본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안 된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Buffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모치실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.
일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
본 논문은 실제적인 제약, 컴퓨팅 시간 지연, 양자화를 고려하여 퍼지 모델을 기초로 한 제어기를 트럭-트레일러 타입의 모바일 로봇의 귀환 제어기에 적용하여 설계하였다. 퍼지 귀환 제어기의 출력은 단위 샘플링 시간동안 지연되므로 이를 예측하여 설계하였다. 시간 지연을 고려한 해석 및 디자인 문제는 제안된 제어기가 샘플링 시간과 동기되어 있기 때문에 쉽게 해결된다. 또한 퍼지 제어기 구조 개발 시 양자화가 이루어지기 때문에 안정성 있는 해석이 가능하고 양자화 이외에 발생하는 사소한 문제도 역시 안정함을 보여주므로, 양자화한 시스템은 일반적으로는 극단적인 수렴을 한다. 실험결과에서 제안된 시스템의 효율성이 증명됨을 볼 수 있다.
최근 건설 산업에서는 기능과 조형미를 갖춘 비정형 구조물에 대한 관심과 수요가 증가하고 있는 추세이다. 거푸집 기반의 시멘트 구조물은 구조물의 강도, 시공의 용이성, 치수 정확도, 표면 거칠기 등의 측면에서 장점들을 가지고 있지만, 다양한 비정형 구조물을 건설하는 데 있어서는 공사비용과 공사 기간을 증가시키는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 미국과 영국에서는 이미 쾌속 조형 기술을 건설 분야에 적용시킨 Contour Crafting이나 Concrete Printing과 같은 적층 시공 시스템이 산 학 간의 공동연구를 통해 개발되었다. 국내에서는 이에 관련된 연구가 전무하여, 본 기술로부터 융합 및 파생될 수 있는 가능성이 가로막힌 실정이다. 본 논문에서는 거푸집 없이 자유 곡면 형태의 구조물을 시공할 수 있는 자동화 적층 시공 시스템의 프로토타입 개발에 관련된 기계, 제어 시스템을 포함한 설계 요소들에 관하여 기술하였다. 적층형 시공에 적합한 재료는 섬유보강모르타르를 압축강도, 유동성 및 점도, 경화시간 실험을 통하여 선정하였다. 선정한 모르타르 배합비로 자동화 적층 시공 시스템에서 이송 및 압출 실험을 수행함으로써 적층 시공 시스템의 성공적 개발 가능성을 입증하였다. 본 연구의 결과를 기초로 향후 자동화 적층 시공 시스템을 보완한다면 토목 및 건축의 다양한 응용 분야에 확대하여 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.
The small wind generator with existing mechanical control system has a frequent failure and malfunction, and its maintenance is difficult. In this paper, an electric control method using a boost converter for small wind generator was suggested. The suggested 2-level boost converter control device was manufactured and its experimental operation were conducted on a wind generator with 200 [W] capacity. As a result of experimental device, the control by a boost converter was executed at the point that the output voltage of a wind generator became 36 [V] so it could be identified that the output voltage of a wind generator diminished and then it became 0 [V] after 5 [sec]. Besides, in case of applying the method suggested in this paper to a small wind power generation facility for street lights, it is expected to reduce its maintenance by preventing a frequent failure of a generator and to improve its utilization rate.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.
오늘날 접합시 열에 의한 재료 손상과 접착제(ACA, NCA) 이용으로 부품간의 정렬이 문제가 되고있다. 따라서, 본 논문은 FPCB 와 HPCB 금속(Au) PAD를 직접 접합하였다. 이때 박막인 재료에 손상을 입히는 열, 부품간의 정렬에 문제가 되는 접착제(ACA, NCA)를 사용하지 않고 상온에서 접합을 하였다. 접합시 초음파 혼을 이용하여 접합을 하였으며, 초음파혼은 40kHz이다. 공정 조건은 접합압력 0.60MPa, 접합시간 0.5, 1.0, 1.5, 2.0sec이다. 또한, 산업에서 요구하는 접합강도는 필강도 테스트 결과값으로 0.60Kgf 이상이며, 본 실험에서는 접합강도가 0.80MPa 이상이 나왔다. 이로서, 열에 의한 재료 손상과, 접 착제(ACA, NCA)에 의한 정렬 문제를 해결하였다. 그리고 산업산업에서 바로 적용하고 생산할 수 있는 FPCB, HPCB 시료 제작을 하였다.
본 과제를 통하여 기술적으로는 로봇 개발에 있어 기존 기술을 최대한 활용하고 새로운 기능을 추가하는 형태로 발전해 갈 수 있도록, 각 요소별 기능을 표준화 모듈화 하여 새로운 제품의 개발이 손쉽게 이루어 질 수 있는 기본 platform으로의 역할이 가능해졌다. 구동부 제작 및 설계, 금형 비용 등을 절감하기 위한 다목적 완구로봇 플랫폼을 확보할 수 있었다. 로봇이 복잡한 환경을 인식하고, 자율적으로 작업을 수행하며, 예측하지 못한 문제에 적절한 대처를 할 수 있도록 하기 위한 핵심 기술을 제공하게 될 것으로 생각된다. 로봇 개발에 있어 전문지식이 없는 초보자들이 직접 제작 구동해 볼 수 있는 비주얼한 개발환경을 지원할 뿐만 아니라 GUI 개발환경 및 TEXT Programming 으로 상호 전환이 가능한 코딩 방법을 지원(MSRS와의 차별화를 시도하였다. 기존 하드웨어 지식과 소프트웨어지식이 없는 상태에서도 제작자의 창의력에 따라 다양한 형태의 로봇을 제작 적용이 용의 하며 초보자들에 대한 로봇개발에 흥미를 유발할 수 있도록 하였다. 고급사용자를 위한 별도의 다운로딩 포트를 제공하였다. 로봇공학의 기본지식을 습득(아날로그/디지털 회로를 이해하고, 각종 센서의 이해하며, 스템/서보/DC모터의 제어기술, 펌웨어개발능력, 기본수준의 소프트웨어개발 능력) 활용할 수 있다. 또한, 경제 및 산업적 측면으로는 다음과 같은 장점이 있다. 기존 기술들의 장점을 취합하여 추가적인 기술을 적용할 수 있는 Base형태의 로봇을 개발할 경우 이를 활용한 제품 개발 및 Base자체로도 충분한 시장을 형성 할 수 있을 것으로 기대된다. 인터넷기반 로봇 제어 기술의 확보로 로봇시스템의 생산비용을 낮추고 TTM (Time-to-Market) 제약을 해결시켜 준다. 다른 응용 시스템에 쉽게 적용이 가능하고 지식기반 로봇 서비스의 요소기술 개발은 멀티미디어 콘텐츠분야(교육/게임/오락 등)의 활성화가 가능하기 때문에 타 IT산업에의 파급효과가 예상된다. B2B를 통한 실질적인 판매를 통한 동종기업의 연구 개발비 및 개발 기간의 단축이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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