본 논문에서는 틸트로터 항공기의 회전익 모드에 대한 자율비행 유도제어 알고리즘을 적응제어기법을 이용하여 설계하는 것이다. 이를 위해 우선 출력기반 근사적 궤환선형화 기법을 통하여 알고리즘의 내부루프를 구성하고 그로부터 발생하는 모델오차를 단일 은닉층-신경망을 적용하여 상쇄하였다. 그리고 리아푸노프 안정성 이론에 따른 적응제어 갱신법칙은 선형 관측기를 기반으로 설계하였다. 나아가 외부루프는 경로점 유도법칙으로부터 생성되는 궤적을 추종하도록 하였으며 특히 엄밀한 자동착륙 궤적추종 성능 향상을 위하여 방향각 및 비행경로각 시선유도법칙을 설계하였다. 틸트로터 비선형 모델 시뮬레이션 결과는 콜렉티브 입력에서 보이는 순간적인 작동기 포화현상 이외에는 만족할 만한 안정성과 추종성능을 보여 주고 있다.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 자연의 법칙에서 그 아이디어를 찾은 것으로 순회 방문자 문제(Traveling Salesman Problem : TSP) , 분배문제, 라우팅문제 등과 같은 전형적인 Combinatorial Optimization 문제에 적용되고 있다. 한편 이러한 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 기법이 제시되고 있는데 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 즉, 개체의 우수 형질 확보를 위한 부모 선택방법, 교차의 범위와 위치 및 방법, 그리고 돌연변이의 크기와 방법등이 포함된다. 본 연구에서는 자연의 법칙에서와 같이 자손 세대의 형질이 부모 세대보다 우수할 수 있음을 전제로 적응도 가중치에 의한 확률적인 방법에 의해서 선택하는 방법을 개선하여 부모세대가 같지 않게 하고, 우수형질이 유전되도록 하여 자손세대의 적응도가 부모세대보다 높도록 함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색할 수 있음을 실험하였다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.
본 논문에서 인간의 시각특성을 고려한 적응적 DCT 영상 부호화 방법이 제안되었다. 인간의 시각은 어두운 부분에서 잡음에 상대적으로 덜 민감하다. 이러한 특성은 Weber의 법칙으로 설명된다. 즉, Weber의 법칙은 인간의 감지가능차(j.n.d)가 영상의 밝기에 비례함을 말한다. 그러므로 이러한 특성이 영상처리에 응용될 때 밝은 영역에서 잡음을 줄이는 것 보다는 어두운 영역의 잡음을 줄이는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 AC 계수를 그 블럭의 평균적 밝기를 의미하는 DC 계수로 정규화함으로써 상대적 어두운 부분의 AC 계수를 세밀하게, 밝은 부분의 AC 계수를 거칠게 양자화하였다. 주관적 평가 결과 낮은 비트율에서, 제안된 부호화 방법이 Weber의 법칙을 고려하지 않은 방법보다 향상됨을 알 수 있었다.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
모든 산업이 마찬가지지만 인쇄업계에서도 새로운 기술과 솔루션이 끊임없이 출시되고 있 다. 이러한 신기술 및 신제품은 어제까지의 '최신'을 오늘의 '구식'으로 만들며, 인쇄인의 관심과 선택을 갈구하고 있다. 현재의 시스템이 충분하다는 생각이 들 때도 많지만, 새로운 것에 특히 민감한 우리나라 소비자들을 접할 때면, 쉽게 외면하기도 쉽지 않다. 모든 생명이 다 그렇듯이 변화에 적응하는 것이 생존의 제1법칙이기 때문이다.
스폿 용접 접합의 삼차원 모델링을 위하여 강한 불연속이 내장된 유한요소를 사용하였다. 스폿 용접의 기하학적 형상을 유한요소망 대신 요소에 내장된 불연속 면에서의 특수한 응집 법칙을 이용하여 표현하였다. 이를 통하여 기존의 적응적 유한요소망을 이용하는 접근법과 달리 스폿 용접의 국부적인 형상에 독립적인 유한요소망을 구성할 수 있다. 또한, 스폿 용접의 형상을 명시적으로 고려하여 모델링함으로써 기존의 점 구속조건을 이용하는 접근법과 달리 망 독립적인 해를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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