• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.109-114
• /
• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
• /
• 한국항공운항학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.247-251
• /
• 2015

본 논문에서는 항공기의 3자유도 질점 모델과 Dubins 곡선을 이용한 3차원 경로생성 알고리즘 및 비선형 경로추종 유도기법을 통합하여 항공기의 경로계획을 위해 적용한 경로생성 알고리즘을 검증하고, 경로추종 성능과 항공교통관리를 위한 시뮬레이션에 3자유도 질점 항공기 모델 사용의 타당성을 확인하였다. 최적경로 생성을 위해 사용된 Dubins 곡선의 경우 계산속도가 빠르고 경로계획에 바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 주로 2차원 상의 경로문제를 다루기 때문에 이를 3차원 비행경로로 확장시킨 알고리즘을 사용하였다. 경로추종을 위한 유도제어법칙은 Specific Acceleration 명령을 통해 자세를 제어하는 비선형 경로추종 유도법칙을 활용하였으며, 이에 대한 결과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1875-1878
• /
• 2003

에이전트를 이용하여 의견을 교환하여 타협안을 찾거나. 혹은 양자간 협상 시 양쪽의 에이전트는 각자의 이익을 최대로 하려고 한다. 하지만 한쪽이 많은 이득을 많이 취할 경우 상대방의 이익은 줄어들게 되고 손해를 본 사용자는 에이전트의 신뢰를 잃게 된다. 본 연구에서는 다중 사용자, 다중 속성, 비선형 협상 전략 환경에서 유틸리티 함수와 유전자 알고리즘을 이용하여 양쪽에게 균등한 이익이 돌아감과 동시에 최대의 이익이 되는 제안을 생성하는 중개 에이전트의 핵심 알고리즘을 구현하는 것이 논문의 목적이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.215-221
• /
• 2006

본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.157-165
• /
• 2020

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 방식의 알고리즘을 로젠블록 함수를 통한 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.593-597
• /
• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 기존의 퍼지 제어기 설계 방법들은 안정도 조건을 만족시키는 제어 이득을 얻기 위해 수학적인 접근을 통해 해를 찾는 방법들이 많이 연구되었다 하지만 플랜트와 제어 방법에 따라 이러한 수학적인 접근이 힘든 경우가 있다 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 깊은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 이득을 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 전력 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이 영역을 변화시킴으로서 빠르게 해를 찾는다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제46권6호
• /
• pp.73-79
• /
• 2009

운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권1B호
• /
• pp.37-45
• /
• 2011

본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.382-388
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적인 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 노이즈를 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (GA merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교 하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 활용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.842-848
• /
• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.