• 제목/요약/키워드: Intelligence inverse

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반복학습에 의한 MIMO Nonminimum Phase 자율주행 System의 Feedforward 입력신호 생성에 관한 연구 (Feedforward Input Signal Generation for MIMO Nonminimum Phase Autonomous System Using Iterative Learning Method)

  • 김경수
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.204-210
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    • 2018
  • As the 4th industrial revolution and artificial intelligence technology develop, it is expected that there will be a revolutionary changes in the security robot. However, artificial intelligence system requires enormous hardwares for tremendous computing loads, and there are many challenges that need to be addressed more technologically. This paper introduces precise tracking control technique of autonomous system that need to move repetitive paths for security purpose. The input feedforward signal is generated by using the inverse based iterative learning control theory for the 2 input 2 output nonminimum-phase system which was difficult to overcome by the conventional feedback control system. The simulation results of the input signal generation and precision tracking of given path corresponding to the repetition rate of extreme, such as bandwidth of the system, shows the efficacy of suggested techniques and possibility to be used in military security purposes.

Virtual-Constructive 시뮬레이션 연동을 활용한 공중전 전투 실험 (Virtual-Constructive Simulation Interoperation for Aircombat Battle Experiment)

  • 김동준;신용진;안경수;김영곤;문일철;배장원
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제30권1호
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    • pp.139-152
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    • 2021
  • 시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.

Study on Development of a machining robot using Parallel mechanism

  • Park, Kun-Woo;Kim, Tae-Sung;Lee, Min-Ki;Kyung, Jin-Ho
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.638-642
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    • 2005
  • This research develops the robot for the machining work. For machining work(cutting, milling, grilling, etc.), a robot manipulator is constructed by combining a parallel and a serial mechanism to increase stiffness as well as enlarge workspace. Based on the geometric constraints, this paper develops the formulation for inverse/direct kinematics and Jacobian to design and control a robot. Workspace is also analyzed to prove the advantage of the proposed robot.

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Analysis on LGP of LCD Backlight/Frontlight

  • Sah, Jong-Youb;Park, Jong-Ryul
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2003년도 International Meeting on Information Display
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    • pp.698-700
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    • 2003
  • LGP (Light-Guide Panel) of TFT-LCD Backligh/Frontlight is one of the major components which affect on the product quality of LCD. Since the brightness distribution of LGP is sensitive to the process error in manufacturing, the optical characteristics such as reflection and absorption of LGP pattern should be modeled including the process error. LGP is developed by using the fast and reliable design technology, which uses the concept of the inverse-design, makes the model on the characteristics of uncertainty in the manufacturing process, and designs the dispersion pattern analytically without try-and-error by using an artificial intelligence. The PEA(Process-Error-Adaptive) design gives the best solution in handling the process error. The offset of target in feedback system makes such the best pattern design possible that the brightness distribution is nearly same (more than 90%) with target in regardless of the miscellaneous errors in mass production. The present design method has been also applied to frontlight and multi-side-lamp(eg., four-side-four-lamp) backlight.

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신경회로를 이용한 6축 로보트의 역동력학적 토크 제어 (An inverse dynamic torque control of a six-jointed robot arm using neural networks)

  • 조문증;오세영
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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    • pp.1-6
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    • 1990
  • Neural network is a computational model of ft biological nervous system developed ID exploit its intelligence and parallelism. Applying neural networks so robots creates many advantages over conventional control methods such as learning, real-time control, and continuous performance improvement through training and adaptation. In this paper, dynamic control of a six-link robot will be presented using neural networks. The neural network model used in this paper is the backpropagation network. Simulated control of the PUMA 560 am shows that it can move a high speed as well as adapt to unforseen load changes and sensor noise. The results are compared with the conventional PD control scheme.

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딥러닝을 이용한 비평탄 지형 극복용 4족 보행 지능로봇의 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Four-legged Walking Intelligence Robots for Overcoming Non-Planer Tomography Using Deep Learning)

  • 한성민;박명숙;김상훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.288-291
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    • 2022
  • 본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.

질의응답 시스템에서 처음 보는 단어의 역문헌빈도 기반 단어 임베딩 기법 (Inverse Document Frequency-Based Word Embedding of Unseen Words for Question Answering Systems)

  • 이우인;송광호;심규석
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권8호
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    • pp.902-909
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    • 2016
  • 질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.

딥러닝과 센서를 이용한 서비스용 로봇 팔의 설계 (Design of Robot Arm for Service Using Deep Learning and Sensors)

  • 박명숙;김규태;구모세;고영준;김상훈
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권5호
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    • pp.221-228
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    • 2022
  • 인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.

딥러닝 기반 3차원 라이다의 반사율 세기 신호를 이용한 흑백 영상 생성 기법 (Deep Learning Based Gray Image Generation from 3D LiDAR Reflection Intensity)

  • 김현구;유국열;박주현;정호열
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

양자 컴퓨터 기술 트렌드 예측과 분석 (Trend Forecasting and Analysis of Quantum Computer Technology)

  • 차은주;장병윤
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제31권3호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • 본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.