이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
KT-2 토카막 플라즈마 귀환제어계를 개념설계 하였다. 본 연구에서는 최적의 자장탐침계구성방법, 수직위치 불안정성에 대한 대책, 플라즈마 파라메타들의 실시간 계산 알고리즘 및 VXI 모듈화된 플라즈마 제어계에 대해 논의한다. KT-2 플라즈마 제어계를 VXI 모듈화된 디지탈방식으로 구성함으로서 빠르고 정확한 제어기능과 동시에 자장탐침 데이타들의 저장 및 다양한 확장성(flexibitities) 등의 기능들을 가질 수 있다.
본 논문에서는 RF Matcher 의 동작성능 개선을 위하여 RF Match 제어단의 제어 알고리즘과 하드웨어의 디지털화 방안에 대한 연구를 수행하였다. 개발된 제어단은 최적의 동작성능을 위하여 multi-preset, 이득제어 기능 등 다양한 부가 기능을 갖도록 설계/제작하였고, 또한 LCD 모듈의 설치를 통하여 RF Matcher의 실시간 상태 파악이 가능하도록 하였다. 개발된 제어단에 대한 실험결과로부터 RF 전력의 over/under shoot, 플라즈마 플리커 등의 현상이 제거되었고, 정합시간이 크게 단축되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
반도체 제조공정에 내재된 복잡성은 작업일정(job scheduling) 문제를 해석적 방법으로는 풀기 어렵기 때문에 보통 시스템 파라미터의 변화에 대한 효과를 이산사건 모델링 시뮬레이션에 의존하여 왔다. 한편 장비 고장 등 예측 불가능한 사건들은 고정된 작업일정 기법을 사용할 경우 전체 공정의 효율을 악화시킨다. 따라서 이러한 불확실성에 대해 최적의 성능을 내기 위해서는 작업일정을 실시간으로 대처 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 반도체 제조 공정에 대해 시스템 제어관점의 접근방법을 적용하여 이 문제에 적응형 실시간 작업제어 틀을 제안하고, DEVS 모델링 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 틀을 설계 구현하였다. 제안된 방법은 기존의 임기응변적인 소프트웨어적인 방법에 비추어볼 때 전체 시스템을 이해하기 쉬우면서도 또한 추가되는 작업제어 규칙도 쉽게 추가 적용할 수 있는 유연성을 장점으로 가지고 있다. 여러 가지 실험결과 제안된 적응형 실시간 작업제어 프레임워크는 고정 작업규칙 방법에 비해 훨씬 나은 결과를 보여주어 그 효용성을 입증하였다.
본 논문은 이산적인 사무용 및 가전기기들의 전력사용 환경에서 구내의 일정구간에 설치되는 전원출력단(outlet)에 연결된 각 부하기기들을 실시간으로 전력을 감시 센싱하고 이를 간이 데이터 베이스로 분석하여 사용상태를 파악하여 최적의 전력 사용 환경을 유지할 수 있도록 제어해주는 설비장치의 개발에 관한 것이다.
본 연구에서는 페수열 회수 보일러에서 버려지는 페수열을 재생하여 에너지를 재활용하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 사용한 지능제어기를 설계하고자 한다. 폐수유입온도의 변화와 폐수유입량의 변화를 파라미터로 하여 컴프레서의 정속운전 대수와 토출온수온도의 특성곡선을 전문가의 지식으로부터 얻을 수 있다. 폐수열 회수 보일러에 유입되는 폐수부하에 따른 컴프레서의 정속운전 대수를 최소화 하기위해 폐수유입온도와 유입량의 변화를 측정하여 최적의 정속운전 대수 및 인버터 운전량을 실시간으로 결정하는 지능제어기를 설계하여 페수열 부하의 변동을 실시간으로 추정하여 최소의 컴프레서 운전대수 및 조작량을 제어함으로써 에너지 효율과 경제성을 극대화할 수 있다.
본 논문에서는 비선형 최적화 기법을 이용하여 자기 포화(magnetic saturation) 및 교차 결합 현상(cross-coupling effect)을 고려한 매입형 영구자석 전동기(IPMSM)의 실시간 MTPA 제어 방법을 제안한다. 이는 토크 지령 추종과 최소 동손 운전을 만족하는 제한 최적화(constraint optimization) 문제로 접근할 수 있다. 이를 통해 유도한 연립 비선형 방정식의 경우, Levenberg-Marquardt 수치 해석법을 적용하여 안정적이면서 빠르게 해를 구할 수 있다. 이러한 방법을 이용하면 참조표(look-up table) 없이 운전 환경의 실시간 변동을 고려한 효율적인 MTPA 운전이 가능하다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 전류 해가 최적 운전점과 일치함을 확인하였다.
MR의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을하나의 Neural Network로 학습시키는 것은 어려운 일이다. 이것을 보안하고자 기능들을 각각의 Module로 구성하여 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 MR을 제어하였다 로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network을 통해 학습이 이루어진다 MNN에서의 출력값은 Gating Network(GN)에서 로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 출력함으로서 MR을 제어하는데 사용된다. MNN 내 EN의 활성화 함수 최적결합을 통해 효과적인 MNN을 구성하였다. 본 논문에서는 Modular Neural Network의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 MR에 구현하였다.
실시간 하이브리드 실험법(real-time hybrid testing method)은 구조물의 수치해석부와 실험부 부분구조를 운동방정식으로 통합하여 실시 간으로 동시에 계산과 실험을 수행하는 방법이다 본 연구는 실시간 하이브리드 실험법을 사용하여 수동 및 준능동 MR감쇠기가 설치된 건축구조물의 내진성능을 정량적으로 평가한다. 건물 모델은 실물 크기 5층 건물을 강제진동실험 결과를 통해 식별한 수치모델로 사용하였고, MR감쇠기는 실험적 부분구조르 UTM에 설치되었다. 본 연구에서 수행되는 실시간 하이브리드 실험은 사인파 및 지진파 가진을 통하여 얻은 결과와 전류에 따른 MR감쇠기의 제어력을 이용하여 얻은 Bouc-Wen모델을 사용하여 얻은 해석모델과 일치함으로 그 유효성을 입증하였다. 또한 예비연구로써 구조물의 응답을 최적으로 제어하기 위한 clipped-optimal 제어알고리즘과 modulated homogeneous friction 준능동 제어알고리즘을 MR감쇠기에 적용하였다. 각 전류별 Bouc-Wen모델을 곡선맞춤하여 각각의 Bouc-Wen모델 파라미터를 식별하였으며 그 결과를 준능동 제어알고리즘 수치해석에 적용하였다. 또한 실시간 하이브리드 실험법을 이용한 준능동 제어 실험결과와 해석결과를 비교하여 준능동 제어알고리즘의 성능을 평가함에 있어 실시간 하이브리드 실험이 합리적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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