본 논문에서는 입력에 제한이 있는 시간지연 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 방법을 제시한다. 포화입력을 갖는 시간지연 비선형 시스템을 시간지연과 포화입력을 갖는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 병렬분산보상(PDC)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 시간지연과 포화입력을 갖는 $H_2/H_{\infty}$ 퍼지모델에 대한 폐루프 시스템의 안정성 조건과 LQ 성능을 최소화하는 조건을 유도하고, 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 선형행렬부등식(LMI: liner matrix inequality)을 이용하여 구한다. 제어기는 선형행렬부등식의 해를 구하므로써 바로 구할 수 있으며, 설계된 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기는 $H_{\infty}$ 노옴 한계값을 만족하면서 LQ성능의 상한값을 최소화한다. 마지막으로 포화압력으로 포화압력을 가지는 시간지연 비선형 시스템에 대해 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 사례를 보인다.
지난 수년간 하천 인근에서 홍수로 인하여 다양한 피해가 발생하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해 구조적 비구조적 대책들을 세워 홍수 경감에 노력하고 있으며, 중요한 비구조적 대책 중의 하나가 홍수경보시스템을 구축하는 것이다. 일반적으로 홍수경보시스템을 구축하기 위해서는 홍수경보 기준지점의 수위를 먼저 설정하고 이에 대응하는 한계유량을 산출한다. 그리고, 강우-유출모형(특히, GIUH)을 통하여 한계유량에 대응하는 경보강수량을 산정하는 방식을 택하고 있다. 특히 한계유량을 산출하는 경우, 다양한 연구에서 하천측량이 이루어지지 않은 점 때문에 Manning 공식을 변수로 사용하여 한계유량을 산출하여왔다. 이에 대한 적정성을 비교하기 위해 본 연구에서는 HEC-RAS 모형을 통하여 한계유량을 계산하였고 Manning 공식에서 나온 값과 비교하였다. 비교결과, 한계유량 산정공식(Manning 공식을 변수로 사용)에서 산출된 한계유량은 과다한 경보 강수량값을 채택하고 기존 설계강수량에 비해서도 매우 큰 값이 계산됨을 확인할 수 있었다. 이에 비해 HEC-RAS의 한계유량값은 적정한 경보강수량 값을 제시하였고 연평균 알람 기준에도 적정함을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통해, 현재 다양한 하천사업이 이루어져 대부분의 하천의 측량이 이루어진 상황에서 기존의 Manning식에 의한 한계유량 산출보다는 강우-유출모형(GIUH)으로부터 산정된 유량 자료를 입력조건으로 하여 HEC-RAS를 통한 한계유량 및 경계 수위를 산정 해야 하는 것이 보다 적정해 보인다.
본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성분 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로는 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 결과를 보임을 나타내고자 한다.
본 논문은 광섬유 증폭기에서 입력 펄스 열에 따른 gain recovery 특성을 고찰하였다. 1.3$\mu\textrm{m}$대역에서 증폭특성을 갖는 PDFA(Praseodymium-Doped Fiber Amplifier)의 WDM 적용시 short pulse 열을 인가한 경우 발생할 수 있는 이득 포화 및 복구의 시간적 한계를 이론적으로 해석하였다. 펄스열의 간격과 펌프 파워, 그리고 펄스 간격에 따른 이득 포화 및 복구 시간이 광 펄스의 증폭에 미치는 영향을 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 개체명 인식과 언어 모델의 다중 학습을 이용한 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 다중 학습은 1 개의 모델에서 2 개 이상의 작업을 동시에 분석하여 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이지만, 이를 적용하기 위해서 말뭉치에 각 작업에 해당하는 태그가 부착되어야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추가적인 태그 부착 없이 정보를 획득할 수 있는 언어 모델을 개체명 인식 작업과 결합하여 성능 향상을 이루고자 한다. 또한 단순한 형태소 입력의 한계를 극복하기 위해 입력 표상을 자소 및 형태소 품사의 임베딩으로 확장하였다. 기계 학습 방법은 순차적 레이블링에서 높은 성능을 제공하는 Bi-directional LSTM CRF 모델을 사용하였고, 실험 결과 언어 모델이 개체명 인식의 오류를 효과적으로 개선함을 확인하였다.
신경망은 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는 능력이 뛰어난 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오면 연산에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워진다는 한계가 있다. 본 연구에서는 set association과 의사결정나무를 이용하여 신경망에 입력되는 데이터의 수를 줄여서 다량의 데이터에도 적용 가능하며 예측의 정확도를 높인 신경망 모델을 구성하였다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 각각의 방법을 독립적으로 사용했을 때 보다 높은 예측 정확도를 얻었다.
고준위 방사성 폐기물 영구처분 안전성을 평가하기 위하여 입력 자료로 처분장 주변 각 암 반에서의 지하수 유동 속도 및 유동 시간이 요구된다. 이러한 유동 속도와 시간은 대부분의 경우 단일 값이 요구되지만 고준위 방사성 처분의 경우 지하 매질의 불확실성을 고려하기 위하여 확률론적 분석이 요구된다. 지하수 유동 속도 및 시간이 확률밀도함수로 표시되기 위해서는 기존의 방법에서는 수리 해석의 입력 인자 값들을 변화시키면서 반복적인 계산을 수행하는 방법이 사용되었다. 그러나 이러한 방법론의 한계를 극복하기 위해 최근 섭동 이론을 이용한 adjoint 방법론이 사용되고 있는 바 이를 이용하여 가상 처분장에서의 지하수 유동 속도와 시간을 확률론적으로 해석하였다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
본 논문에서는 상태와 제어입력에 시간지연을 가지는 이산 불확실성 시스템의 견실 H/sub ∞/ 상태궤환 제어기 설계문제를 다룬다. 동일한 제어기에 대해서, 파라미터 불확실성을 가지는 시간지연 시스템이 자승적 안정성(quadratic stability)과 폐루프 시스템의 H/sub ∞/ 노옴의 한계를 유지하면서 파라미터 불확실성이 없는 등가의 시스템으로 변형된다. 그리고 주어진 이산 불확실성 시간지연 시스템의 견실 H/sub ∞/ 상태궤환 제어기가 존재할 충분조건과 제어기 설계 알고리듬을 제시한다. 또한 변수치환과 Schur 여수(complement) 정리를 이용하면 구한 충분조건은 LMI(linear matrix inequality) 형태로 쓸 수 있다. 예제를 통하여 제시한 결과의 타당성을 보인다.
현재 인터넷 환경에서 텍스트는 다루기 쉽고 부하가 적어 가장 많이 사용되는 통신 수단이다. 그러나 화상 채팅과는 달리 자신의 표정이나 체스춰를 전달할 수 있는 방법이 없기 때문에 표현상의 한계가 있다. 이 글은 일상 대화를 텍스트로 입력받아, naive Bayes 알고리즘을 사용해 미리 정의된 감정 범주, 즉 울기, 웃기, 화내기 등으로 분류해 주는 방법에 관해 다루고 있다. 채팅사이트에서 수집된 학습데이터는 사람에 의해 해당 감정 범주로 태깅되고, 이렇게 태깅된 데이터가 학습엔진에 의해 통계 정보로 구축되면, 실제 채팅사이트에서 감정인식 엔진은 입력된 데이터를 분석해 해당 감정으로 분류한다. 연령별로 5개의 그룹으로 나눈 대화방에서 각각 1000문장씩 테스트해본 결과 평균 91.6%의 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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