본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO)을 이용하여 지능형 로봇의 주행 제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행을 위한 퍼지 제어기를 설계하고 퍼지 규칙을 구성하고 있는 멤버쉽 함수의 매개 변수를 PSO를 이용하여 동정한다. 최종 PSO로 동정된 매개변수를 이용하여 벽면 주행을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
리니어 컴프레서를 위한 폐루우프 센서리스 스트로크 제어시스템이 구성되었다. 피스톤 위치를 정확히 알아내기 위해 모터 매개변수를 피스톤 위치와 모터 전류의 함수로 추정하였다. 이 매개변수 데이터는 ROM 테이블에 저장한 뒤 차 후 피스톤 위치를 정확히 알아내는데 사용된다. 또한, 추정된 모터 매개변수의 데이터 크기를 줄이기 위해 2차원 곡면 함수로 근사화 하는 작업을 수행하였다. 실험을 통해 본 제어 방식이 리니어 컴프레서에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어 기의 구성 요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
PDI 제어기는 많은 서보 제어 시스템에 사용되고 있다. 하지만 제어 시스템이 가변부하일 경우에 정밀한 제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로, 본 논문에서는 가변부하일 경우 퍼지 규칙에 의해 PID 제어기의 매개변수를 자동 동조하는 방법을 제시하였다. PID 제어기의 매개변수는 부하 변화에 따라 퍼지 규칙에 의해 결정된다. 퍼지 자동 동조에 의한 정밀한 제어 기능은 모의실험에 의해 확인하였다.
본 논문은 단일입력 다출력 시스템의 강인 안정화에 관한 것이다. 플랜트 매개변수 섭동구조의 주어진 범위와 그들의 gradient 최적화 알고리즘을 제시한다. 이러한 알고리즘을 플랜트 매개변수 공간의 stability hypersphere를 반복적으로 확대하여 플랜트를 안정시키는 제어기를 설계하는데 사용될 수 있다.
유출 특성이 정상이라는 가정하에 침투능식의 매개 변수들을 추정하기 위해 다음의 절차를 고안하였다 : (1) 최적화기법에 의하여 유출모형의 제 매개변수를 추정한다. (2) 추정된 매개 변수들이 정상이라는 가정하의 기간 동안에 발생한 호우들에 대해 적합성을 보이도록 유효우량을 제어한다. (3) (1)~(2)의 절차를 반복하여 모든 매개 변수들이 평형상태에이르면 최적 제어된 손실우량을 수식으로 표현하기 위하여 비선형 fitting 을 적용한다. 이때 손실우량은 강우심도를 반영하도록 한다. 횡성 유역의 연속된 3개의 호우에 대해 위 기법을 적용한 결과, 선정된 얼개와 고안된 절차는 관측치에 충분한 적합성을 보였고 과거 연구와도 비교하였다.
본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.
저류함수모형의 매개변수는 호우사상법, 유출시간별 변화를 반영하지 못하는 상수값을 가지므로 일반적으로 모형의 계산결과에 오차가 크게 나타난다. 본 연구에서 강우-유출의 개념적 모형인 저류함수모형을 개선하여 시변성 매개변수를 도입한 수정저류함수모형을 제안하였다. 제안된 모형은 시변성 매개변수의 실시간 제어방법으로 퍼지추론을 도입하였으며, 모형의 적용타당성은 금강수계의 보청천유역에 대한 호우사상을 이용하여 검토되었다. 퍼지제어에 의한 수정저류함수모형으로 예측된 유출수문곡선의 형태와 첨두유량은 기존모형의 결과보다관측치에 잘 일치하였다.
기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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