보급형 전력제어 기기는 휴대성과 경제성을 위해 소형 경량 저렴화가 필요하고 이를 만족하기 위해 스위칭 소자를 이용한 위상 제어 기법이 이용된다. 위상 제어기법은 전원 사정에 따라 출력전압이 영향을 받으므로 전압 변동이나 파형 외곡 등이 상존하는 현장 전원 사정을 고려하여 전압을 제어해야 한다. 본 연구에서는 현장 전원을 감지하여 제어에 적합한 전압-PWM 테이블을 생성하는 알고리즘을 설명하고 실험을 통해 이 알고리즘의 정확도와 속도를 검증해본다.
본 논문에서는 비행물체의 운동에 기초한 지능제어 알고리즘을 사용하여 대기의 환경적 요인과 기체형태 및 추력의 인위적 요인들간의 복잡한 함수관계를 지식과 경험에 의한 제어규칙으로서 비행안정성 확보와 자율비행을 위한 비행 자세제어를 행하였다. 비행 자세제어를 위하여 사용한 지능제어기는 다변수 입력 및 출력이 가능하며 강인성을 지닌 퍼지제어기를 사용하였다 실험을 위해 모형비행기와 자세 검출용 센서를 제작하고, 비행 전문가의 지식과 경험을 기초로 하여 작성한 제어규칙에 의하여 프로그램 된 퍼지제어기를 수 차례의 시험비행을 통해 제어규칙을 조정한 결과 안정된 자세제어를 행할 수 있었다.
현재 국내 항만에서의 작업은 대부분 수작업으로 진행되기 때문에 다양한 안전사고 발생과 시간 및 비용 등의 손실이 우려된다. 이를 해소하고자 최적경로 알고리즘을 이용한 AGV 차량 및 자동화 크레인으로 무인 스마트 항만을 제안한다. RFID 인식으로 컨테이너의 정보를 확인하고, 각 경로의 노드 정보가 담긴 QR 코드 인식을 통해 최적으로 목적지에 달성하는 것이 핵심이다. 본 논문은 이러한 기능으로 시간 및 비용 절감, 효율 상승과 인명피해 및 안전사고 예방을 목표로 한다.
PID 제어기의 자동 동조 방법이 제어분야에서 많은 연구가 되어 왔으며, 제안된 제어기 또한 PID 제어기 자동동조에 관한 연구이다. 제안된 면역 알고리즘은 인간의 면역 체계를 모방한 최적화 알고리즘으로 기억 세포 메카니즘과 다른 면역 알고리즘에 비하여 덜 복잡한 구조를 가지고 있다. 이렇게 제안된 면역 알고리즘을 PID 제어기의 파라메터를 최적화하는데 사용하고자 한다. 현재까지 면역 알고리즘은 주로 시스템 파라메터의 변동이 없는 최적화 문제에 적용되어왔다. 그러므로 면역 알고리즘에서의 기억세포 메카니즘에 대한 유용성이 없으며, 또한 그에 대한 연구가 미진한 상태이다. 본 연구에서는 비선형 가변 시스템에 기억세포를 사용한 면역 알고리즘을 적용하고자 한다. 제안된 면역 알고리즘의 성능 평가를 위하여 비선형 직류 모터의 속도 제어에 적용하고, 그 결과를 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 면역 알고리즘이 가변 시스템 파리메에 대하여 빠른 수렴 성능과 좋은 제어 성능을 보임을 보이고자 한다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수를 갖는 퍼지 교통 제어기가 교차로 관리를 위해 제시된다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어 시스템을 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 문제 영역에 관한 휴리스틱한 지식을 쉽게 획득하기 어려운 경우에 최적해를 구하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 퍼지 교통 제어기들의 근사 최적 규칙과 멤버쉽 함수를 자동으로 결정하는데 유전 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법의 효과는 교차로망 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
In the respect of the environmental protection viewpoint, the $CO_2$ may be regarded as one of the most attractive alternative refrigerants for an automotive air-conditioning system. Control methods for a $CO_2$ system should be newly developed, because properties of $CO_2$ are different compared with those of classical refrigerants. Especially, high-side pressure of a $CO_2$ system should be controlled for the effective operation of the system. In this study, intelligent control algorithms for a $CO_2$ system were developed ‘ These are a high-side pressure control algorithm and an indoor air temperature control algorithm. These algorithms were analysised by using dynamic models of a $CO_2$ system.
본 논문은 카오스 발생회로(chaos generation circuit)를 설계 및 구현하고, 카오스 회로들간의 카오스 동기화(chaos synchronization) 알고리즘을 기초로 하여 카오스 변조통신을 구성하여 음성비화시스템의 구현에 관하여 실험적으로 검증했다. Pecorra와 Carroll 은 카오스 신호로서 카오스 시스템을 구동하면 카오스 동기화가 가능하다고 발표했다. 이러한 제어기법은 카오스 신호의 마스킹과 복원 알고리즘의 등장을 초래했다. 본 연구는 카오스 신호를 발생하기 위하여 상태변수 기법을 이용하여 로렌쯔(Lorenz) 카오스 발생회로를 하드웨어로 구현했다. 수치 실험 및 보드상의 실험에서 카오스 회로는 카오스의 동적특성을 나타냈으며, 카오스 발생회로들간의 카오스 동기제어를 아루었다. 음성비화를 위한 카오스 신호의 변조는 카오스 신호에 음성신호를 가산하여 송신하며, 광대역)spread spectrum)의 카오스 변조통신 (chaotic modulation communication)에서 음성정보는 수신시스템의 카오스 부시스템에서 카오스 신호를 빼내어 신호를 복원한다. 보드상에서 하드웨어로 구현한 카오스 변.복조 통신시스템을 구성하여 음성신호와 비화통신에 카오스 지능제어기법을 적용하였다.
이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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