• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.53-60
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• 2018

본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.53-62
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• 2004

본 연구에서는 화상평면내 미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트를 수정하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 호흡운동은 2차원의 선형확대축소 운동으로 모델화 된다 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할 때 촬상 대상물체에 대한 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 적용한 모델에 의하면 호흡운동은 위상오차와 불균일 표본화 및 진폭변조왜를 MRI 데이터에 부여한다. 운동파라메타가 알려져 있거나 추정가능하다고 할 때 양선형 중첩법에 기초한 재구성 알고리즘이 MRI 아티팩트를 수정하기 위해 사용된다. 운동 파라메타가 미지인 경우 스펙트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 최종적으로 시뮬레이션된 체동화상을 통해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1019-1025
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• 2014

최근 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 연구가 다양한 각도로 진행되어 군사용 비행체에 관한 연구에서 부터 민간용 비행체 및 일반 취미 활동용 비행체에 이르기까지 다양하게 연구가 진행되고 있다. 특히, 무인 소형 비행체에 대한 연구는 수직이착륙(VTOL : Vertical Take-Off and Landing)과 용이한 방향전환 및 정지비행(hovering)에 대하여 연구되고 있으며, 이러한 연구부분에 적합한 무인 소형 비행체가 쿼드로터(quardrotor)형 무인비행체를 중심으로 연구되고 있다. 이러한 무인 비행체에 대한 연구는 공기역학적 힘에 의해 부양되므로 복잡한 동역학 분석과정을 필요로 하고 있으며, 이러한 역학적 분석 및 실험적 모델을 바탕으로 제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기를 바탕으로 기본적인 자세제어를 구현한 후, 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 신경회로망(neural networks)의 강화학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여 일반적인 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 보완하여 보다 안정적인 쿼드로터의 자세제어 방안을 제시하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권11호
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• pp.1039-1048
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• 2008

본 논문에서는 새로운 비선형 와류격자법 계산 과정이 제안된다. 기존의 계산 과정은 자유와의 형태 계산을 위해 내부 반복계산 및 하향이완법을 포함한다. 하지만 본 논문에서는 유사 정상 개념에 기초한 새로운 수식을 제안하여 자유와의 형태를 계산함으로써, 계산 과정에서 내부 반복계산 및 하향이완법을 생략한다. 또한 반복계산이 진행됨에 따라 각 분절에 유도되는 유속도를 적절히 평균해 줌으로써 알고리듬의 수치적 안정성을 향상시킨다. 그리고 낮은 종횡비 날개에 대한 수치실험을 수행하여 분절의 길이, 와류중심반경, 후류영역 계산범위 등과 같은 중요 인자들의 적절한 기준을 경험적으로 결정한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1679-1688
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• 1990

본 연구에서는 역산법으로 열확산계수를 추정하기 위하여 비선형 매개변수 추 정법을 사용하며, 실험데이터의 통계적 처리방법, 추정이론을 정리하여 이 추정법에 적합한 알고리즘을 만들었다. 수정된 Gauss법을 컴퓨터에 사용할 수 있도록 프로그 램을 개발하였으며, 이 방법의 정확성을 증명하기 위하여 일정열유법과 동일한 실험장 치를 사용하되 경계조건이나 초기조건을 시간의 변화에 따라 이산적으로 측정하여, 매 개변수인 열확산계수를 온도의 함수로 찾고자 하였으며, 통계적인 개념보다는 역산적 인 면에 더 치중하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.165-175
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• 2003

국제적으로 측정결과의 신뢰성을 판단할 수 있는 척도로서 불확도(Uncertainty)개념이 도입되고 국제 표준화기구(ISO)가 여러 국제기구와 합동으로 "측정불확도표현지침(GUM)"을 1993년에 발간하게 되었다. 본 논문에서는 시료의 산포가 존재하는 경우 시료산포를 불확도 인자로 적용하여 측정결과에 대한 불확도를 평가할 수 있는 측정모델을 구축하여 제시하고, GUM에서 제시한 불확도 전파법칙의 문제점을 분석하여 이를 보완할 수 있는 새로운 불확도의 평가방법으로 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 컴퓨터프로그램 활용의 필요성을 논하고자 한다. 또한 이러한 이론적 근거를 바탕으로 하여 불확도를 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발사례를 제시하고자 한다. 제시하고자 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.124-131
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• 2000

In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.923-932
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• 2008

우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

• 생태와환경
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• 제43권1호
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• pp.161-167
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• 2010

In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.135-140
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• 2012

집중권 방식의 견인용 영구자석 매입형 동기전동기(IPMSM)는 출력밀도의 관점에서 우수하나 심각한 영구자석 와전류 손실을 가지고 있다. 본 논문에서는 영구자석 매입형 동기전동기의 자기적 특성을 분석하여 V-타입 회전자 영구자석의 각도와 폭을 변경함으로써 철손을 최소화하는 최적설계를 수행하였다. 자성체의 비선형성을 고려하기 위하여 자기등가회로법 대신 유한요소법을 이용하였으며, 각 파라메타가 영구자석에 발생하는 철손에의 영향 및 파라메타간의 교호작용을 파악하기 위하여 시뮬레이션 기반의 실험계획법을 사용하였다. 이를 통하여 모터의 성능을 유지하면서 철손을 상당히 줄인 집중권 방식의 영구자석 매입형 동기전동기의 최적설계를 반응표면법을 이용하여 도출하였으며, 유한요소법을 이용하여 이를 검증하였다.