본 논문은 특이시스템과 곱셈형 섭동을 가지는 제어기에 대한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리듬을 제안한다. 제어기가 존재할 조건과 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 방법 및 제어기에서의 비약성 척도를 선형행렬부등식 접근방법으로 제안한다. 또한, 특이치 분해와 변수치환 및 슈어 여수정리를 이용하여 구한 충분조건은 구하고자 하는 모든 변수의 견지에서 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 하나의 선형행렬부등식으로 변형된다. 따라서, 제안한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기는 점근적 안정성과 폐루프 특이시스템의 $H_{\infty}$ 노옴 유계 및 제어기의 곱셈형 섭동에 대한 안정성을 보장한다. 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수 불확실성을 가지는 특이시스템에 대한 강인 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 검증한다.
상태 궤환 제어기 설계에 있어서 상태 정보에 대한 접근의 제한성 때문에, 출력 궤환 제어기 설계에 대한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그럼에도 불구하고 최적의 출력 궤한 제어기 설계는 여전히 풀리지 않은 문제로 남아 있다. 따라서, 기존에 수행되었던 관련한 다양한 고정형 출력 궤한 제어기 설계 연구 결과를 리뷰하고 복잡도와 안정성 관점에서 성능을 평가 비교함으로써 이 분야의 연구의 방향을 찾고자 한다. 또한, 기존 연구에서 제한적인 시스템 구성에서 제시되었던 알고리즘들을 어떤 시스템 구성에서도 적용가능할 수 있도록 리뷰하는 알고리즘을 완벽하게 제공한다. 리뷰하는 알고리즘은 모의 실험을 통해서 안정성 성능과 연산 시간으로 측정된 복잡도를 통하여 비교 평가한다. 모의실험 결과에 따르면, 대수에 의한 제어기 설계 알고리즘[20]이 가장 적은 복잡도를 가지는 반면에 스케링 변환 기반의 선형 행렬 부등식 알고리즘[18]이 대부분의 경우에 고복잡도를 가지고 가장 좋은 성능을 갖음을 확인하였다.
5G의 상용화 등 네트워킹 기술의 발전은 다양한 시스템들이 네트워크를 통해서 정보를 교환하고 제어할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 또한, 네트워크에서 발생하는 많은 현상들은 정보의 지연과 관련되기 때문에 지연된 정보를 갖는 시스템의 제어의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 최근들어 지연이 있을 때에 저복잡도 제어기 설계에 많이 활용되는 예측 제어를 도입하여, 지연된 다중 입력을 갖는 시스템에서 지연의 크기와 입력의 수에 상관없이 거의 일정한 복잡도를 갖는 예측 제어기를 제시한다. 또한, 출력 궤환 구조를 갖는 예측 제어기가 점근적 수렴이 보장됨을 증명한다. 모의 실험을 통해서 제안된 방식이 상태 벡터를 확장한 전통적인 방식이나, 다른 예측 기반 제어 방식에 비해 적은 복잡도를 가지면서 안정성을 보장하는 제어기 설계 성공이 높게 발생함을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권1호
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pp.22-30
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2022
The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.
최근 도심항공모빌리티(Urban Air Moility, UAM)의 개념이 미래항공모빌리티(Advanced Air Mobility, AAM)으로 확장되면서 틸트로터형 수직 이착륙기에 관한 연구개발이 활발하다. 틸트로터의 경우 수직비행과 수평비행 사이에 천이비행을 하게 되는데 천이비행 구간의 비행 안정성을 확보하기 위해 블레이드 피치각 제어시스템을 활용할 수 있다. 또한 개별 블레이드 제어(Individual Blade Control, IBC)를 통하여 천이비행 구간 동안 발생하는 소음 및 진동을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 전기-기계식 구동기 기반 블레이드 피치각 제어시스템의 개별 블레이드 제어를 위한 외란 관측기와 시간 지연제어기를 설계하고 수치 시뮬레이션을 통해 설계한 제어기들의 성능을 비교분석한다.
심해채광시스템(Deep-sea mining system)은 보편적으로 수상선(Surface vessel), 양광관(Lifting system), 버퍼(Buffer), 유연관(Flexible pipe) 그리고 집광기(Miner)로 구성된다. 이러한 채광시스템은 하부시스템들(Subsystems)로 구성되기 때문에 대규모 시스템(Large-scale system)으로 가정할 수 있다. 대규모 시스템을 제어하기 위하여, 최근에는 분산제어기법(Decentralized control approach)이 널리 적용되고 있다. 본 논문에서는 대규모 시스템인 채광시스템에 분산제어 기법의 적용성에 대한 기본연구로서, 먼저 심해채광시스템을 유사 모델(양광관과 버퍼를 구면진자 유연관을 2차원 선형 스프링 결합)로 가정하고 간략하게 모델화하였다. 간략화된 모델을 바탕으로, 대규모 심해 채광시스템을 2개의 하부 시스템, 수상선, 양광관과 버퍼로 구성된 시스템과 집광기 시스템으로 각각 나누었다. 다음으로 각 하부 시스템 사이의 상호작용 요소(Interaction term)를 외란(Disturbance)으로 가정하고, 각 하부시스템에 대한 분산제어기를 설계하였다. 여기서 제어기는 집광기가 주어진 경로를 움직이는 동안, 집광기 시스템과 수상선, 양광관과 버퍼 시스템 사이의 거리가 일정하게 유지되도록 제어하였다. 끝으로 제안된 제어기의 효율성을 검증하기 위해, 간략화된 모델을 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
수제선의 안쪽인 육역의 경우는 각 역할에 따른 관리주체가 공간 활용 등의 목적으로 인하여 어느 정도 관리가 되고 있지만, 해역의 경우는 육역에 비하여 관리정도가 아주 미비한 실정이다. 하지만 국토공간의 지속적인 개발 관심과 더불어 해양공간의 확보 및 활용에 대한 관심이 높아지면서 해양에 대한 정보 및 환경에 대한 정보 요구도가 높아지고 있는 실정이다. 본 연구의 대상지인 부산은 다른 지역의 연안과는 달리 항만, 관광, 부두 등의 다양한 역할을 하고 있으며, 여러 가지의 환경적 요인을 가지고 있기 때문에 체계적인 관리가 필요하다. 하지만 광범위한 부산연안지역의 해양 오염도를 분석하기 위해서 주요지점 및 많은 지역에서의 데이터 획득이 중요한데 반하여 지속적으로 제공하는 부산연안의 데이터의 수는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 연안 변화를 분석하기 위해 높은 정보 요구도에 의한 수치해도의 수요증대에 대비하여 수치해도를 이용하여 국립수산과학원에서 제공하는 부산연안의 17개 연안 정점 자료와의 결합을 통하여 속성 및 공간데이터를 구축하고, GIS의 공간통계분석기법을 이용하여 연안의 환경 현황과 연속성 파악을 위한 분석 기법과 효용방안에 대해 제시하고자 한다.
본 연구에서는 스마트 TMD를 효과적으로 제어할 수 있는 퍼지제어알고리즘을 개발하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 이용한 최적화기법을 제안하였다. 예제구조물로는 풍하중을 받는 76층 벤치마크건물을 선택하였다. 스마트 TMD를 구성하기 위하여 100kN 용량의 MR 감쇠기를 사용하였고, 스마트 TMD의 진동주기는 예제구조물의 1차모드 고유진동주기에 맞추어 조율되었다. MR 감쇠기의 감쇠력은 예제구조물의 풍응답을 최소화할 수 있도록 퍼지제어기를 통해서 조절된다. 퍼지제어기의 입력변수는 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답으로 하였고, 출력변수는 MR 감쇠기로 전달되는 명령전압으로 하였다. 퍼지제어기의 최적화를 위하여 다목적 유전자알고리즘인 NSGA-II 기법이 사용되었고, 이때 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 최적화 결과, 구조물의 풍응답과 STMD의 변위응답을 동시에 적절히 제어할 수 있는 다수의 퍼지제어기를 얻을 수 있었다. 수치해석을 통해서 스마트 TMD의 성능이 수동 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 알 수 있었고 경우에 따라서는 샘플 능동 TMD보다 더 우수한 제어성능을 발휘하였다.
대형구조물의 진동감소를 위한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기(Sliding Mode Fuzzy Control SMFC)에 대하여 연구하였다 본 제어기에 사용된 퍼지 추론기의 규칙은 비선형 제어기법의 하나인 슬라이딩 모드 제어기를 기반으로 하여 구성되었다 그결과 제어기의 퍼지성은 제어시스템을 시스템 계수의 불확실성과 구조물에 작용되는 외부하중의 불확실성에 대하여 강인한 성질은 갖게 하였으며 제어 규칙의 비선형성으로 인하여 제어기는 선형제어기에 비하여 보다 효율적인 되었다 복잡한 수학 해석에 기반한 종래의 제어기법에 비하여 퍼지 이론에 기반한 본 제어기법은 제어기의 설계절차가 매우 편리하다는 장점을 갖게 된다. 제안된 제어기법의 검증을 위하여 미국 토목학회 산하 구조제어위원회(ASCE Committee on Structural Control)에서 주도한 벤치마크 문제에 대하여 적용시켜 보았다 본 연구의 제어결과를 다른 연구자들에 의하여 발표된 {{{{ ETA _mixed _2$\infty$ }}, optimal polynomial control neural networks control 슬라이딩 모드 제어의 벤치마크 결과와 비교하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 구조물의 진동을 매우 효율적으로 감소시키며 제어기의 설계절차가 쉽고 편리함을 확일 할 수 있었다.
본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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