본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
The tracked SUGVs(Small Unmanned Ground Vehicles) are frequently operated in the narrow slope such as stairs and trails. But due to the nature of the tracked vehicle which is steered using friction between the track and the ground and the limited field of view of driving cameras mounted on the lower position, it is not easy for SUGVs to trace narrow slopes. To properly trace inclined narrows, it is very important for SUGVs to keep it's heading direction to the slope. As a matter of factor, no roll value control of a SUGV can makes it's heading being located in the direction of the slope in general terrains. But, the problem is that we cannot directly control roll motion for SUGV. Instead we can control yaw motion. In this paper, a new slope driving method that enables the vehicle trace the narrow slopes with IMU sensor usually mounted in the SUGV is suggested which including an estimation technique of the desired yaw angle corresponding to zero roll angle. In addition, a fuzzy steering controller robust to changes in driving speed and the stair geometry is designed to simulate narrow slope driving with the suggested method. It is shown that the suggested method is quite effective through the simulation.
In this paper, magneto-rheological(MR) damper is studied for vibration control of large infra structures under earthquake. Generally, active control devices need a large control force and a high power supply system to reduce the vibration effectively. Large and miss tuned control force may induce the dangerous situation such that the generated large control force acts to amplify the structural vibration. Recently, to overcome the weaknesses of the active control, the semi-active control method is suggested by many researchers. Semi-active control uses the passive control device of which the characteristics can be modified. Control force of the semi-active device is not generated from the actuator with power supply. It is generated as a dynamic reaction force of the device same as in the passive control case, so the control system is inherently stable and robust. Unlike the case of passive control, control force of semi-active control is adjusted depending on the measured response of the structure, so the vibration can be reduced more effectively against various unknown environmental loads. Magneto-rheological(MR) damper is one of the semi-active devices. Dynamic characteristics of the MR material can be changed by applying the magnetic fields. So the control of MR damper needs only small power. Response time of MR to the input voltage is very short, so the high performance control is possible. MR damper has a high force capacity so it is adequate to the vibration control of large infra structure. Because MR damper has a nonlinear property, normal control method used in active control may not be effective. Clipped optimal control, modified bang-bang control etc. have been suggested to MR damper by many researchers. In this study, sliding mode fuzzy control(SMFC) is applied to MR damper. Genetic algorithm is used for the controller tuning. To verify the applicability of MR damper and suggested algorithm, numerical simulation on the aseismic control is carried out. Simulation model is three-story building structure, which was used in the paper of Dyke, et al. The control performance is compared with clipped optimal control. The present results indicate that the SMFC algorithm can reduce the earthquake-induced vibration very effectively.
자동차의 과도한 차체 운동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력으로는 운전자에 의해 가해지는 조향 핸들 조작이다. 급격하고 과도한 핸들 조작은 SUV 차량처럼 기하학적 및 동역학적 특성에 따라 차량 전복 현상도 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이에 대응할 수 있는 제어 시스템의 구조화에 대하여 다음과 같이 기초 연구를 수행하였다. 운전자 조종으로 유발되는 횡방향 거동에 대한 수학적 모델링을 수행하고, 이를 토대로 차체 운동을 제어할 수 있는 제어기를 설계하였다. 파라미터 불확실성으로 인한 모델링 오차에 대해 강건한 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 알고리즘을 적용하였다. 비 연성화된 1/4 차량을 기반으로, 차체에 작용하는 모우멘트에 상응하는 동적 부하를 모사할 수 있는 모델을 제시하였다. 동적 시뮬레이션을 수행하여 부하 모사 모델의 타당성을 파악하였다. 차체- 차축- 서스펜션- 타이어로 조합되는 1/4 실험 차량 장치와 부하 모사 모듈, 서스펜션 제어 모듈 및 Hils 기술을 적용하는 차체 거동 제어 시스템에 대한 프레임워크를 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.837-852
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2021
Recurrent neural network (RNN) architectures have been used for language modeling (LM) tasks that require learning long-range word or character sequences. However, the RNN architecture is still suffered from unstable gradients on long-range sequences. To address the issue of long-range sequences, an attention mechanism has been used, showing state-of-the-art (SOTA) performance in all LM tasks. A differentiable neural computer (DNC) is a deep learning architecture using an attention mechanism. The DNC architecture is a neural network augmented with a content-addressable external memory. However, in the write operation, some information unrelated to the input word remains in memory. Moreover, DNCs have been found to perform poorly with low numbers of weight parameters. Therefore, we propose a robust memory deallocation method using a limited retention vector. The limited retention vector determines whether the network increases or decreases its usage of information in external memory according to a threshold. We experimentally evaluate the robustness of a DNC implementing the proposed approach according to the size of the controller and external memory on the enwik8 LM task. When we decreased the number of weight parameters by 32.47%, the proposed DNC showed a low bits-per-character (BPC) degradation of 4.30%, demonstrating the effectiveness of our approach in language modeling tasks.
본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.
클럭 펄스에 동기 되어 동작하는 임베디드 마이크로컨트롤러는 미션 크리티컬한 응용환경에서 입력 클럭에 가해지는 급격한 전기적 왜란의 영향에 의해 오동작이 발생되기 쉽다. 다양한 외부 전기적 노이즈에 대한 내성 있는 시스템 동작이 요구되며 시스템 클럭 관점에서 견고한 회로 디자인 기술이 점차 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 비이상적인 상황을 방지하기 위해 자동 클럭 에러 검출을 위한 온 칩클럭 컨트롤러 구조를 제안한다. 이를 위해 에지 검출기, 노이즈 제거기와 글리치 프리 클럭 스위칭 회로를 적용하였고, 에지 검출기는 입력 클럭의 비이상적인 저주파수 상태를 검출하는데 사용 되었으며, 딜레이 체인 회로를 이용한 클럭 펄스의 노이즈 제거기는 글리치 성분을 검출 할 수 있도록 하였다. 이렇게 검출된 입력 클럭의 비이상적인 상황은 글리치 프리 클럭 변환기에 의해 백업 클럭으로 스위칭하게 된다. 회로 시뮬레이션을 통해 제안된 백업 클럭 변환기의 동작을 검증하였고 테스트환경에서 방사노이즈를 인가하였을 때 시스템 클럭의 내성에 대한 주파수 특성을 평가하였다. 본 기법을 범용 MCMCU 구조에 추가적으로 적용하여 작은 하드웨어의 추가만으로도 시스템 클럭의 안전성을 확보하는 하나의 방법을 제시한다.
컴퓨팅 환경이 무선과 휴대용 시스템으로 변화하면서, 전력효율이 점점 중요해지고 있다. 특히 내장형 시스템일 경우에 더욱 그러한데 이중 메모리에서 소모되는 전력이 전체 전력소모의 두 번째 큰 요소가 되고 있다. 메모리 시스템에서의 전력소모를 줄이기 위해서 SDRAM의 저전력 모드를 활용할 수 있다. RDRAM의 경우 냅모드(nap mode)는 액티브 모드(active mode)의 5%이하의 전력만을 소모한다. 하지만 하드웨어 컨트롤러는 운영체제가 협조하지 않으면 이 기능을 효율적으로 활용하지 못한다. 이 논문에서는 SDRAM의 액티브 유닛(active unit)의 수를 최소화하는 방법에 초점을 맞춘다. 운영체제는 참조되지 않는 메모리를 저전력 모드에 놓음으로써 최소한의 유닛들만을 액티브 모드에 놓은 상태로 프로그램이 수행될 수 있도록 피지컬(physical) 페이지들을 할당한다. 이것은 PAVM(Power Aware Virtual Memory) 연구의 일반화된 시스템 전반에 대한 연구라고 할 수 있다. 우리는 모든 피지컬 메모리를 고려하고 있으며, 특히 평균적으로 전체 메모리의 절반을 사용하는 버퍼 캐시를 고려하고 있다. 버퍼 캐시의 용량과 그 중요성 때문에 PAVM 방식은 버퍼 캐시를 고려하지 않고는 완전한 해법이 되지 못한다. 이 논문에서 우리는 메모리의 사용처를 분석하고 저전력 페이지 할당 정책을 제안한다. 특히 프로세스의 주소공간에 매핑(mapping)된 페이지들과 버퍼 캐시가 고려된다. 이 두 종류의 페이지들간의 상호작용과 그 관계를 분석하고 저전력을 위해 이러한 관계를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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