본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.
재진입 비행체의 Approach & Landing단계는 Steep Glideslope 단계, Circular Flare 단계, Flare Maneuver 단계로 이루어지며, 본 논문에서는 실시간 경로 생성을 위하여 기하학적 조건을 이용한 기준궤적 생성 알고리즘을 사용하였다. 이를 통하여 재진입비행체의 착륙 안정성을 고려한 기준궤적을 빠른 시간 안에 생성할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 강건성을 가지는 Mamdani Fuzzy PD Controller를 통한 종방향 및 횡방향 제어기를 설계하였다. 또한 Downrange 와 Crossrange의 초기 오차를 포함하는 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 Fuzzy 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위해 퍼지모델링의 새로운 방법이 제안된다. 제안된 FPNN모델링은 공정시스템의 입출력 데이터로부터 GMDH방법과 퍼지구현규칙을 이용하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 퍼지구현규칙의 전반부 구조와 파라미터 동정을 위하여 GMDH 방법과 희귀다항식 퍼지추론 방법이 사용되고 최적 후반부 파라미터 동정을 위하여 최소자승법이 사용된다. 가스로 시계열데이타 및 하수처리시스템의 활성화의 공정 데이터가 제안한 FPNN 모델링의 성능을 평가하기 위해 상용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.
퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.
This paper describes the design of nonlinear fuzzy I+PD controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy I+PD controller is derived from the conventional continuous time linear I+PD controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional I+PD controller. which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability. Particularly when the process to be controlled is nonlinear When the SIIM is applied, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control performance of the one Proposed by D. Misir et at.
This paper describes the design of fuzzy PID controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy PID controller is derived from the conventional continuous time linear PID controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional PID controller, which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIIM is applied, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control performance of the one proposed by D. Misir et al.
본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
본 논문은 자기적 비선형성과 상간의 토오크중첩을 고려하여 맥동토오크를 최소화시킬 수 있는 제어기법을 제시하고 이를 DSP를 이용하여 구현한 SRM의 구동시스템에 대하여 기술하였다. 이를 위해 먼저 몇 단계의 상전류 크기에 대한 회전자 위치별 인덕턴스값과 발생토오크의 크기를 실측한 후 이들 대표값으로부터 신경회로망을 사용하여 제어에 필요한 충분히 정밀한 값들을 추론한다. 또한 각 상간의 토오크중첩을 고려하여 총합 발생토오크의 맥동성분의 최소화되도록 상별 지령토오크 파형을 설정한다. 회전자위치와 상전류를 검출하고, 이 검출값과 추론된 토오크데이터를 이용하여 구한 토오크 값이 지령토오크를 추종하도록 델타변조기법에 의한 제어기를 구성한다. 이러한 제어방식을 실시간으로 처리하고, 제어기의 신뢰성을 높이기 위해 DSP를 사용하였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.
한반도 동남부에는 양산단층과 울산단층을 비롯한 대규모 단층곡이 인지된다. 이 두 단층을 포함한 북북동-남남서 방향의 단층곡들을 총칭하여 양산단층계라고 한다. 그러나 이 단층계의 중요성에 비해 양산단층과 울산단층을 제외한 다른 단층곡들은 상대적으로 연구가 부진하다. 본 연구는 이 단층계 중에서 가장 동편의 선형구조인 일광단층 주변에 위치한 봉대산과 대변항 일원에서 화강암 내에 발달한 지질구조들의 상호 절단관계를 통해 고응력변화를 추론 하였고, 이를 기존 선행연구와 비교 검토하였다. 연구지역에서는 일광단층과 평행한 선형구조가 4개 인지되며, 그 중 3개의 선형구조에서 단층의 증거를 확인하였다. 각 선형구조를 따른 단층에서는 좌수향 및 우수향의 주향이동 운동감각이 모두 인지되었다. 이는 선형구조를 따라 반전 다중변형을 겪은 것을 지시하는 것으로 판단된다. 지질구조들의 상호절단관계를 통해 분석한 응력방향은 1) 후기 백악기에 동북동-서남서 방향의 압축에 따른 인장단열들이 먼저 발달하고, 2) 북서-남동 방향의 압축에 따른 공액상의 주향이동단층들이 발달하였으며, 3) 북동-남서 방향의 압축에 따라 일부 구조들의 선택적 재활운동이 있었던 것으로 해석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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