• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1848-1849
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• 2006

The new robust controller design method is proposed for the flight control systems with model uncertainties. The proposed control system is a combination of the adaptive dynamic surface control (DSC) technique and the self recurrent wavelet neural network (SRWNN). The adaptive DSC technique provides us with the ability to overcome the "explosion of complexity" problem of the backstepping controller. The SRWNNs are used to observe the arbitrary model uncertainties of flight systems and all their weights are trained on-line. From the Lyapunov stability analysis, their adaptation laws are induced and the uniformly ultimately boundedness of all signals in a closed-loop adaptive system is proved. Finally, simulation results for a high performance aircraft (F-16) are utilized to validate the good tracking performance and robustness of the proposed control system.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.647-656
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• 2005

본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권12호
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• pp.879-883
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• 1988

In this paper, self tuning control of interconnected systems are dealt in view point of large scale system control. The plant model is given in MIMO ARMA procss. This process is simlified as independent SISO ARMA processes having offset terma, which are considered as effects of interconnections. In each decentralized system, self tuning controller with instrumental variable method is adopted. As a result, this algorithm enables the paramter estimation to be unbiased and non-drift. This controller contains a new implicit offset rejection technique. Simulation results consider well with the analysis in case of linear interconnection.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.103-107
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• 2009

PI제어기는 발전기의 전압제어 시스템에 널리 쓰이고 있다. 하지만 발전 시스템의 특성이 연속적으로 변화할 때, 새로운 PI매개변수를 결정하는 것이 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 발전기의 전압제어에 신경망자율 적응 제어를 이용하는 제어 방법을 제안하였다. 전압제어 시스템의 적절한 연속적인 궤환 제어 이득은 델타학습 규칙에 의해서 결정된다. 제안된 제어 방법의 기능은 직류 발전기 전압제어 실험에 의해 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.801-811
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• 2016

자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.2139-2151
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• 2014

Embedded system testing, especially long-term reliability testing, of flash memory solutions such as embedded multi-media card, secure digital card and solid-state drive involves strategic decision making related to test sample size to achieve high test coverage. The test sample size is the number of flash memory devices used in a test. Earlier, there were physical limitations on the testing period and the number of test devices that could be used. Hence, decisions regarding the sample size depended on the experience of human testers owing to the absence of well-defined standards. Moreover, a lack of understanding of the importance of the sample size resulted in field defects due to unexpected user scenarios. In worst cases, users finally detected these defects after several years. In this paper, we propose that a large number of potential field defects can be detected if an adequately large test sample size is used to target weak features during long-term reliability testing of flash memory solutions. In general, a larger test sample size yields better results. However, owing to the limited availability of physical resources, there is a limit on the test sample size that can be used. In this paper, we address this problem by proposing a self-adaptive reliability testing scheme to decide the sample size for effective long-term reliability testing.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.28-37
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• 1999

재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.457-468
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• 2014

최근 자가 적응 시스템의 개발을 용이하게 하기 위해 적응 관련 요소와 시스템의 행동을 분리한 MADAM, DiVA, Rainbow들이 제안되었다. 하지만 기존의 자가 적응 시스템을 개발하는 방법들은 개발 과정에서 요구사항과 아키텍처간의 상호 영향을 수용하는 체계적인 방법을 제공하지 않는다. 이는 요구사항의 변경이 미치는 영향을 판단하기 어렵고, 개발 과정에서 발생하는 변화에 대해 빠른 대처가 어려우며, 이해관계자들이 시스템에 대해 낮은 이해도를 가지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 SAS의 개발에서 요구사항과 아키텍처 사이의 추적 가능성을 이용한 체계적인 인터위빙 방법을 제안한다. 제안한 방법은 요구사항과 아키텍처의 각 구성요소 사이의 관계를 통해 제공되며, 제공된 관계는 요구사항의 변경이 영향을 미치는 요소들을 추적하고, 아키텍처의 구성에 대한 근거를 추적하여 시스템에 대한 이해도를 높여준다. 본 논문은 스마트 그리드에서 적응형 협력 시스템의 개발과 변화 과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.215-219
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• 2000

The purpose of this paper is to propose a method to maximize the efficiency of a content-based image retrieval for various kinds of images. This paper discuss the self-adaptivity for the change of image domain and the self-selection of optimal features for query image, and present the efficient method to maximize content-based retrieval for various kinds of images. In this method, a content-based retrieval system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in various kinds of images. Experimental results show that the Proposed method is improved 3% than the method using individual features.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권3호
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• pp.38-46
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• 2018

스마트 그리드는 전력 생산자와 소비자 간의 양방향 통신을 통해 효율적으로 전력을 생산 및 소비하기 위한 지능형 전력망이다. 신재생 에너지가 발전하면서 신재생 에너지가 스마트 그리드에서 차지하는 비율이 점점 높아지고 있다. 신재생 에너지는 발전량이 실시간으로 변하기 때문에 발전량의 예측 및 조절이 가능한 기존의 발전 방식과는 다른 문제점이 있다. 스마트 그리드에 자가 적응 프레임워크를 적용하는 것은 실시간으로 변하는 신재생 에너지의 발전량에 적응함으로써 스마트 그리드의 효율적인 운영을 가능케 할 것이다. 본 논문에서는 태양광 발전 시설이 설치된 스마트 마을을 가정하고 이에 자가 적응 프레임워크인 AiTES 를 적용 하여 자가 적응 프레임워크를 통해 스마트 그리드의 효율적인 운영이 가능함을 보였다.