A study which develops a controller design methodology that has flexibility of eigenstructure assignment within the stability-robustness contraints of LQR is requried and has been performed. The previously developd control design methodology, namely, EALQR(Eigenstructure Assignment/LQR) has better performance than that of conventional LQR or eigenstructure assignment but has a constraint for the weitgting matrix in LQR, which could be indefinite for high-order system. In this paper, the effects of the indefinite Q in EALQR on the frequency domain properties are analyzed. The robustness criterion and quantitative frequency domain properties are also resented. Finally, the frequency domain properties of EALQR has been analyzed by applying to a flight control system design example.
본 연구는 멀티미디어 객체 스트림 전송 프로토콜을 위한 QoS지원 기법과 관리에 관한 연구를 수행하였다. 자원관리자는 시스템 자원정보를 QoS관리자에게 제공한다. QoS 및 시스템 자원의 2차원 정보를 가진 QoS 관리자는 자원 관리자와 서로 같은 시간 영역으로 강력하게 유기적으로 결합되어 효과적인 QoS관리를 수행한다. 그러므로 연결 수락에 대한 빠른 판단이 가능하고, 성능 변동(performance fluctuation)들을 실시간으로 감지하고 대응할 수 있다.
LQG로 설계된 시스템이 LQR의 보증된 안정감도를 갖도록 $K_{f}$를 조정하는 한 LTR기법을 살펴보았다. q가 0이라면 필터는 실제의 프로세서 잡음의 Q = Q$_{0}$라는 점에서 최적이다. 그러나 q의 값이 증가함에 따라 $K_{f}$는 증가되고 x over ^에 따라서 시스템의 동특성은 관측에 의해 수정되는 항보다 상대적으로 소홀히 취급되어진다. 따라서 출력 y에 포함되어 지지않는 x의 추정치 xover^은 그 실제값과 차이가 많이 나타날 우려가 생긴다. 또한 관측잡음이 xover^에 크게 영향을 미치므로 잡음을 배척하는 필터의 성질도 모호해질 우려가 있다. 그러나 안정강도의 관점에서는 크게 개선되어진다는 것을 알 수 있다. 실제 설계에 있어서는 이 장점과 단점들을 잘 trade off시키는 단계가 필요할 것이다. 또한 추정치 xover^를 얻는데 정상상태의 칼만 필터를 이용하지 않고 극배치(Pole Placement)방법을 사용함도 고려할 수 있으며 이에 따른 LTR도 흥미있는 분야가 될 수 있을 것이다.다.
본 논문은 글로벌 이슈로 인한 인플레이션과 대학 등록금 인상 우려 등으로 인해 장학금의 중요성이 부각되고 있는 상황을 고려하여 기존의 장학금 공고 게시물을 수집한 후 BERT Q&A (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Question & Answering) 모델을 이용해 개별 맞춤형 장학 공고를 추천하는 시스템을 제안한다. 우선 웹 크롤링을 통해 장학금 정보를 수집하고, BERT Q&A 모델과 사전에 정의한 규칙 기반으로 핵심 정보를 추출한다. 이후 분류 과정을 거쳐 사용자가 입력한 정보와 매칭하여 조건에 맞는 장학금 게시물을 추천할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권3호
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pp.170-175
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2001
Q-learning is a kind of reinforcement learning where the agent solves the given task based on rewards received from the environment. Most research done in the field of Q-learning has focused on discrete domains, although the environment with which the agent must interact is generally continuous. Thus we need to devise some methods that enable Q-learning to be applicable to the continuous problem domain. In this paper, an extended fuzzy rule is proposed so that it can incorporate Q-learning. The interpolation technique, which is widely used in memory-based learning, is adopted to represent the appropriate Q value for current state and action pair in each extended fuzzy rule. The resulting structure based on the fuzzy inference system has the capability of solving the continuous state about the environment. The effectiveness of the proposed structure is shown through simulation on the cart-pole system.
Gen-2 Q-알고리즘에서는 슬롯-카운트의 크기를 증감시키기 위한 매개변수인 가중치 C의 값이 정해져 있지 않다. 이 경우 적절하지 못한 가중치를 선택할 경우 빈 슬롯 또는 충돌 슬롯이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어지므로 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 슬롯-카운터를 결정하기 위한 가중치 값이 Q-알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다.
The disturbance observer (DOB) controller has been widely used in various industrial applications since it is capable of achieving robust stability and disturbance rejection. In this paper, we study the effect of Q-filter on disturbance observer controller for Electro-Magnetic suspension (EMS) systems. We consider three Q-filters and analyze their effects on the robust stability against parameter uncertainties due to mass variation. Moreover, we investigate the influence of sensor noise for three Q-filters. According to our study, robust stability improves as the order of Q-filter decreases. On the other hand, the larger the order of Q-filter, the more the effect of sensor noise can be removed.
Present condition of the Youngsan River pollution is serious. Concentrations of organic materials and nutrients are high and algal bloom takes place frequently. The pollution is mainly caused by domestic wastewater input from urban areas like Kwangju and Naju City. In this study, 6 times of water quality surveys were done for mainstream and tributaries. Delivery ratios of each tributaries are calculated with the water quality and flow data. With Arc/View GIS, sub-basin are divided and pollution loads are estimated. These data are used for water quality modeling. River quality improvement effects are analysed with 5 scenarios including process upgrade of present WWTPs and construction of new WWTPs. These scenarios are applied for the Youngsan River based on the 7Q10 and Q275. And total wastewater treatment cost in the basin is analysed for each scenario.
Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation (이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고, 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이러한 일반적인 LQR Q-learning(이하 LQRQL) 학습방법에 퍼지 모델을 이용하여 제어기를 설계하는 방법을 고려하고, 일반적인 LQROL 기법과 본 논문에서 제시한 방법의 결과를 비교하여 응용 가능성을 살펴보았다.
주파수 도약 다원접속 통신시스템에 사용될 수 있는 우수한 해밍자기상관성 및 타 상관성 그리고 긴주기를 갖는 새로운 주파수 도약 패턴순이 소개되었다. 주파수 도략 패턴순의 주기는 qk-1, 알파벧 크기는 q, 주파수 도약 패턴군의 크기는 q인데, 여기서 k는 임의의 양의정수 그리고 q는 소수의 정수승이다. 자시상관함수 및 타 상관함수의 최대값은 qk-1(trivial 경우 제외)인데 이것은 최적의 해밍 상관함수에 해당된다. 그리고 주파수 도약 패턴에 있어서 q*q 스퀘어당 평균 충돌의 수는 1보다 작다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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