• 제목/요약/키워드: discrete and continuous strategies

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비선형 연속계를 위한 다단계 시간최적 제어기 (Time-Optimal Multistage Controllers for Nonlinear Continuous Processes)

  • 윤중선
    • 한국정밀공학회지
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    • 제12권6호
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    • pp.128-136
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    • 1995
  • The problem addressed in this paper is that of the on-line computational burden of time-optimal control laws for quick, strongly nonlinear systems like revolute robots. It will be demonstrated that a large amount of off-line computation can be substituted for most of the on-line burden in cases of time optimization with constrained inputs if differential point-to- point specifications can be relaxed to cell-to-cell transitions. These cells result from a coarse discretization of likely swaths of state space into a set of nonuniform, contiguous volumes of relatively simple shapes. The cell boundaries approximate stream surfaces of the phase fluid and surfaces of equal transit times. Once the cells have been designed, the bang- bang schedules for the inputs are determined for all likely starting cells and terminating cells. The scheduling process is completed by treating all cells into which the trajectories might unex- pectedly stray as additional starting cells. Then an efficient-to-compute control law can be based on the resulting table of optimal strategies.

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승객 유동을 고려한 DEVS 기반 자기부상열차 운행 시뮬레이션 (An Operation Simulation of MAGLEV using DEVS Formalism Considering Traffic Wave)

  • 차무현;이재경;백진기
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.89-100
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    • 2011
  • 새로운 교통수단으로서 실용화가 진행 중인 자기부상열차 시스템은 무인자동운전으로 운영되며, 사전에 면밀한 열차운행 계획의 수립과 검증이 요구된다. 일반적으로 열차운행 계획을 수립할 때는, 노선계획에 따른 통계화된 수송수요 예측자료를 활용하지만, 실제 열차 운행 시에는 수송 파동이 생길 수 있으며, 이를 고려하여 열차 운행 계획과 서비스 품질을 사전에 검토할 수 있는 수요기반 시뮬레이션 기술이 요구된다. 본 연구에서는 연속적인 수요파동을 반영할 수 있는 자기부상열차 운행 시뮬레이션 방법 및 모델을 제시하였다. 이를 위해, 열차 운행에 따른 승객 수송과정을 가장 효과적으로 모사할 수 있는 이산사건 모델을 적용하였으며, DEVS 형식론을 이용하여 시스템을 체계적으로 모델링 하였다. 또한, DEVSim++시뮬레이션 환경을 이용한 구현과 실험을 통해, 제안한 모델에 대한 구현 가능성을 검증하였고, 이러한 수요기반 시뮬레이션을 이용하면 운행계획과 전략에 대한 효과적인 사전 검토가 가능함을 확인하였다.

게임이론을 이용한 유한 전략 집합을 갖는 전력제어 알고리즘 (Power Control Algorithm with Finite Strategies: Game Theoretic Approach)

  • 김주협;장연식;이덕주;홍인기
    • 한국항행학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.87-96
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    • 2009
  • 본 논문에서는 무선통신에서 유한개의 전략집합을 갖는 전력제어 문제를 게임이론을 통하여 분석하였다. 기존의 게임이론을 이용한 전력제어에서는 개방루프 제어에서와 같이 초기전송 전력을 결정하는 연속적인 게임 모델에 국한된 반면, 본 논문에서는 폐루프 전력제어에서와 정해진 전력제어 step size 만큼 전력을 올리거나 내리는 전력제어 문제를 게임 이론의 전형적인 모델 중의 하나인 죄수 딜레마 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 전력을 올리는 전략이 내쉬 균형임을 증명하였고, 따라서 이와 같은 상황에서는 모든 단말기가 자신의 전력을 향상시키려고 시도하기 때문에 전체 시스템 측면에서는 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 인접 셀 간 간섭이 심각한 환경에서 효율적인 전력제어 알고리즘을 구현하기 위하여 게임모형의 효용함수를 새롭게 정의하였고, 그 결과 모든 단말이 자신의 효용함수를 최대화 하려고 노력한다고 하더라도 자신의 송신 전력이 일정한 수준으로 유지될 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

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방향성매매를 위한 지능형 매매시스템의 투자성과분석 (Analysis of Trading Performance on Intelligent Trading System for Directional Trading)

  • 최흥식;김선웅;박성철
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.187-201
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    • 2011
  • 방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

A Ripple Rejection Inherited RPWM for VSI Working with Fluctuating DC Link Voltage

  • Jarin, T.;Subburaj, P.;Bright, Shibu J V
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제10권5호
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    • pp.2018-2030
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    • 2015
  • A two stage ac drive configuration consisting of a single-phase line commutated rectifier and a three-phase voltage source inverter (VSI) is very common in low and medium power applications. The deterministic pulse width modulation (PWM) methods like sinusoidal PWM (SPWM) could not be considered as an ideal choice for modern drives since they result mechanical vibration and acoustic noise, and limit the application scope. This is due to the incapability of the deterministic PWM strategies in sprawling the harmonic power. The random PWM (RPWM) approaches could solve this issue by creating continuous harmonic profile instead of discrete clusters of dominant harmonics. Insufficient filtering at dc link results in the amplitude distortion of the input dc voltage to the VSI and has the most significant impact on the spectral errors (difference between theoretical and practical spectra). It is obvious that the sprawling effect of RPWM undoubtedly influenced by input fluctuation and the discrete harmonic clusters may reappear. The influence of dc link fluctuation on harmonics and their spreading effect in the VSI remains invalidated. A case study is done with four different filter capacitor values in this paper and results are compared with the constant dc input operation. This paper also proposes an ingenious RPWM, a ripple dosed sinusoidal reference-random carrier PWM (RDSRRCPWM), which has the innate capacity of suppressing the effect of input fluctuation in the output than the other modern PWM methods. MATLAB based simulation study reveals the fundamental component, total harmonic distortion (THD) and harmonic spread factor (HSF) for various modulation indices. The non-ideal dc link is managed well with the developed RDSRRCPWM applied to the VSI and tested in a proto type VSI using the field programmable gate array (FPGA).

비선형 퍼지 PD 제어기를 이용한 X-Y 테이블의 경로제어 (Contour Control of X-Y Tables Using Nonlinear Fuzzy PD Controller)

  • 채창현;석홍성;김희년
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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    • pp.2849-2852
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    • 1999
  • This paper describes the fuzzy PD controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy PD controller is derived from the conventional continuous time linear PD controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional PD controller. which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability. particularly when the process to be controlled is nonlinear. As the SIIM is applied, the fuzzy Inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the Proposed method has the capability of the high speed inference and extending the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control Performance of the one Proposed by D. Misir et at. Final)y. we simulated the contour control of the X-Y tables with direct control strategies using the proposed fuzzy PD controller.

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네트워크 공격 시뮬레이터를 이용한 강화학습 기반 사이버 공격 예측 연구 (A Study of Reinforcement Learning-based Cyber Attack Prediction using Network Attack Simulator (NASim))

  • 김범석;김정현;김민석
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.112-118
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    • 2023
  • As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.

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뉴럴 디코딩의 원리와 최신 연구 동향 소개 (Principles and Current Trends of Neural Decoding)

  • 김광수;안정열;차성광;구교인;구용숙
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.342-351
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    • 2017
  • 뉴럴 디코딩은 뉴론이 발화한 스파이크 트레인으로부터 뉴론에 인가된 원 자극을 추정하는 작업을 말한다. 디코딩은 뉴론들끼리 어떻게 신호를 주고 받는 지를 이해함으로써 궁극적으로 뇌가 어떻게 정보처리를 하는 지 이해하는 기초적인 작업이다. 이 논문에서 우리는 3가지 뉴럴 디코딩 방법, 즉 빈도 디코딩, 시간 디코딩, 군집 디코딩 방법에 대해 설명하겠다. 빈도 디코딩은 자극에 대한 스파이크의 발화빈도 정보를 이용하여 자극을 복원하는 방법을 말한다. 역사적으로 가장 먼저 시도되었고 가장 간단한 디코딩 방법이다. 그러나 정수 개인 스파이크 개수로부터 빈도를 계산하는 과정에서 빈도자체가 불연속이고 양자화될 가능성이 높기 때문에 간단하고 정적인 자극이 아닌 경우 빈도 디코딩으로는 자극을 복원하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 시간 디코딩은 스파이크 발생 빈도가 아닌 개별 스파이크들의 발생시각을 이용한 디코딩 방법을 말하며 실제 빠르게 변화하는 자극의 경우 신경세포는 빈도 디코딩이 아니라 시간 디코딩을 통해 자극을 추정하는 것으로 이해되고 있다. 군집 디코딩은 단일 신경세포가 아닌 군집 신경세포로부터 자극을 복원하는 방법이다. 군집 디코딩은 단일 신경 세포 디코딩에 비해 신경 세포의 가변성에 따른 불확실성을 감소시킬 수 있고 서로 다른 자극의 특성을 동시에 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 먼저 세 가지 뉴럴디코딩 방법에 대해 소개하고 정보이론이 뉴럴디코딩에 어떻게 적용되는 지를 다룬 후 마지막으로 최근에 각광받고 있는 기계학습 방법에 의한 뉴럴 디코딩에 대해 다루도록 하겠다.

Predictors of Positive Bone Metastasis in Newly Diagnosed Prostate Cancer Patients

  • Chien, Tsu-Ming;Lu, Yen-Man;Geng, Jiun-Hung;Huang, Tsung-Yi;Ke, Hung-Lung;Huang, Chun-Nung;Li, Ching-Chia;Chou, Yii-Her;Wu, Wen-Jeng;Huang, Shu-Pin
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제17권3호
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    • pp.1187-1191
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    • 2016
  • Background: The prevalence of prostate cancer (PCa) has been increasing in recent years. Treatment strategies are largely based on the results of bone scan screening. Therefore, our aim was to investigate predictors of positive bone metastasis in newly diagnosed PCa patients. Materials and Methods: After extensive review, 336 consecutive patients newly diagnosed with PCa between April 2010 and November 2013 at our institution were enlisted in the study. Patients were divided into two groups according to bone scan results. Univariate analyses (Chi-square test for discrete variables and independent t-test for continuous variables) were applied to determine the potentially significant risk factors associated with distant bone metastasis. Binary logistic regression analyses were used to further investigate the influence of these factors on bone metastasis. Results: The patient mean age was $71.9{\pm}8.6years$ (range: 48 to 94 years). The mean prostate specific antigen (PSA) level and biopsy Gleason score were $260.2{\pm}1107.8ng/mL$ and $7.4{\pm}1.5$, respectively. The body mass index (BMI) for the series was $24.5{\pm}3.4kg/m^2$. Sixty-four patients (19.0%) had a positive bone scan result. Patients with positive bone scan results had a significantly lower BMI ($23.3{\pm}3.5$ vs. $24.8{\pm}3.3$; p=0.003), a higher Gleason score ($8.5{\pm}1.1$ vs. $7.1{\pm}1.5$; p < 0.001), and a higher PSA level ($1071.3{\pm}2337.1$ vs. $69.4{\pm}235.5$; p < 0.001) than those without bone metastasis. Multivariate logistic regression analysis employing the above independent predictors demonstrated that a Gleason score of ${\geq}7$, clinical stage ${\geq}T3$, $BMI{\leq}22kg/m^2$, and an initial PSA level of ${\geq}20ng/mL$ were all independent predictors of bone metastasis. Conclusions: A bone scan might be necessary in newly diagnosed PCa patients with any of the following criteria: clinical stage T3 or higher, a Gleason score of 7 or higher, BMI equal to or less than 22, and a PSA level of 20 or higher.