• 제목/요약/키워드: 자동 튜닝

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2 단계 자동 진폭 캘리브레이션 기법을 적용한 넓은 튜닝 범위를 갖는 클래스-C 타입 전류 재사용 전압제어발진기 설계 (A Class-C type Wideband Current-Reuse VCO With 2-Step Auto Amplitude Calibration(AAC) Loop)

  • 김동영;최진욱;이동수;이강윤
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권11호
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    • pp.94-100
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    • 2014
  • 본 논문에서는 전류-재사용 구조를 사용하여 1.95 GHz~3.15 GHz 의 광범위한 튜닝 범위를 갖는 저전력 전압 제어 발진기(VCO)를 설계하였다. 클래스-C 타입을 적용하여 위상 잡음 특성을 향상 시켰으며, 2 단계 자동 진폭 캘리브레이션 기법을 통해 전류-재사용 전압제어발진기 구조의 가장 큰 단점인 차동 출력 전압간의 불균형을 최소화 하였다. 차동 출력 전압간의 차이는 1.5mV ~ 4.5mV 가량으로 나타나며, 이는 출력 전압의 0.6% 이내 오차이다. 제안하는 전류-재사용 전압제어발진기는 CMOS $0.13{\mu}m$ 공정을 사용하여 설계 하였다. 공급 전압은 1.2 V를 사용하였고, 소모 전류는 2.3 GHz에서 2.6 mA이다. 출력주파수가 2.3 GHz에서 위상 잡음은 -116.267 dBc/Hz(@1MHz Offset)이며, 레이아웃 면적은 $720{\times}580{\mu}m^2$ 이다.

바이모달 트램용 직렬형 하이브리드 추진시스템 개발 (Development of a Series Hybrid Propulsion System for Bimodal Tram)

  • 배창한;이강원;목재균;유두영;배종민
    • 전력전자학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.494-502
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    • 2011
  • 바이모달 저상굴절 트램은 자동운전으로 일반도로와 전용구간을 주행할 수 있는 고무차륜방식의 저상굴절 차량으로서, 철도의 정시성과 버스의 접근성을 동시에 구현할 수 있는 신교통수단이다. 바이모달 트램은 전자기 궤도를 사용한 자동운전, 전차륜 조향과 함께 CNG 엔진과 리튬 폴리머 배터리 팩을 사용한 친환경 직렬형 하이브리드 추진시스템을 사용한다. 본 논문에서는 바이모달 트램의 직렬형 하이브리드 추진시스템 개발에 대해 기술하고 시험선및 일반도로에서 수행된 시험 결과를 분석한다. 또한 바이모달 트램 추진장치의 튜닝 및 시험데이터 취득을 위해 개발된 계측장비의 구성 및 동작방식에 대해 설명한다. 시작차량에 설치된 계측장비의 데이터를 기초로 전용 시험 선과 일반도로에서 주행시 직렬형 하이브리드 추진시스템의 동작을 확인하며, 차량의 연비 및 엔진 효율을 계산한다.

A Self-Guided Approach을 활용한 한국어 텍스트 생성 쓰기 보조 기법의 향상 방법 (A Self-Guided Approach to Enhance Korean Text Generation in Writing Assistants)

  • 장동현;김진수;이민호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.541-544
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    • 2023
  • LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

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유압 모션 제어기의 최적 제어인자 튜닝에 관한 연구 (A study on the optimal tuning of the hydraulic motion driver parameter by using RCGA)

  • 신석신;노종호;박종호
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제38권1호
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    • pp.39-47
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    • 2014
  • 본 연구에서는, 자동으로 조작되는 밸브의 제어기로 사용되는 유압모션 제어기의 한계점인 설정치 추종성능과 외란 억제성능을 개선하기 위한 방법으로 기존의 PID 제어기에 피드-포워드 제어기를 추가한 2자유도(DOF) PID 제어기를 이용하였다. 이 제어기의 제어인자(Parameter)를 최적화시키는 도구로 실수코딩 유전알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm, RCGA)을 이용하고 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다.

농용트랙터의 자동조향을 위한 퍼지제어와 적응제어의 비교 (Comparison between Fuzzy and Adaptive Controls for Automatic Steering of Agricultural Tractors)

  • 노광모
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제21권3호
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    • pp.283-292
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    • 1996
  • Automatic guidance of farm tractors would improve productivity by reducing operator fatigue and increasing machine performance. To control tractors within $\pm$5cm of the desired path, fuzzy and adaptive steering controllers were developed to evaluate their characteristics and performance. Two input variables were position and yaw errors, and a steering command was fed to tractor model as controller output. Trapezoidal membership functions were used in the fuzzy controller, and a minimum-variance adaptive controller was implemented into the 2-DOF discrete-time input-output model. For unit-step and composite paths, a dynamic tractor simulator was used to test the controllers developed. The results showed that both controllers could control the tractor within $\pm$5cm error from the defined path and the position error of tractor by fuzzy controller was the bigger of the two. Through simulations, the output of self-tuning adaptive controller was relatively smooth, but the fuzzy controller was very sensitive by the change of gain and the shape of membership functions. Contrarily, modeling procedure of the fuzzy controller was simple, but the adaptive controller had very complex procedure of design and showed that control performance was affected greatly by the order of its model.

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모델링 기법을 이용한 석탄화력발전소 발전기 출력제어 (The Generating Power Control of Coal-Fired Power Plant using Modeling Method)

  • 임건표;김호열
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.403-404
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    • 2008
  • 자원의 고갈과 각종 환경규제 및 정부의 전력거래 방침 등으로 인해 점점 발전소에서는 전력 계통에 대한 신뢰도 및 전기품질을 유지하기가 어려워지고있다. 발전소의 부하대별 주요 운전 설계값은 효율과 바로 직결되는 사항으로 각 부하별로 온도와 압력 등 운전설계값을 최적의 상태로 유지하는 것은 발전소 수명과 발전효율, 전력거래 등에 있어 중요한 요소들이다. 전력시장에 진입하는 발전소는 전력계통의 갑작스런 불안성 상황이나 전력거래소 요청시 경사변동폭, 출력변통율, 무효전력 출력, 자동발전제어, 주파수조절량 확보 등을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 고급공정제어기를 이용하여 운전설계계값을 효과적으로 제어 하면서 기존의 제어로직보다 전력계통상에서 요구되는 발전기 출력을 최대한 신속히 제어하는 과정을 기술하였다. 우선 보일러 마스터와 터빈 마스터, 급수 마스터로 구성된 제어로직을 설계한 뒤 이들 마스터에 대한 발전기 출력, 주증기 압력, 기수분리기 출구온도 각각의 영향을 모델링 기법을 이용하여 적합한 모델을 구했다. 각각의 모델을 고급공정제어기에 적용하고 발전기 출력제어에 대한 기존의 발전소 응답보다 좀 더 효율적이고 실제적용이 가능한 결과를 얻을 수 있도록 튜닝을 시행했으며 그 과정과 결과를 기술했다.

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쿼드로터 무인기 비선형 적응 자세제어기 설계 (Non-linear Adaptive Attitude Controller Design of Quadrotor UAV)

  • 최인호;박무혁;김현기
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.2421-2427
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    • 2012
  • 본 논문은 쿼드로터 무인기의 비선형 적응 자세 제어기 설계에 대한 것이다. 쿼드로터 무인기는 4 개의 추력기를 갖는 불완전한 비선형시스템으로써 모델 파라미터가 변화하기 때문에 특별한 제어기가 필요하다. 본 연구에서는 산업 응용에 따른 페이로드의 변화에 따라서 무인기의 모델파라미터가 변화하더라도 페이로드에 따른 튜닝을 자동으로 할 수 있도록 적응제어기를 설계하였다. 특히, 무인기의 수학적 모델을 이용하여 비선형 적응제어기를 설계하였고 리야프노프 함수를 이용하여 이론적으로 안정성을 분석하였고 페이로드 변화에 따른 시뮬레이션을 통해서 제어기의 성능과 파라미터 추정법칙의 유효성을 입증하였다.

스트립을 이용한 뇨분석 시스템의 퍼지 분류기 및 자동 튜닝 구현 (Implementation of Fuzzy Classifier and Automatic Turning for Urine Analyzer System using the Strip)

  • 김건우;이승진;김광년;최병철;예수영;전계록;조진욱;김재형;이권순
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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    • pp.141-142
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    • 1998
  • The urine analysis system implemented to measuring the primary color reaction of urinalysis strip. Fuzzy classifier based on fuzzy theory implemented so as to classify of 9 items in the urinalysis strip and proposed the automatic turning algorithm of mambership function in the fuzzy classifier to progress the reproduction of classify. To evaluation of clinical capability, the fuzzy classifier and automatic turning algorithm apples to standard strip and standard reagent.

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퍼지 논리를 이용한 슬라이딩 모드 제어기의 인자 자동 튜닝

  • 류세희;박장현
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.973-979
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    • 2001
  • Sliding mode control guarantees robustness in the presence of modeling uncertainties and external disturbances. However, this can be obtained at the cost of high control activity that may lead to chattering As one way to alleviate this problem a boundary layer around sliding surface is typically used. In this case the selection of controller gain, control ban width and boundary layer thickness is a crucial problem for the trade-off between tracking error and chattering. The parameter tuning is usually done by trail-and-error in practice causing significant effort and time. An auto tuning method based on fuzzy rules is proposed in the paper in this method tracking error and chattering are monitored by performance indices and the controller tunes the design parameters intelligently in order to compromise both indices. To demonstrate the efficiency of the propose method a mass-spring translation system and a roboic control system are simulated and tested It is shown that the proposed algorithm is effective to facilitae the parameter tuning for sliding mode controllers.

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암세포 영상분류를 위한 심층학습 모델 연구 (Deep Learning Model for Classification of Multiple Cancer Cell Lines)

  • 박진형;최세운
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.394-396
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    • 2021
  • 특정 질병 진단을 위한 병리 검사는 필수적이며, 최근 이러한 분야의 시간적, 인적 자원의 필요성을 줄이기 위해 인공 지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구에서는 제한적인 심층학습 알고리즘에 기인한 비교적 낮은 정확도로 데이터 처리에 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 심층 학습의 일종인 Convolution Neral Network를 통해 4종류의 암세포를 4 Class Classifciation을 시행하는 방법을 제안한다. EfficientNet, ResNet, Inception을 사용하였으며 여러 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해 얻은 모델을 앙상블 하여 최종적으로 97.26의 정확도를 얻을 수 있었다.

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