최근 지능형 전력망을 통한 전기요금의 실시간 측정이 가능해지면서 시간별 전력 사용량 및 이에 해당하는 비용 산출이 가능하게 되었다. 이에 따라 전기 요금 절감을 위해서는 매 시간 전력 소모를 체크하고 제한 전력 이상을 사용하지 않아야 한다. 본 논문은 지능형 전력망 사용 빌딩에 유전알고리즘을 이용하여 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 각 시간대별 전력 소모량을 계산하여 제한 전력을 넘는 사용량은 다른 시간대로 분산하고 사용하지 못한 전력은 나머지 연산을 통하여 전력 소모량이 최소인 시간대에 분포시키는 나머지 연산을 적용하였다. 또한 실제 전기 사용량 데이터를 기반으로 제안기법이 시간대별 전력소모량의 편차를 해소하고, 기존 전력 사용 패턴에 비해 전력요금의 절감에 기여할 수 있음을 확인 하였다.
최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.
모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.
'유비쿼터스'라는 신조어를 통해 우리의 현재 IT 분야에 큰 영향을 주고 있으며, 이 개념과 맞물려 우리 일상생활에도 많은 변화가 일어나고 있다. 현재 인터넷은 우리 생활치 일부가 되었고 다음은 로봇의 시대가 될 것이라 생각된다. 많은 국가와 연구실에 로봇에 관한 많은 연구를 하고 있으며 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 지능을 지니고 휴대가 간편한 휴대용기기를 이용하여 가정에서 여러 가지 기능을 수행하는 서비스 로봇을 제어하고자 한다 유비쿼터스 개념과 같이 언제 어디서든지 연결이 가능하도록 무선랜 통신을 사용하여 휴대용 기기와 가정용 서비스 로봇은 정보를 상호 교환 할 수 있다. 지능형 휴대용 기기는 가정용 서비스 로봇이 가정에서 여러 가지 임무를 수행할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한 알고리즘을 이용한다. 또 한 로봇은 환경을 파악할 수 있도록 다종의 센서를 부착하고 있으며 이를 통해 환경에 맞는 임무를 수행 할 수 있도록 정보를 수집한다. 본 논문은 지능형 휴대용 기기를 이용하여 인간 친화적인 가정용 서비스 로봇이 될 수 일도록 기능을 제어하는 것이다.
로봇 매니퓰레이터를 이용한 대부분의 작업은 환경과의 상호작용을 요구하며, 위치제어, 충돌제어 그리고 힘제어로 구성된다. 위치제어는 환경에 도착하는 방법을 의미하고, 환경에 접촉하는 순간은 충돌제어 문제를 야기하며, 힘제어는 환경과의 충돌후에 원하는 힘궤적을 유지하는 것이다. 이러한 세 가지 제어문제는 순차적으로 발생하므로, 각각의 제어 알고리즘은 독립적으로 개발되어야 한다. 특히 여자유도 매니퓰레이터에서 이러한 세 가지 제어문제는 독립된 중요한 연구 주제이다. 예를 들어, 관절 토크 최소화와 충격힘 최소화는 여자유도 매니퓰레이터의 대표적인 연구주제이다. 본 논문에서는 단일 작업을 통하여 세 가지 제어문제를 구성하였다. 위치제어는 각 관절의 토크와 토크변화 그리고 충돌 시의 충돌힘 최소화를 위하여 개발되었다. 따라서 충돌제어의 초기조건은 이전의 위치제어 알고리즘으로부터 최적화 되고, 그러한 제어 전략은 충돌제어의 결과를 개선시킨다. 유사하게, 힘제어 문제의 초기조건은 이전의 위치제어와 충돌제어로부터 간접적으로 최적화된다. 힘제어 알고리즘은 각 관절 토크와 힘외란 최소화시키는 개념을 사용하였다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘의 타당성을 보여준다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
과학이 주는 가장 큰 이점인 인간의 편리함을 추구하는데 있어서 자동화라는 개념을 빼 놓을 수는 없을 것이다. 특히 인간생활의 기본이 되는 가정에서의 편리성은 항상 최우선되어져 왔다. 본 논문은 미래 사회 핵심 기술인 자동화의 가장 근본이 되는 Home Automation에 암호화 알고리즘을 통한 출입문 제어 시스템의 구현과 유비쿼터스의 개념을 도입하는 것에 그 목적이 있다. 현재까지 출입문 제어 시스템에 관한 수많은 논의와 연구가 이루어 졌지만 기존의 키 인증 방식은 한계가 존재하였다. 이에 인중서 개념 도입을 통한 암호화 알고리즘을 선보이고 기존의 키 인증시스템의 문제점을 해결하고 보안상의 문제도 해결하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 능동형자기베어링(Active Magnetic Bearing AMB)시스템의 제어를 위한 새로운 퍼지제어 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 AMB 시스템의 비선형 특성을 효과적으로 다루기 위하여 Joh등[4,5]이 제안한 LMI에 근거한 PDC 알고리즘과 퍼지 싱글톤을 사용하는 Mamdani형의 퍼지제어기를 복합한다. 이들은 각각 fine mode control과 coarse mode control이라고 구분하였다. coarse mode control은 회전축의 위치에러가 큰 경우 빠른 중심복귀 응답특성을 보이며 fine mode control은 회전축의 위치에러가 작을 때 요구되는 과도응답특성을 제공한다. 본 논에서 제안된 방법은 그성능을 입증하기 위하여 AMB 시스템의 제어에 적용되었으며 선형제어기와 일반적인 PDC 알고리즘으로 제어된 결과와의 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 최근 많은 관심이 되고 있는 퍼지제어 알고리즘을 이용하여 유도전동기의 견실한 속도제어기를 설계 한다. 목표치 도달시간과 정상상태 편차를 줄이기 위해 최적 스케일 펙터 선정법을 제시한다. 이를 시뮬레이션을 통하여 종래의 PID제어와 제안된 퍼지 제어를 비교 고찰하므로서 그 유용성을 입증하고자 한다.
기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다. 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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