본 논문에서는 홍수유출의 해석·예측을 위한 홍수추적 모형으로서 현재 국내에서 널리 이용되고 있는 저류함수모형을 개선하였다. 유출 해석의 정확성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나인 매개변수 산정에 최적화기법을 도입하여 기존의 경험식 등에 의한 매개변수 결정의 비객관성을 개선하였으며, 결정된 매개변수들을 시변성으로 취급하고 이의 실시간 자동보정에 퍼지제어를 사용하여 시간에 따른 유역의 변동 특성에 적절히 대응 할 수 있도록 하였다. 또한 홍수유출 해석시 가장 까다로운 문제점 중의 하나인 잔유역 유입량의 처리를 위하여 유역모형과 하도모형을 하나의 단일모형으로 하는 통합저류함수모형을 제안하였다.
혼잡상황이 발생한 후에는 네트웍 성능이 급격하게 떨어지게 되는 문제점을 해결하고자 큐 관리 알고리즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘이 제시되었으며, 현재 RED 알고리즘이 표준으로 사용되고 있다. RED 알고리즘은 게이트웨이에서 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이다. 그러나, RED 매개변수 분석을 통하여 고정된 매개변수 값을 사용할 경우, 현재 네트웍 트래픽 상태에 적절히 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 매개변수 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 개선된 RED 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 현재의 네트웍 트래픽 상태에 따라 패킷 폐기 확률 값을 조성하여 게이트웨이에서의 혼잡 상황을 효율적으로 제어하도록 하였다 그리고, NS를 이용하여 개선된 RED 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 과거 10여년 동안의 Robust제어기에 관한 연구동향을 조사 요약하였다. Robust제어기에 관한 연구는 제어시스템의 Robustness 분석과 Robust한 제어기 설계방법으로 나뉘며 Robustness 분석은 불확실성이 구조를 갖는 경우와 구조가 없는 경우로 나뉘어 연구된다. Robust한 제어기 설계 방법에는 LQG/LTR방법과 제어기 매개변수화등이 있다. 본 논문에서는 각 방법들을 간략히 소개하고 이들을 비교하였다.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 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 전동기 매개변수의 데이터 크기를 줄이기 위해 여러 형태의 곡면 함수로 근사화 하는 작업을 수행하였고, 공간분할을 통해 추정오차를 줄일 수 있었다. 곡면함수의 차수와 공간분할의 개수가 매개변수의 추정오차와 연산시간에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
폰트리아긴의 최대치 원리를 적용한 개선된 알고리즘으로 가압형경수로의 부하추종문제를 조사할 수 있었다. 상태함수의 변화를 지배하는 매개변수인 라그랑쥐 변수를 최적화 조건을 만족되도록 선정함으로써 최적제어의 필요조건을 만족할 수 있었고, 관심의 대상인 노심에서 온도변화와 제어봉 위치 변화량을 최적화 하여 전체적으로 보다 개선된 운전목표를 달성하는 제어 알고리즘을 얻을 수 있었다. 이 알고리즘은 기존의 제어기와 병렬로 온-라인 화하여 실용적으로 사용될 수 있음도 제안되었다.
퍼지 제어기는 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하고 있다. 때문에, 제어기의 객관성이 보장되지 않으며 설계자가 예상하지 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에서는 제어기의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 제어 규칙의 수를 감소시키고 직관적인 제어기를 구성하기 위하여 Fusion Method과 퍼지 제어기의 제어 규칙과 소속 함수의 매개변수를 조정하여 효율성을 향상시킬 수 있는 유전자 알고리즘을 적용한 자기 조직화가 가능한 퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 무인 운송 장치 제어기를 구성하여 다양한 환경에서 모의 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 2-변수 모션 (two-parameter motion)을 이용한 새로운 스윕곡면의 생성 및 편집기법을 제시한다. 먼저, 하나의 변수로 매개화되는 기존의 모션에서 방향곡선 (orientation curve)과 크기 변환곡선 (scaling curve)을 곡면의 형태로 확장한 2-변수 모션의 개념을 소개하고, 이를 이용한 새로운 스윕곡면을 제안한다. 제안된 스윕곡면은 하나의 정점이 2-변수 모션에 적용된 결과이며, u-방향의 등위곡선 (iso-curve)이 매개변수 ${\upsilon}$에 따라 다른 형상을 갖게된다. 또한 이에 대한 효율적인 모델링 및 편집기법은 2-변수모션의 직관적인 제어를 통해서 이루이진다. 본 논문에서는 복잡한 형상에 대한 모델링 및 편집 실험을 통해서 제안된 기법의 효율성 및 편리성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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