최근에 양자회로 합성과 관련한 대부분의 방법들은 컴퓨터 시뮬레이션에 적합한 서술적 표현 구조를 채택하고 있어 합성된 양자함수들에 대한 분석이 어렵다. 본 논문에서는 구조가 단순하고 직관적 사고가 가능한 양자회로의 새로운 함수표현법을 제안한다. 본 논문 제안사항은 타깃라인상의 유니터리 연산자들의 직렬 적 행렬연산을 멱함수의 산술연산과 modulo 2 연산이란 수학적 치환을 통해 유니터리 연산자의 제어입력을 자신의 멱함수로 합성하는 새로운 함수합성에 있다. 본 논문의 함수합성 알고리듬은 의사-제어된 NCV-양자게이트를 이용한 가역 및 비가역 양자회로들의 함수표현과 새로운 함수합성에 유용하다.
본 논문에서는 신속하고 정확한 동특성 응답이 요구되는 직류 서보 전동기의 위치제어용 퍼지제어기의 설계 문제를 다루었다. 제안된 퍼지제어기는 PC 80386 마이크로 컴퓨터에 의한 Lyapnov 함수 연산부와 퍼지제어 루틴부로 구성되었다. 직류 서보 시스템에 적용시킨 결과, 종래의 P 및 PID 제어기등에 비해 도달시간과 오버슈트, 외란특성등의 제어 성능이 크게 향상되었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.145-148
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2001
본 논문에서는 자기구성 신경회로망을 이용하여 3축 매니퓰레이터의 궤적제어기를 설계한다. 궤적 제어는 경유점을 정하고 각 경유점에 대한 역기구학을 적용하는 제어기로서 본 논문에서는 역기구학의 해를 자기구성 신경회로망을 통해 해결하는 제어기를 설계하고자 한 다. 또한 제어기에서의 은닉층의 활성화 함수는 가우 시안 함수를 사용하고, 은닉층의 파라미터는 오차를 기초로 하여 자동적으로 최적의 파라미터 값을 구함으로 서 유연한 궤적 제어가 되도록 한다.
소음을 줄이고자 하는 위치 혹은 공간의 선정문제, 또한 제어용 음파가 원래 제어하고자 하는 음파와 함께 섞인 상태에서 관찰하게 됨으로서 발생하는 문제, 제어용 음원의 위치 선정에 관련된 사항 등 가관측성 및 가제어성으로 대별될 수 있는 부분과 제어대상 물리량, 즉 제어대상 가격함수 선정의 물리적 적합성 등이 있을 수 있다. 전술한 가관측성 및 가제어성 관련 사항은 참고문허[3]에 비교적 상세히 기술되어 있으므로 본 고에서는 제어대상 가격함수의 선정과 관련된 음향학적 사실들을 중점적으로 다루도록 한다.
본 논문은 뉴로-퍼지 제어기를 이용한 최적의 퍼지 소속함수에 동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 MPPT 알고리즘을 제안한다. 퍼지 제어기의 성능은 퍼지규칙과 퍼지 소속함수의 폭의 영향을 받는다. 뉴로-퍼지 제어기는 신경망 학습을 통해 퍼지 소속함수의 최적 폭을 이용하기 때문에 기존 퍼지 제어기보다 우수한 응답특성을 갖는다. 실험과 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 제어특성을 확인한다.
본 논문에서는 사용자의 다양한 물리적 속성 중 부드러운 헤비사이드 계단 함수와 다양한 물리적 속성(속도, 시점 등)을 활용하여 가중치 맵을 계산하고 이로부터 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)의 경로를 효율적으로 제어할 수 있는 NavMesh 제어 기법을 제시한다. 게임과 같은 가상환경에서 NPC는 일반적으로 네비게이션 메쉬(Navigation mesh, NavMesh)를 이용하여 이동한다. 하지만, NavMesh는 정적인 형태이기 때문에 사용자에 의해 디자인되어야 하고, 이러한 문제를 완화하고자 자동으로 NavMesh를 업데이트하는 기술이 연구되고 있지만, 메쉬 복원을 자동화할 뿐 실제 NPC 행동 제어라고 하기에는 힘든 접근법이다. 본 논문에서는 동적 네비게이션 프레임워크를 유지한 채, 사용자의 시점과 물리적 특성을 통해 NPC를 효율적이고 정확하게 경로 제어할 수 있는 방법을 제안하고, NavMesh의 형태에만 의존하던 NPC의 움직임을 완화하여 좀 더 사실적인 경로 제어를 보여준다.
많은 제어기법들이 제어계의 제어성능을 개선하기 위해 제안되고 있다. 제어계에서 제어에 대한 자유도는 독립적으로 조정할 수 있는 페루프 전달함수의 수로 결정된다. 목표치 추종 및 외란억제에 2자유도 제어기법이 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 PID 제어기를 2자유도 제어기법을 이용하여 제어계를 설계할 수 있는 정규화법을 제안하였다. 제안한 설계법은 제어대상의 전달함수의 계수값을 이용하여 계의 전달함수를 정규화 하고, 제어기의 계수들이 결정되도록 하였다. 이 방법으로 설계된 제어계를 이용하여 2자유도 제어계를 구성하였고, 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 유효성을 확인 하였다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
비선형제어계의 최적제어는 일반적으로 해석적인 방법에 의하여 그해를 구하기 곤란하다. 그뿐만 아니라 문제대상에 관한 완전한 수학적모형구성이 곤란한 경우도 많다. 본논문에서는 비선형제어계의 설계에 있어서 최적방책을 구하는 과정에서 보조적인 수단으로 평가함수내에 보조함수를 도입하여 최적문제의 해를 구하는 방법을 제시하였다. 평가함수는 적분이차형의 문제를 취급하여 그 보조함수를 적절히 선정하여 소기의 응답특성을 얻을 수 있음을 밝히고 몇가지 예를 취급하여 이러한 보조함수의 유용성을 구체적으로 고찰하였다.
SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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