본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.
기존의 고정 단말기(PC)에서만 주로 행해지던 각종 다중 사용자 접속 온라인 응용이 최근 모바일 단말기의 급속한 확산으로 기존 PC와 PDA, 휴대폰 등이 공동 작업을 수행하는 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용으로 전환되고 있다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 기반 네트워크 응용을 위한 기반 구조를 제안하였다. 그리고 다양한 클라이언트의 프로세서 처리 능력과 통신 속도의 비대칭이라는 멀티 플랫폼 응용의 특징을 고려한 중복 일관성 제어 기법, 다양한 클라이언트간의 변경 전파 프로토콜을 제안하였다. 그리고 멀티 플랫폼 기반 채팅 프로그램을 제작하여 제안한 구조 및 기법들이 적절히 동작함을 보였다.
본 연구에서는 신경조직망을 이용한 항공제어계의 내고장성 성능에 대해 관점을 두었다. 이 내고장성 제어계는 감지기와 작동기의 고장 발견. 확인 그리고 보완으로 이루어진다 SFDIA는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 여분의 감지기 없이 n개의 감지기로 내고장성 능력을 성취함을 목적으로 한다. 또한, AFDIA는 같은 주 신경조직망과 세개의 신경조직망 제어기들로 구성되며. 이 제어기들은 평형을 유지하는 역할을 하며 고장으로 인한 pitching. rolling. 그리고 yawing moment를 상쇄하는 기능을 한다. 본 연구에서는 특히 잘못된 경보와 고장 확인의 성능이 떨어짐이 없이 SFDIA와 AFDIA의 효과적인 통합 기능을 수행하는데 중점을 두었으며 여러 가지 작동기와 감지기의 고장에 대한 연구 결과가 제시되었다.
본 논문에서는 복합화력 발전시스템을 대상으로 온라인 성능감시시스템을 적용함에 있어 제어가능 운전 파라미터의 실시간 영향산출 기법을 고안하였다. 이 기법은 가스터빈 인입필터 차압, 압축기 효율 등과 같은 운전 파라미터에 대해 기대치와 현재치의 편차로 인해 얼마만큼 성능에 영향을 미치는가를 정량적으로 산출하여 사용자가 즉각적으로 성능향상을 위한 운전조작이 가능하도록 조치할 수 있는 성능관리지표로서 활용된다.
During static walking of a quadruped walking robot, stability of the robot depends on whether the projection of the mass center is located within the supporting area that is varying with leg motion and formed by standing legs. In this paper, force margin instead of the mass center was used to determine stability and body-tilting method was used to enhance it. On-line control of body tilting was realized with simple reaction feedback based on force margin of the static walking model of the robot instead of complicated calculation. Model reference on-line control where the model searches stable pose for predefined force margin also gave good walking performance.
The on-line optimal control algorithm for central heating system has been researched for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as indoor heating load and outdoor temperature variation. This study has been done by using TRNSYS Program in order to analyze the central heating system. The optimal control algorithm shows good energy Performances in comparison with the conventional one.
본 논문에서는 대학교 강의 효율 향상을 위한 학습 지원 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 교수와 학생의 스마트 폰을 이용한 온라인 출석부를 지원하고, 학생의 스마트 폰 사용을 일정 시간 제한할 수 있다. 온라인 출석부는 별도의 서버에서 저장 관리되며, 비접촉식 근거리 통신 방식인 NFC를 통해 출석 유무를 점검한다. 효과적으로 스마트 폰을 제어하기 위해, 인터넷 모드, 매너 모드, 제어시간 등이 결정되며, 결정된 정책에 따라 학생의 스마트 폰은 관리된다.
본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 개발된 java VM(virtual machine) 기반 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 시스템 식별 기법을 이용하여 진단을 위한 파라메터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다. 개발된 진단 플랫폼은 기존의 DC-DC 컨버터의 제어기와 직렬 통신으로 연결되어 있으며 웹을 통해 주요 제어 변수의 설정과 모니터링이 가능하도록 제작되었다. 웹 서비스를 위해서 StrongArm 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스 환경에서 java VM을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다. 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹 기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이다.
본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 개발된 가상 머신(VM, Virtual machine) 기반 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 시스템 식별 기법을 이용하여 진단을 위한 파라메터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다 개발된 진단 플랫폼은 기존의 DC-DC 컨버터의 제어기와 직렬 통신으로 연결되어 있으며 웹을 통해 주요 제어 변수의 설정과 모니터링이 가능하도록 제작되었다. 웹 서비스를 위해서 스트롱암(StrongArm) 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스(linux) 환경에서 자바 가상 머신(java VM)을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이다.
로봇을 개발함에 있어 많이 겪는 어려움 중 하나는 열악한 시뮬레이션 환경 및 소프트웨어 개발이다. Microsoft사(社)의 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)는 3D시뮬레이션 환경과 로봇 구동을 위한 각종 표준화된 서비스들을 지원함으로써 이러한 문제점들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 중 저준위 폐기물 저장창고 검사 로봇을 대상으로 MSRDS를 이용하여 3D 시뮬레이션 및 온라인 피드백 제어를 수행하였다. 로봇은 사륜으로 이루어져 있으며, 주행 환경 확인을 위한 카메라, 장애물 감시용 LRF(Laser Range Finer)센서, 주변 환경 감지를 위한 온도센서, 습도센서 및 MSRDS가 장착된 산업용 3D가 탑재되어 있다. MSRDS의 제어신호는 이벤트로 생성되어 3D 시뮬레이션 렌더링 시간과 동기화되며, Brick 서비스를 통해 전송된다. 피드백은 10ms 주기로 LRF 센서, Motor 엔코더 값을 받아 3D 시뮬레이션에 반영된다. 본 논문에서는 MSRDS의 시뮬레이션 및 실제 로봇과의 동기화 방식을 제시하며 구동 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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