• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1871-1876
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• 2005

In this paper, We present a new nonlinear adaptive control law using a disturbance accommodating control (DAC) observer for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle called ALFLEX. A future spaceplane must have ability to deal with greater fluctuations in the stability and control derivatives of flight dynamics, because its flight region is much wider than that of conventional aircraft. In our previous studies, digital adaptive flight control systems have been developed based on a linear-parameter-varying (LPV) model depending on dynamic pressure, and obtained good simulation results. However, under previous control laws, it is difficult to accommodate uncertainties represented by disturbance and nonlinearity, and to design a stable flight control system. Therefore, in this study, we attempted to design a nonlinear adaptive control law using the DAC Observer and inverse dynamic methods. A good tracking property of the obtained system was confirmed in numerical simulation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.711-714
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• 2024

In the dynamic landscape of modern machine learning, Federated Learning (FL) has emerged as a compelling paradigm designed to enhance privacy by enabling participants to collaboratively train models without sharing their private data. Specifically, Distillation-based Federated Learning, like Federated Learning with Model Distillation (FedMD), Federated Gradient Encryption and Model Sharing (FedGEMS), and Differentially Secure Federated Learning (DS-FL), has arisen as a novel approach aimed at addressing Non-IID data challenges by leveraging Federated Learning. These methods refine the standard FL framework by distilling insights from public dataset predictions, securing data transmissions through gradient encryption, and applying differential privacy to mask individual contributions. Despite these innovations, our survey identifies persistent vulnerabilities, particularly concerning the susceptibility to logit inversion attacks where malicious actors could reconstruct private data from shared public predictions. This exploration reveals that even advanced Distillation-based Federated Learning systems harbor significant privacy risks, challenging the prevailing assumptions about their security and underscoring the need for continued advancements in secure Federated Learning methodologies.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2003년도 제22회 동계학술발표회 논문집
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• pp.173-190
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• 2003

수요예측은 국가와 기업의 전략수립과 효율적인 자원활용에 있어서 필수적인 사전기획요소이다. 본 논문은 이산선택모델과 확산모델을 복합적으로 고려하여 다세대 제품의 수요를 예측하였다. 이산선택모델은 정적인 관점에서 소비자들의 제품에 대한 평가를 분석하는 모델이다. 본 논문에서는 이러한 이산선택모델에 수요의 동적인 변화양상을 고려할 수 있는 확산모델을 결합하였다. 실증분석으로서 1999년에서 2005년까지의 세계 DRAM시장 수요를 예측하였다. 또한, DRAM의 가격과 기억용량에 대해 '무어의 법칙' 과 '학습곡선'을 각각 적용한 기술예측을 시도하였으며, 이를 바탕으로 보다 정교한 예측모델을 전개하였다. 제시된 모델은 산업수준의 자료를 이용하였으므로, 이산선택모델을 inversion 하여 분석을 시도하였다. 이를 통해 기존세대의 DRAM 제품에 대한 수요뿐만 아니라, 새로운 세대의 DRAM 제품에 대한 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1218-1225
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• 2008

This paper presents the design of a neural network based adaptive control for missile is presented. The application model is Exocet MM40, which is derived from missile DATCOM database. Acceleration of missile by tail Fin control cannot be controllable by DMI (Dynamic Model Inversion) directly because it is non-minimum phase system. So, the inner loop consists of DMI and NN (Neural Network) and the outer loop consists of PI controller. In order to satisfy the performances only with PI controller, it is necessary to do some additional process such as gain tuning and scheduling. In this paper, all flight area would be covered by just one PI gains without tuning and scheduling by applying mixture control technique of conventional controller and NN to the outer loop. Also, the simulation model is designed by considering non-minimum phase system and compared the performances to distinguish the validity of control law with conventional PI controller.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권4호
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• pp.957-973
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• 2013

본 연구에서는 중학교 3학년 수학영재 학생들이 비유클리드 쌍곡원반모형에서 정삼각형 테셀레이션을 구성하는 활동을 하면서 나타나는 사고과정을 분석하였다. 역동적 기하환경인 poincare disk. gsp 파일에서 테셀레이션을 구성하기 위해 쌍곡평면에서 도형과 변환에 대한 학습을 하였다. 쌍곡선분의 특징을 탐구하고 도형인 정삼각형의 작도와 반전 변환을 학습 한 후 작도 과정을 반복한 후 쌍곡평면에서 테셀레이션이 가능하게 되는 조건을 탐구하는 과제를 해결하였다. 학생들은 이러한 과제를 해결하며 다양한 전략적 사고과정이 나타났고, 비유클리드 기하체계를 인지하는 경험을 할 수 있었다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권5호
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• pp.33-42
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• 2021

현대 전투기는 정안정성 완화 개념을 적용하여 기동성과 성능을 향상시키는데, 천음속 비행영역에서는 충격파 형성과 더불어 감속기동 중 발생하는 공력중심 전방이동 현상에 의해 갑작스런 기수 들림이 발생하는 경향을 갖는다. 또한 천음속 중간 받음각 비행영역은 항공기 모델링이 어려워 모델 기반의 제어 방식은 이 문제를 해결하는데 한계를 갖는다. 이번 논문에서는 초음속 경전투기 모델을 이용하여 천음속 영역에서 감속선회 기동 중 모델 기반 증분형 동적 모델역변환 방식의 천음속 피칭모멘트 보상 제어(TPMC)와 모델과 센서를 기반으로 하는 Hybrid 증분형 동적모델 역변환(IDI) 제어의 성능을 분석하였다. 분석 결과, Hybrid 증분형 동적모델 역변환 제어는 천음속 피칭모멘트 보상 제어에 비해 빠른 초기 반응과 동등한 최대 수직가속도 제한 성능을 가지면서 조종사가 예측 가능한 비행성을 제공하여 천음속 중간 받음각 비행영역에서 하중제한 초과 방지 제어기의 성능을 크게 개선하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제21권3호
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• pp.1-8
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• 2013

An application of adaptive flight controller is required for the non-linear and high uncertain system that configuration of tiltrotor aircraft is dramatically changed from rotary wing mode to fixed wing mode. In this paper, the applicable adaptive controller for the tiltrotor aircraft was designed using Neural Networks and DMI (Dynamic Model Inversion). The performance of the SCAS (Stability and Control Augmentation System) was simulated against manned military specification, using the fullscale model of 'Smart UAV(Unmanned Aerial Vehicle)' developed by Korea Aerospace Research Institute. And Neural Networks based adaptive controller was verified through its whole operating envelope using the established HQ (Handling Quality) criteria.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.221-230
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• 2021

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제73권3호
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• pp.287-302
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• 2020

This investigation deals with a size-dependent coupled thermoelasticity analysis based on Green-Naghdi (GN) theory in nano scale using a new modified nonlocal model of heat conduction, which is based on the GN theory and nonlocal Eringen theory of elasticity. In the analysis based on the proposed model, the nonlocality is taken into account in both heat conduction and elasticity. The governing equations including the equations of motion and the energy balance equation are derived using the proposed model in a nano beam resonator. An analytical solution is proposed for the problem using the Laplace transform technique and Talbot technique for inversion to time domain. It is assumed that the nano beam is subjected to sinusoidal thermal shock loading, which is applied on the one of beam ends. The transient behaviors of fields' quantities such as lateral deflection and temperature are studied in detail. Also, the effects of small scale parameter on the dynamic behaviors of lateral deflection and temperature are obtained and assessed for the problem. The proposed GN-based model, analytical solution and data are verified and also compared with reported data obtained from GN coupled thermoelasticity analysis without considering the nonlocality in heat conduction in a nano beam.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.98-100
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• 1998

실시간 시스템은 서버와 같은 공유자원들에 대해서 보다 높은 우선순위 활동의 최악 블록시간(worst case blocking time)을 결정해야한다. 현재까지 분산 시스템을 위한 여러 서버 모델들이 제안되었으며 이러한 서버모델들에 우선순위 규약을 적용하여 실시간성을 높이고 있다. 본 논문에서는 RT- Mach에서 실시간성을 향상시키기 위한 새로운 모델을 제시하여 우선순위 반전 문제를 해결하기 위해 동적 스레드 관리자(dynamic thread manager) 를 제안하였다. 기존의 여러 서버 모델들과 달리 서버마다 동적 스레드 관리자를 두어 작업자 그룹내에서 유혹 스레드(idle thread)와 바쁜스레드 (busy thread ) 판별하여 적절한 스레드를 선정, 조정하고 서버로부터의 요구에 대해 최상위 우선순위를 할당하여 서버간의 우선순위 반전을 중이고 실시간성을 향상시키고자 했다.