본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 제어기를 설계하기 위해서 출력제환 선형화 방법을 통하여 비선형 시스템을 선형시스템으로 변환하고 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 파라미터들을 갱신하고 이를 통하여 제어입력을 갱신하는 강인성제어기를 제안하고자 한다. 비선형시스템은 최소 위상시스템이고, 시스템의 상대차수는 r<n 이며, 제로 다이나믹스는 안정하다고 가정한다. 제안된 제어기에 대해서 대역적 점근적 안정도가 보장됨을 보였으며, 제안된 제어기에 대해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
EM algorithm has good convergence rate for numerical procedures which converges on very small step. In the case of proportion estimation in a mixed distribution which has very big incomplete data or of update of new data continuously, however, EM algorithm highly depends on a initial value with slow convergence ratio. There have been many studies to improve the convergence rate of EM algorithm in estimating the proportion parameter of a mixed data. Among them, dynamic EM algorithm by Hurray Jorgensen and Titterington algorithm by D. M. Titterington are proven to have better convergence rate than the standard EM algorithm, when a new data is continuously updated. In this paper we suggest dynamic EM algorithm and Titterington algorithm for the estimation of a mixed Poisson distribution and compare them in terms of convergence rate by using a simulation method.
The purpose of this research is to find a simple and accurate NURBS interpolator for CNC systems such as robot, CMM and CNC machine tools. This paper presents a new design of NURBS interpolator for CNC system. The proposed algorithm used the recursive characteristics of NURBS equation, the previous incremental value and chord length for the sake of a constant chord length. Simulation study was conducted to see the performance of the proposed interpolator with reference-word and reference-pulse method. Consequently, an accurate and simple NURBS interpolator was possible for modem CNC systems.
항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.
본 논문에서는 계통연계형 태양광 발전시스템의 태양전지 전류 추정을 위한 슬라이딩 모드 관측기 설계 방법이 제시되었다. 태양전지 전류 추정 정보는 슬라이딩 모드 관측기에서 얻어지고, 기준전압을 갱신하기 위한 최대전력 추적기의 입력정보로 사용되어 진다. 계통연계형 인버터의 입력 커패시턴스 값은 규정치의 50[$\%$] 정도까지 바뀔 수 있으며, 선형 관측기는 파라미터 변화나 외란이 존재하는 조건에서는 정확한 상태값을 추정할 수 없다. 슬라이딩 모드 관측기의 구조는 간단하지만, 파라미터 변화나 외란에서도 슬라이딩 모드 관측기는 강인한 추종능력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 등가 입력조건을 이용한 슬라이딩 모드 관측기를 설계하는 방법이 제시되고, 제시된 관측기의 수렴조건에 대해 서술하였다. 수학적인 모델링과 실험결과로서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.
Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 인해 색인의 변경이 발생하고 색인의 빈번한 변경으로 전체적인 색인의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 KOB-트리를 기반으로 하는 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 이동 객체를 선형함수로 표현함으로서 불필요한 갱신을 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
In mobile communication systems, location management deals with the location determination of users in a network. One of the strategies used in location management is to partition the network into location areas. Each location area consists of a group of cells. The goal of location management is to partition the network into a number of location areas such that the total paging cost and handoff (or update) cost is a minimum. Finding the optimal number of location areas and the corresponding configuration of the partitioned network is a difficult combinatorial optimization problem. This cell grouping problem is to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking is a minimum in location area wireless network. In fact, this is shown to be an NP-complete problem in an earlier study. In this paper, artificial bee colony (ABC) is developed and proposed to obtain the best/optimal group of cells for location area planning for location management system. The performance of the artificial bee colony (ABC) is better than or similar to those of other population-based algorithms with the advantage of employing fewer control parameters. The important control parameter of ABC is only 'Limit' which is the number of trials after which a food source is assumed to be abandoned. Simulation results for 16, 36, and 64 cell grouping problems in wireless network show that the performance of our ABC is better than those alternatives such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO).
최근의 통신환경은 유선환경에서 무선 환경으로 빠르게 변화하고 있다. Open Shortest Path First (OSPF)는 유선 통신망에서 주로 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜로, 주변 라우터의 링크 상태를 파악하여 트래픽 경로를 결정하는 라우팅 방법이다. 기존의 OSPF의 비용함수는 라우터의 링크를 변경하지 않으면 처음 설정한 비용으로 운용된다. 그러나 무선 환경에서는 링크의 성능이 다른 환경적 요인에 의해 큰 차이를 보이게 된다. 무선 환경에서 Bit Error Rate (BER)은 링크 상태에 큰 영향을 주는 파라미터로, 기존의 OSPF 비용함수에서는 링크의 BER을 고려하지 않고 단지 링크의 대역폭만을 고려한다. 본 논문에서는 링크 성능에 영향을 줄 수 있는 다양한 파라미터를 분석하여 비용함수에 적용 가능여부를 검증하였다. 새로운 비용함수를 제안하기 위해 Effective 대역폭을 사용하였다. Effective 대역폭은 링크의 BER과 대역폭을 고려하여 새롭게 제안한 방식으로 계산된다. 계산된 Effective 대역폭은 제안하는 Triggering 조건에 의해 적용됨에 따라, 링크의 상태가 수시로 변경되는 무선 환경에서도 상대적으로 적은 Link State Update (LSU)가 발생하여 네트워크의 불안정성을 줄인다. 실험 결과를 통하여 제안하는 비용함수가 무선 환경에서 기존의 OSPF 비용함수를 사용한 경우보다 음성 서비스와 데이터 전송 서비스에서 좋은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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