본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
에이전트 기반 플렉시블 화상회의 시스템은 데스크 탑 컴퓨터로 화상회의 시스템을 이용할 때 발생하는 시스템의 내 ·외적인 다양한 변동 및 이용자에게 가해지는 부담의 감소를 목적으로 설계된 화상회의 이용 지원환경이다. 본 논문에서는 플렉시블 화상회의 시스템의 유연성을 개선하기 위한 한 방법으로서 QoS(Quality of Service) 파라미터 자동 튜닝법을 적용한 화상회의 매니저 에이전트의 새로운 아키텍처를 제안한다. 제안한 화상회의 매니저 에이전트를 기반으로 구축된 플렉시블 화상회의 시스템은 일반 이용자들이 화상회의를 이용할 때 발생하는 서비스 품질 요구 변경 및 시스템 부담 등의 문제를 유연하게 해결한다. 매니저 에이전트는 다른 에이전트들과 프로토콜을 이용하여 긴밀하게 협조를 하며, 문제 해결의 진행상황을 고려하면서 서비스 품질 파라미터를 자동으로 조정한다. 조정된 파라미터에 의해서 시스템은 내 ·외적 변동 대한 유연한 대응이 가능하게 되었고 또한 이용자에게 가해지는 부담도 감소한다. 결국, 제안 아키텍처를 적용한 시스템이 기존 시스템과 비교하여 유연성이 증가되었음을 실험을 통하여 증명한다.
비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
비선형 시스템의 제어를 위해서 일반적으로 사용하는 하나의 동작점에서 얻은 선형모델에 기초한 제어기는 여러 가지 선형제어기법을 응용할 수 있다는 장점이 있지만 파라미터 변동에 대해 적절히 대처하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 제어대상의 시스템 파라미터가 변동하는 경우에도 제어기가 적응적으로 작동하기 위한 방법으로 보간-LQ 제어기법을 제안한다. 보간-LQ 제어기는 다수개의 서브-LQ 제어기를 설계하고, 이들의 이득을 다시 보간하는 방법을 사용하기 때문에 파라미터 변동에 따라 제어기의 이득이 지속적으로 조정되는 제어기이다. 제안한 방법은 파라미터 변동이 존재하는 컨테이너 크레인 시스템에 적용하여 유효성을 살펴본다.
본 논문에서는 생체모방기술을 적용한 로봇제어방법에 대해 기술한다 물방개의 유영동작을 모방하고 발생시키기 위해 푸리에 최소자승기법을 적용하여 일반식을 정립하였다. 일반식의 계수의 값을 조정하여 관측된 물방개의 유영동작과 발생시킨 모방동작의 비교를 통해 제어 파라미터가 정의되었으며 각 파라미터들의 상관관계를 밝히고 이를 파라미터 공간상에 표현하여 다양한 생체모방 동작을 쉽게 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 추가로, 생물체의 구조적인 장점을 반영한 로봇설계에 대해 간략히 소개하였고 제안한 생체모방 발생기법은 다양한 환경에서의 로봇시스템 개발에 적용 가능함을 확인하였다.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
본 논문에서는 특징 파라미터의 분산과 인식성능에 대한 기여도를 고려하여 각 특징 파라미터를 가중시키는 방법을 제안하였다. 각 특징 파라미터의 인식률에 비례하게 전체 기여도를 설정하고, 각 특징 파라미터의 분산에 따라 가중요인을 설정하였다. 전체 기여도와 분산에 따른 가중요인을 사용하여 각 특징 파라미터의 상태별 가중치를 설정하였다. 제안한 방법의 유효성을 살펴보기 위해 유사음소 단위의 HMM 음성인식시스템을 사용하여 인식실험을 하였다. 인식실험에서 제안한 방법으로 가중치를 설정하였을 경우에 인식률이 7.7% 향상됨을 볼 수 있었다.
다상 유도 전동기(Multi phase induction motor)의 고성능 제어를 수행하기 위해서는 정확한 파라미터 계산이 필수적이다. 특히 전동기의 벡터제어(FOC, Field oriented control)나 직접토크제어(DTC, Direct torque control)와 같은 고성능 제어 시스템의 경우, 슬립 계산이나 자속관측기 그리고 PI 제어기 게인 추정에서 전동기 상수들이 필수적으로 사용된다. 본 논문에서는 실험용으로 집중권(Concentrated winding) 구조를 가지는 2kW, 5상 유도전동기를 제작하였으며, 5상 유도전동기 파라미터 추정에 대한 방법을 제시하였다. 일반적으로 다상 유도전동기의 경우 1차 공간 고조파(1st space harmonic) 성분에 대한 파라미터만을 추정하여 제어에 사용하지만, 본 논문에서는 1차 공간 고조파 성분과 3차 공간 고조파(3rd space harmonic) 성분에 대한 파라미터 추정 방법을 제시한다. 결과적으로 제안된 파라미터 추정 방법의 타당성을 확인하기 위해서 설계값과 실험값을 비교하였다.
본 논문에서는 HVS 기반 효과적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 인간시각시스템의 파라미터로 명암대비, 텍스쳐, 엔트로피, 그리고 표준편차 등을 사용하였고, 외부공격에 대한 각 파라미터들의 성능을 평가한다. 실험결과, 스므드한 영상의 경우 명암대비 파라미터를 사용했을 때 워터마크의 추출이 좋았고, 거친 영상은 표준편차 파라미터에 강인함을 보였다. 결론적으로 영상의 특징에 맞는 파라미터를 선택하는 것이 효과적인 워터마킹을 위해 선행처리 되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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