양의 실수로 놓으므로 기존의 전체함수 동정보다 적은량으로 동정할 수 있고, 동정된 정보를 이용하여 비선형 제어기를 설계하는 간단한 제어방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 자동화 설비에 액츄에이터로 많이 사용되는 직류 서보전동기를 이용한 역진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션 및 실험을 하고, 제안된 제어방식을 기존의 신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한다.
본 논문에서는 연료전지용 전력변환장치 설계에 필요한 연료전지의 수학적 모델링과 이에 기초한 하드웨어 시뮬레이터(APL)에 대하여 설명한다. 지금까지 사용되어 왔던 일반적인 DC 전압원 대신에 연료전지의 비선형 전원 특성을 고려할 수 있는 모의 실험에서 사용할 수 있는 연료전지 모델링에 관하여 설명한다. 연료전지는 화학적인 에너지를 전기적인 에너지로 변환하는 장치로써 개질기를 사용하여 수소를 지속적으로 공급해야 하는 등 실험실에서 실제 운전하는데 많은 어려움을 가지고 있다. 이런 어려움을 보완할 수 있는 모의전원장치(APL)을 사용하여 연료전지의 I-V 및 P-V 곡선의 전기적 비선형 특성을 제공함으로써 연료전지용 제어기 및 전력변환장치 설계가 보다 더 현실적일 수 있도록 하는데 도움이 될 것으로 본다.
경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.
본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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