• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.399-412
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• 2006

서버들이 서로 다른 데이타를 저장하고 있는 협동성 캐슁을 사용하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서는 Hot-Spot 혹은 임의의 입력 요청 패턴이 발생하면 일부 서버만 과부하가 되어 전체적인 성능이 떨어지는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 클러스터링이 가지는 Hot-Spot 및 임의의 입력 요청 패턴을 반영하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 새로운 자체 학습 기반의 적응적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 요청을 처리하는 일부 서버들이 과부하가 되면 해당 요청을 다른 서버들로 재 분산한다. 이러한 재 분산은 자체 학습 알고리즘에 의해 수행되고, 다양한 입력 패턴 혹은 서로 다른 성능의 서버들을 가지는 클러스터에도 적용이 가능하다 제안된 방법들은 16대의 컴퓨터와 부하 분산기를 가지고 클러스터링 환경에서 실험되었고, 실험 결과는 기존 방법들에 비해 54.62% 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.223-230
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• 2001

자기구성 지도는 주어진 입력에 대해 올바른 출력 값이 제공되지 않는 비교사 방식으로 학습된다. 또한, 반응하는 순서나 위치를 통해 위상이 보존(topology preserving)되는 특성을 가지고 있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나, 자기 구성지도는 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 구조 적응형 자기구성 지도는 자기구성 지도의 고정된 구조 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 또한 중요한 문제이다. 이 논문에서는 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도보다 다소 높은 인식률을 보였고, 숫자 별 인식률 편차를 줄일 수 있었다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1137-1147
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• 2004

In this paper, we proposed two types of adaptive control mechanism which is named HIA(Humoral Immune Algorithm) PID and CMIA(Cell-Mediated Immune Algorithm) controller based on biological immune system under engineering point of view. The HIA PID which has real time control scheme is focused on the humoral immunity and the latter which has the self-tuning mechanism is focused on the T-cell regulated immune response. To verify the performance of the proposed controller, some experiments for the control of AGV which is used for the port automation to carry container without human are performed. The experimental results for the control of steering and speed of an AGV system illustrate the effectiveness of the proposed control scheme. Moreover, in that results, proposed controllers have better performance than other conventional PID controller and intelligent control method which is the NN(neural network) PID controller.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.25-36
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• 1994

본 논문에서는 외부로부터 제공되는 학습데이타에 신경회로망의 자기적응화(self-adaptation)를 이룩하기 위한 접근론이 기술된다. 이러한 문제점은 신경회로망의 학습이론, 즉 현재의 학습 데이터에 적절한 신경회로망이 가중치 벡터들(weight vectors)의 개선 방법론에 기인된다. 이들에 관련된 문제점들의 이론적 검토와 아울러 신경회로망의 학습에 대한 근본적인 요소들이 재조명된다. 현재 가장 널리 이용되고 있는 후방 전달(back-propagation) 학습법과 비교함으로써, 본 연구에서 제안된 자기적응 학습법의 유용성과 우위성을 컴퓨터 모의시험 결과로 입증하게 된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.825-829
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• 2005

This paper presents an approach for designing a fuzzy logic-based adaptive SVC damping In controller for damping low frequency power oscillations. Power systems are often subject to low Frequency electro-mechanical oscillations resulting from electrical disturbances. Generally, power system stabilizers are designed to provide damping against this kind of oscillations. Another means to achieve damping is to design supplementary damping controllers that are equipped with SVC. Various approaches are available for designing such controllers, many of which are based on the concepts of damping torque and others which treat the damping controller design as a generic control problem and apply various control theories on it. In our proposed approach, linear optimal controllers are designed and then a fuzzy logic tuning mechanism is constructed to generate a single control signal. The controller uses the system operating condition and a fuzzy logic signal tuner to blend the control signals generated by two linear controllers, which are designed using an optimal control method. First, we design damping controllers for the two extreme conditions; the control action for intermediate conditions is determined by the fuzzy logic tuner. The more the operating condition belongs to one of the two fuzzy sets, the stronger the contribution of the control signal from that set in the output signal. Simulation studies done on a one-machine infinite-bus and a four-machine two-area test system, show that the proposed fuzzy adaptive damping SVC controller effectively enhances the damping of low frequency oscillations.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.704-707
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• 1997

In this paper, we present a fuzzy logic based tuner for continuous on-line tuning of PID controllers. The essential idea of the scheme is to parameterize a Ziegler-Nichols-like tuning formula by a singler parameter .alpha., then to use an on line fuzzy logic to self-tune the parameter. The adaptive scaling makes the controller robust against large variations in parametric and dynamics uncertainties in the plant model. New self-tuning controller has the ability to decide when to use PI or PID control by extracting process dynamics from relay experiments. These scheme lead to improved performance of the transient and steady state behavior of the closed loop system, including processes with nonminimum phase processes.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권6호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.29-38
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• 2005

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권4호
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• pp.364-370
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• 1990

In this paper, we propose a self-tuning PID controller for unknown systems with time-varying delay. Using pole placement equations, we derive the controller that can be extended to the multi-step time delay case. The time-varying delays are estimated by a prediction error delay method using multiple predictors. Since the order of the estimation vector is not increased, the persistant exciting condition of control input is alleviated. Since the least square method gives biased parameter estimates for colored noise cases, the recursive instrumental variable method is used to estimate system parameters. The computational burden of the proposed method is less than the conventional adaptive methods. Computer simulations are performed to illustrate the efficiency of the proposed method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.510-523
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• 2022

Considering the problems of poor control effect, weak disturbance rejection ability and adaptive ability of two-wheeled self-balanced robot (TWSBR) systems on undulating roads, this paper proposes a fuzzy neural network active disturbance rejection controller (FNNADRC), that is based on fuzzy neural network (FNN) for online correction of active disturbance rejection controller (ADRC)'s nonlinear control rate. Firstly, the dynamic model of the TWSBR is established and decoupled, the extended state observer (ESO) is used to compensate dynamically and linearize the upright and displacement subsystems. Then, the nonlinear PD control rate and FNN are designed, and the FNN is used to modify the control parameters of the nonlinear PD control rate in real time. Finally, the proposed control strategy is simulated and compared with the traditional ADRC and fuzzy active disturbance rejection controller (FADRC). The simulation results show that the control effect of the proposed control strategy is slightly better than ADRC and FADRC.