• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.555-565
• /
• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

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

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제26권1호
• /
• pp.75-88
• /
• 2009

이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.185-191
• /
• 2004

Partial least squares(PLS) is one of multiplicate statistical process methods and has been developed in various algorithms with the characteristics of principal component analysis, dimensionality reduction, and analysis of the relationship between input variables and output variables. But it has been limited somewhat by their dependency on linear mathematics. The algorithm is proposed to classify for the non-linear data using PLS and the residual compensator(RC) based on radial basis function network (RBFN). It compensates for the error of the non-linear data using the RC based on RBFN. The experimental result is given to verify its efficiency compared with those of previous works.

• 로봇학회논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.327-333
• /
• 2007

We propose a navigation algorithm using image-based visual servoing utilizing a fixed camera. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the image error between the goal position and the position of a mobile robot. The residual function which is the image error between the position of a mobile robot and the goal position is generally large for this navigation problem. So, this navigation problem can be considered as the nonlinear least squares problem for the large residual case. For large residual, we propose a method to find the second-order term using the secant approximation method. The performance was evaluated using the simulation.

• 전기학회논문지
• /
• 제56권12호
• /
• pp.2226-2232
• /
• 2007

This paper presents online neural control approach for nonlinear mechanical systems with random friction nature. We construct neural auxiliary control to compensate a control error in online for overcoming friction effect which reduces control performance in real-time implementation. Friction dynamics is estimated by using online least square(LS) method, which is utilized for online learning of the neural network. We accomplish computer simulation for evaluating the proposed control approach comparing offline control method to demonstrate its superiority.

• 한국농공학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.144-154
• /
• 1994

An efficient tidal model, TIDE which is an iterative type, nonlinear finite element model has developed for the analysis of the tidal movement in the coastal area which is characterized by irregular boundaries and bottom topography. Traditional time domain finite element models have been in difficulties with requirement for high eddy viscosity coefficients and small time steps to insure numerical instability. These problems are overcome by operating in the frequency domain with an elaborate grid system by combining the triangular and quadrilateral shape grids. Furthermore, in order to handle non-linearity which will be more significant in the shallow region, an iterative scheme with least square error minimization algorithm has been implemented in the model. The results of TIDE model are agreed with the analytical solutions in a rectangular channel under the condition of tidal waves entering the channel closed at one end.

• 대한교통학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.85-103
• /
• 1997

국내 도시교통에서 도시고속도로가 차지하는 비중은 급증하고 있으나 이의 효율적 인 운영은 아직 초보수준인 실정이다. 도시고속도로의 운영전략이나 기하구조 설계대안을 개발·분석·평가하는데 시뮬레이션 모형을 활용하는 것은 필수적이나 외국에서 개발된 모형 을 국내에 적용하는 데에는 많은 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 국내 현실에 적합 한 도시고속도로 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하려는데 그 목적이 있으며 연속 교통류 모 형의 개발, 모수추정 방법의 제시, 컴퓨터 코딩, 모형평가의 세부작업이 수행되었다. URFSIM-1은 각 구간에서 통행목적지별 차량 수를 추적할 수 있는 통행수요모형 기능에 구 간내 이동을 동적으로 기술할 수 있는 거시적 교통류 모형을 결합한 것을 기본 교통류 모형 으로 채택하고 있다. 비선형 최소 자승법에 의해 교통류 모형 모수와 O-D 모수를 추정하는 방법이 제시되었다. 마지막으로 유고상황을 가상한 정성분석과 미국 도시고속도로에서 수집 한 현장자료를 이용한 모형의 평가를 시행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.1391-1396
• /
• 2012

본 연구에서는 해저의 반사면이나 흡음재와 같이 주파수에 따라 다른 특성을 가지는 매체를 수치적으로 모델링하였다. 기존의 흡음재 해석 등가회로 모델에 용량성 성분을 부가하기 위해 Debye polarization 기법을 적용하여 흡음재의 모델링을 하였다. 이 모델의 파라미터를 추정하기 위해 폴리우레탄이라는 흡음재의 흡음 주파수 특성을 이용하였다. 파라미터의 추정에는 non-linear least squares라는 비선형 최적화 기법을 사용하였다. 먼저 두께 25 mm의 폴리우레탄의 흡음재의 파라미터를 추정하였으며, 이 파라미터를 이용해 50 mm의 폴리우레탄의 특성을 모델링하는 것이 가능하였다. 이를 바탕으로 흡음재의 주파수에 따른 흡음 특성을 하나의 간단한 모델로 모델링하는 것이 가능함을 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제45권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.