• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.1
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• pp.9-17
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• 2021

In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.547-549
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• 1986

This paper deals with large scale distributed packet switching system which is modeled by state space form and optimizing routing algorithms and buffer size via a hierachical system optimization method, the interaction prediction method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10b
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• pp.223-227
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• 1987

This paper presents the extended interaction prediction method for large scale discrete-time systems with interconnected state and control. Feedback gain is obtained from decentralized calculation without solving Riccati equation. Hence, Computer storage and calculation time is reduced.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.40 no.12
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• pp.69-85
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• 2011

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.828_829
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• 2009

본 논문에서는 가변속 펌프 시스템에 적합한 SRM의 최적 구동을 위한 예측 방법에 대해 나타내었다. 회전자의 위치에 따른 쇄교 자속 곡선 모델링을 통하여 제안된 방법에 의해 전류의 최적 인가 시점을 테이블로 구성하였으며, 이를 기반으로 SRM 제어기 및 알고리즘을 Matlab/Simulink를 이용하여 시뮬레이션을 통해 결과값을 나타내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.640-641
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• 2011

스마트그리드 환경하에서 플러그인 전기 자동차(PEV)는 새로운 도전이자 과제이다. 전 세계적으로 전기 자동차에 대한 관심이 높아지면서 PEV가 전력망에 미치는 영향에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LA사업자(Load Aggregator)는 소비자들의 부하를 통합적으로 관리하여 에너지 비용을 최소화하며 인센티브 지급을 통한 V2G 서비스를 사용하여 피크 삭감을 유도한다. PEV 운영 비용 최소화와 부하 평탄화를 목적으로 하는 LA사업자에 의한 PEV 충전 부하 관리의 잠재적인 이점들을 평가하며, 최적 충전 제어 방식을 위하여 하루전 시장에서 충전 부하와 V2G 가능 용량을 예측하고 PEV 배터리를 분석하여 모델링하는 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 다음의 세 가지 PEV 충전 시나리오 즉, 제어되지 않는 시나리오(퇴근 후 충전), TOU 요금제를 적용한 시나리오와 최적 충전 제어 시나리오에 대해 에너지 비용과 피크 수요 감축 측면에서 비교 평가하였다. 이는 향후 증가하는 PEV로 인한 계통의 경제성 평가 및 신뢰도 평가로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.38 no.2
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• pp.20-30
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• 2001

In the paper, we propose a predictive control scheme using multiple neural network-based prediction models. To construct the multiple models, we select several specific values of a parameter whose variation affects serious control performance in the plant. Among the multiple prediction models, we choose one that shows the best predictions for future outputs of the plant by a switching technique. Based on a nonlinear programming method, we calculate the current process input in the nonlinear predictive control system with multiple prediction models. The proposed control method is shown to be very effective when a parameter of the plant changes or the time delay, if it exists, varies. It is also shown that the proposed method is successfully applied for the control of suspension in a electro-magnetic levitation system.

• 월간 기계설비
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• s.46
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• pp.74-89
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• 1994

현재 범국가적 차원에서 지속적인 국가 경제 발전과 국제수지 개선을 위하여 추진되고 있는 정부의 에너지 절약사업에서 건물부문이 차지하는 에너지절약 효과는 막중하다. 특히 전체주택에서 공동주택이 차지하는 비율은 1990년에 32.1$\%$, 서울시의 경우 51.3$\%$로 전체 주택의 과반수를 넘어섰으며, 수도권의 대단위 아파트단지의 개발과 함께 공동주택의 증가추세는 당분간 지속될 전망이다. 본 연구는 공동주택의 최적난방 운전기법 개발을 위한 1차년도의 연구로서 현행 공동주택의 난방운전 실태를 조사, 분석하고 각 난방법에 따른 문제점 및 최적제어 알고리즘의 개발을 위한 자료 도출을 주 목적으로 진행되었다. 1차년도에 수행된 연구의 주요 내용을 살펴보면 다음과 같다. 공동주택의 난방에너지 소비현상은 단지에 따라 최대 3배이상의 열사용량에 차이가 있는 것으로 나타났다. 열사용량의 차이는 건축의 기본 열성능, 설비시설의 수준 및 노후화정도에 영향을 받으나 동일 연대의 단지들에서도 최대 80$\%$이상의 열사용량이 차이를 보이고 있었으며 이는 기계실 및 각 세대의 난방운전방법 및 제어수준에 따른 것으로 평가되었다. 세대의 층별, 위치별 열사용량 분석에 의하면 층별 열사용량차이가 큰 것으로 분석되었으며, 특히 최상층부와 최하층부의 열사용량이 뚜렷이 많이 나타나 단열성능의 강화가 요구되는 것으로 나타났다. 한편 샘플단지에 대한 측정 데이터를 통해 적정 열량공급시간대의 설정과 외기온의 변화에 따른 적정 온수공급온도의 설정조건 및 유량제어 효과등에 대한 분석 및 검토를 하였으며, 이를 통해 2차년도의 개발목표인 최적운전제어 방안의 제시를 위한 자료를 구축하였다. 또한 각 세대의 기밀성능이 공동주택의 열성능에 미치는 영향을 도출하기 위하여 샘플단지에 대해 트레스가스 측정법과 Blower Door법에 의하여 환기 및 기밀상태를 평가 하였으며 측정주호에 대한 환기를 예측할 수 있는 환기예측평가식을 제시하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.10 no.5
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• pp.206-213
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• 2002

This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.4
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• pp.92-99
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• 2016

A wind turbine is controlled for the purpose of obtaining the maximum power below its rated wind speed. Among the methods of obtaining the maximum power, TSR (Tip Speed Ratio) optimal control and P&O (Perturbation and Observation) control are widely used. The P&O control algorithm using the turbine power and rotational speed is simple, but its slow response is a weak point. Whereas TSR control's response is fast, it requires the precise wind speed. A method of measuring or estimating the wind speed is used to obtain a precise value. However, estimation methods are mostly used, because it is difficult to avoid the blade interference when measuring the wind speed near the blades. Neural networks and various numerical methods have been applied for estimating the wind speed, because it involves an inverse problem. However, estimating the wind speed is still a difficult problem, even with these methods. In this paper, a new method is introduced to estimate the wind speed in the wind-power graph by using the turbine power and rotational speed. Matlab/Simulink is used to confirm that the proposed method can estimate the wind speed properly to obtain the maximum power.