• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.477-480
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• 2005

본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.3-5
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• 1999

본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.11-35
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• 1995

In this paper the fuzzy extension for the classical engineering mechanics problems is studied. The governing differential equation is derived for the buckling loads of the columns with uncertain mediums: the their own weight and the flexural rigidity. The columns with one typical end constraint(hinged1 clarnped/free) and the other finite rotational spring with fuzzy constant are considered in numerical examples. The vertex method is used to evaluate the fuzzy functions. The Runge-Kutta method and Determinant Search method are used to solve the differential equation and determine the buckling loads, respectively. The membership functions of the buckling load are calculated. The index of fuzziness to quantitatively describe the propagation of fuzziness is defined. According to the fuzziness of governing factors, the varlation of index of fuzziness for buckling load is investigated, and the sensitivity for the end constraints is analyzed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.3
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• pp.72-83
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• 2000

This paper presents the implementation of the position control system for 3 phase induction motor using reaching mode controller and neural networks. The reaching mode controller is used to bring the position error and speed error trajectories toward the sliding surface and to train neural networks at the first time. The structure of the reaching mode controller consists of the switch function of sliding surface. And feedforward neural networks approximates the equivalent control input using the reference speed and reference position and actual speed and actual position measured form an encoder and, are tuned on-line. The reaching mode controller and neural networks are applied to the position control system for 3 phase induction motor and, are compared with a PI controller through computer simulation and experiment respectively. The results are illustrated that the output of reaching mode controller is decreased and feedforward neural networks take charge of the main part for the control action, and the proposed controllers show better performance than the PI controller in abrupt load variation and the precise control is possible because the steady state error can be minimized by training neural networks.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.439-443
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• 1994

본 연구에서는,반복 학습 제어 이론에 기초하고 신경망을 이용하여 설계된 제어 기 술을 광 디스ㅋ 드라이브 시스템(Optical Disk System)을 제어하는데 적용한다. (광디스크 드라이브류에는 compact disk drive,mini drive, magnrto-optical disk drive 등이 있다) 반복 학습 제어이론은 불정확한 시스템의 제어에 이용되며 제어의 대상이 되는 시스템에 대해 보다 적은 정보로도 반복적으로 똑같은 일을 수행하는 것처럼 수행 도가 좋다. 신경망은 신경망의 입력에 대한 출력과 목표 출력간의 맵핑을 학습하고, 이 맵핑의 특성은 두 출력간(목표출력과 실제출력)의 차이를 감소시킨다. 이러한 특성을 가지는 신경망을 이용하여 제어기를 설계하고, 제안된 신경망 제어기를 광 디스크 드라이브 시 스템의 초점 제어에 적용한다. 제안된 제어 알고리즘은 다른 어떤 제어기술과 비교하여 보다 좋은 성능이 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.14-15
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• 2021

물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해 나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 이에 따라 이 문제를 강화학습을 이용하여 풀 때, 영향을 미치는 요소에 대한 연구도 계속해서 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3 가지 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 동역학적 상태를 나타내는 캐릭터 관절의 위치, 각도에 따라 학습에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.329-333
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• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.352-359
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• 1988

A learning control system which should have memory elements can be designed by utilizing the concept of parameter adaptation for unknown control object system parameters and regard it as a hybrid adaptive control system. A parameter adaptive learning control system applicable to a continuous time system has been already reported. Since there have been rapid developments in digital technology, it is possible to extend a continuous time parameter adaptive learning control system concept to a discrete time case. This problem is treated in this paper. Its justfication is proved and a simulation shows that this algorithms is effective.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2387-2389
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• 2003

Acrobat은 대표석인 비선형, underactuated 시스템이며, acrobot의 제어목적에는 swing-up 제어와 balancing 제어가 있다. 이 두 가지 제어목적을 달성하기 위해 기존에 많은 연구가 진행되었다. 그러나 이 방법들은 두 개의 독립적인 제어기를 acrobot의 상태에 따라 전환하여 사용하는 방법으로서 전환 시점의 선정기준에 대한 어려움과 두 가지 제어목적의 달성을 위한 전체 학습 시간지연의 문제점이 있다. 이를 개선하기 위하여 우리는 acrobot의 두 가지 제어목적을 동시에 해결할 수 있도록 기존에 연구하였던 연속적인 상태공간의 근사화가 가능한 영역기반 Q-학습(Region-based Q-Learning)[11]을 기반으로 한 하나의 제어기로 구현하는 방법을 연구하였다. 제안한 방법을 제작한 acrobot에 적용한 실험을 통하여 그 유용성을 검증하였다.