본 논문에서는 단순하고 효율적인 학습제어 로직을 운동기구용 로봇팔 시스템에 적용하였다. 일반적으로 운동시에 운동기구에 적용되는 힘은 사용자마다 다르고 같은 사용자라 하더라도 운동시마다 다를 것이다. 이미 사용자의 신체조건에 따라 입력된 최적의 힘과 실제 가해지는 힘 사이의 오차를 보상하는데 본 논문에서는 학습제어를 적용하여 가해지는 힘의 종류(시변 또는 시불변함수)와 상관없이 빠르게 오차를 제거하고 원하는 운동을 추종함을 시뮬레이션을 통하여 확인할 수 있었다.
플라즈마 시뮬레이션을 수행하기 전에 현 컴퓨터의 계산 능력범위 내에서 물리적으로 타당하게 설명할 수 있는 수치 해석 방법을 먼저 정한다. 예를 들면, 가스 반응이 많고 각 가스 반응 중에 중요가스 반응을 빠르고 선택적으로 선별하고자 할 때, 혹은 외부 입력 변화에 따른 플라즈마 종의 온도 또는 밀도를 대략적으로 파악하고자 할 때는 공간적인 분포를 고려하지 않는 0차원 global 모델링을 이용한다. 압력이 높고 충돌이 빈번한 경우에는 플라즈마를 유체적인 관점에서 기술이 가능하므로, 볼츠만 방정식에서 속도에 관한 0차, 1차, 2차 모멘텀을 이용하여 유도된 유체 방정식을 이용한다. 반대로 압력이 낮고 충돌이 거의 없는 경우에는 플라즈마 입자를 개별적으로 추적하는 입자 전산 모사 방법을 이용한다. 지금까지는 앞에서 언급한 예와 같이, 개별 플라즈마 상태에 맞는 시뮬레이션 코드를 각각 만들어야 했고, 각 코드를 개별적으로 유지 보수해야 했다. 하지만, 개별적으로 코드를 유지 보수를 해야 할 경우에는, 동일한 기능을 하는 함수를 반복적으로 각 코드에 입력해야 하는 불편함이 따르고, 각 수치해석 방법의 장점을 모은 하이브리드 방법과 같은 전사모사를 개발할 때 각 기능을 통합해야 하는 어려움이 따른다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 플라즈마 코드는 외부 입력에 대해 유연하지 못한 대처로 새로운 가스 반응을 추가하거나 새로운 수치해석 방법을 추가할 경우에는 코드를 전체적으로 수정해야 하는 어려움이 있었다. 따라서 코드를 통합적으로 관리할 수 있고, 외부 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시뮬레이터가 필요했다. 여기에서는 객체 지향 언어인 C++ 언어를 이용하여, 사용자 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있고, 복잡한 화학 반응을 특정 수치 해석 방법에 상관없이 통합적으로 관리할 수 있는 코드를 개발하였다.
본 논문은 상호 상관관계 함수의 특성을 이용하여 이 함수 특성인 입력파와 출력파의 상관관계를 구하여 Lamb파의 $A_o$ mode의 속도를 알루미늄(6061-T651)에서 측정하여 본 결과 정확한 값을 구하였기에 일반적으로 속도 측정이 매우 힘든 망상형 유리섬유 복합체에 대한 음파의 전파속도를 측정하였다. 본 상호 상관 관계 함수의 특징은 외부의 어떠한 잡음에도 영향을 받지않고 쉽고 정확히 측정할 수 있으므로 그 응용면에 상당한 가치가 있고 또한 여러가지 입력파에 대한 입력파 원천 및 전파 경로 분석이 용이하여 본 복합체의 섬유구조 형태도 조사하여 본 결과 정량적 분석도 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.
재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.
항공기 탑재 장비의 발달에 따라서 기존 운용 중인 항공기에 새로이 개발된 외부장착물을 추가하거나 교체하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 외부 장착물의 추가 및 변경은 기존 항공기의 전체적인 공력특성을 심각하게 변화시킬 수 있다. 따라서 요구되는 장착물 배열, 형상에 따른 유동 및 공탄성 현상의 파악은 항공기 개발단계 및 항공무장의 추가적인 개발 시 필수적으로 요구된다. 본 연구는 유체-공력 연계기법을 이용, 외부장착물의 형상에 따른 F-5 항공기 수평미익의 공탄성 특성변화에 대하여 검토하였다. 공기력 계산을 위하여 FLUENT 코드를, 구조 동특성 해석을 위하여 ABAQUS 코드를 사용하였으며, 전역지지 방사기저함수를 적용한 Code-bridge를 이용하여 입력 자료의 보간 및 사상을 수행하였다. 해석 결과 고려된 비행조건에서 외부장착물의 형상에 따른 수평미익의 공탄성 특성에 미소한 차이는 있었으나 플러터는 발생하지 않는 것으로 나타났다.
베네치안 블라인드의 슬래트 각도 조정은 사람에 따라 주관적이다. 그러므로, 제어 규칙에 인가된 초기의 데이타로는 에너지 절감 효과에 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 퍼지 베네치안 블라인드 제어기를 설계 및 구현하였다. 여기에서는 외부 환경에 잘 적응할 수 있는 퍼지 제어 규칙 및 소속함수를 tuning 할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 입력 에너지, 실내 환경 및 조명을 충분히 고려하여 에너지 절감 정도를 분석 및 평가하였다. 하절기와 동절기로 나누어 각각 실험한 결과 퍼지 이론을 적용하여 자동으로 슬태트 각도가 제어되는 시스템의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 포장모형(APEX, Agricultural Policy Environmental eXtender)과 유역모형(SWAT, Soil and Water Assessment Tool)을 연계하여 새만금 유역의 미래 수문 수질영향과 용수생산성을 분석하기 위한 기초연구이다. APEX 모형을 연계하기에 앞서 SWAT 모형을 이용하여 만경강 유역의 유출량, T-N, T-P를 모의하고 그 적용성을 평가하였다. 모의 기간은 2004년부터 2017년까지 총 14년이며, 기상, 유출량 그리고 월단위 수질 자료를 모형의 입력자료 및 보정을 위해 사용하였다. 매개변수 보정은 객관적 보정이 가능한 SWAT-CUP을 이용하여 최적화 하였으며, 매개변수 보정의 목적함수는 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)로 평가하였다. 모형의 적용성 평가 결과, 보정기간의 연평균 유출량은 실측치 835mm, 모의치 677mm로 나타났고, R2는 0.64, RMSE는 3.87mm/day, NSE는 0.61, RMAE는 0.99로 나타났다. 검정기간의 연평균 유출량은 실측치 884mm, 모의치 702mm로 나타났고, R2는 0.67, RMSE는 2.92mm/day, NSE는 0.7, RMAE는 0.94로 나타났다. 유출량의 결과를 살펴보면 검정기간이 보정기간보다 모의결과가 더 나은 것으로 나타나며, 이는 실측자료의 일관성 차이로 판단된다. T-N과 T-P의 경우 매개변수만으론 보정의 한계가 있으며, 실측치와 근접하게 모의하기 위해서 만경강 본류에 영향을 끼칠 수 있는 외부유입량을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 만경강 상류의 경천댐, 대아댐 그리고 용담댐으로 부터 유입되는 외부유입량 자료를 수집하여 SWAT의 입력자료로 구축하였으며, 대상유역 내 익산, 완주, 전주, 김제에 위치하고 있는 하수처리장, 축산폐수처리장, 분뇨처리시설, 산업폐수처리시설 그리고 농공단지처리시설 등 총 12곳에 대한 점오염원 데이터를 입력자료로 구축하여 만경강 상류 농업소유역의 수질영향을 평가하였다. 본 연구결과는 향후 미래 수문 수질 모의에 대한 기초자료로 제공될 것이며, 외부유입량을 고려한 만경강 유역의 용수생산성 분석을 통해 미래 농업수자원 관리계획 수립에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.
본 논문에서는 정확한 비디오 객체 분할을 위한 글로벌 가우시안 모델 기반의 이동 외부 그림자영역 검출방법을 제안한다. 이 방법은 현재 픽셀과 배경 픽셀의 컬러 벡터간의 사이 각을 가중치 함수로 변환하고, 이를 그림자 모델의 확률 밀도에 곱하여 구한 값을 그림자 검출에 사용하고 이를 다시 그림자 모델의 입력으로 하여 검출된 픽셀 들의 분포가 자동으로 영상의 실제 그림자 분포에 근접하게 하였다. 또한, 잘못 검출된 그림자 영역을 제거하기 위해 영역의 위치 정보를 이용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 적응적으로 그림자를 검출하면서도 높은 분할 정확도를 가지고 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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