동일한 작업을 반복하여 수행하는 불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기를 제안한다. 제안된 반복 학습 제어기는 조인트 위치 오차로 구성되는 선형 피드백 제어기와 현재의 조인트 속도 오차로 갱신되는 피드포워드 및 피드백 학습 제어기로 구성된다. 반복 작업 동작이 계속 진행됨에 따라 조인트 위치와 속도 오차는 균일하게 0으로 수렴한다. 반복 횟수에 따라 변화하는 학습 이득을 채택함으로서 반복 횟수 영역에서 임의적으로 수렴 비율을 조절할 수 있는 조인트 위치, 속도 오차한계를 제시하고, 조인트 위치와 속도 오차는 그 한계 내에서 반복 횟수 영역에서 0으로 수렴한다. 기존의 P형 반복 학습 제어기와는 달리 제안된 반복 학습 제어 알고리즘은 학습 이득을 적절하게 설계함으로써 반복 횟수 영역에서 오차 수렴 비율의 분석과 조정을 가능하게 하는 장점이 있다.
본 연구는 오이수확기의 매니퓰레이터 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 기구학 분석을 한 후 실제 장치의 반복오차 측정실험을 통해 이론 값을 검증하였다. 매니퓰레이터는 총 세 개의 링크로서 한 개의 수직링크와 두 개의 호전링크로 구성되어져 있으며, 세 개의 스테핑 모터가 각 관절에 장착되어 링크에 동력을 전달한다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. D-H Parameter를 이용하여 정방향 기구학에 의한 매리퓰레이터의 변환 연산자를 얻었다. 역방향 기구학의 해는 두가지로 나타났으며 삼각함수를 이용하여 해를 구하였다. 매리퓰레이터의 반복오차를 측정한 검증 실험에서는 X, Y, Z축에 대하여 반복 오차가 최대 2.60mm, 2.05mm, 1.55mm로 나타났으며, 정방향 및 역방향 기구학에서 오차의 최대지점 및 최소지점의 실제 좌표는 일치하였다. 반복오차 측정 결과는 매리퓰레이터의 목표지점인 오이의 직경에 비해 비교적 작게 나타났다. 측정오차는 실험중 발생한 실험오차로 판단된다. 매니퓰레이터의 오차를 줄이고 작업능률의 향상을 위해서는 링크의 수를 줄이고 오이의 품종 및 재배환경을 고려하여야 하며, 경량이면서도 견고한 재료를 사용하여 하중을 줄여야 한다.
본 논문에서는 대변형 비선형 변형체의 마찰 접촉 문제의 해법을 제시하였다. 접촉 가능 점에서 접촉조건을 접촉오차 벡터를 이용하여 표시하였으며, 이러한 접촉오차 벡터를 0으로 단조 감소시키기 위하여 반복계산법을 사용하였다. 각 반복계산은 2개의 단계로 구성되어 있다 : 첫 단계에서는 이미 구해진 해의 기하학적 모양에서 얻어지는 접촉오차 벡터를 이용하여 접촉력을 수정하고, 두 번째 단계에서는 첫 단계의 접촉력을 이용하여 평형방정식을 풀어서 변위 및 접촉오차를 계산하는 것이다. 본 반복계산법에 의하여 정확한 해를 얻을 수 있음을 설명하였으며, 강소성 막 및 비선형 탄성보를 사용하여 예제계산을 수행하였다.
바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.
다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.
디지털곡선에 있어서 잡음은 지역적으로 급격한 곡률 변화를 일으키므로 이를 없애거나 그 영향을 완화시키기 위해 평균을 이용한 스무딩 기법을 많이 사용한다. 그런데 스무딩은 그 정도가 지나치면 원래 형태의 특징을 왜곡시키거나, 이미지의 면적이 많이 감소될 수 있고 스무딩이 적으면 잡음이 충분히 제거되지 않는 문제점이 있다. 이 연구에서는 화소로 구성된 디지털 곡선에 대해서 반복적 평균 스무딩의 반복횟수, 이웃 점간의 거리, 평균을 위한 가중치와 스무딩 후의 점의 이동거리 등의 파라메터들 관계를 수학적으로 표현하고, 이 관계를 이용하여 스무딩 곡선을 입력곡선으로부터 허용오차 이내에 있도록 거리오차를 제어하는 방법과 스무딩 속도를 개선하는 방법을 제안한다.
영상 보간법은 영상의 크기변환에서 할당되지 못한 화소에 대한 값을 추정하는 기술로써, 보간된 결과 영상에서 나타나는 화질 열화 현상을 최소화하면서도 낮은 계산복잡도를 가지는 것이 필요하다. 본 논문에서는 반복적 오차 제거를 이용한 영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 5단계로 구성되며, 각각 손실 정보 계산 단계, 손실 정보 추정 단계 손실 정보 적용 단계 오차 계산 단계 오차 적용 단계이다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 평균 3.3dB이상 PSNR(peak signal to noise rate)이 향상된 것을 알 수 있었고, 주관적인 화질도 개선된 것을 확인하였으며 계산복잡도가 최소 83% 이상 감소한 것을 측정하였다. 제안한 영상 보간 방법은 영상 복원 및 확대를 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 비선형 시스템에서 시스템의 출력이 주기적인 특징을 가지는 궤적을 따라가도록 하는 슬라이딩 모드 반복 제어기를 소개한다. 본 논문에서 제안하는 제어기는 전체 시스템을 안정화시키며 출력오차를 어떤 범위 안으로 지수적으로 수렴시키는 슬라이딩 모드 제어기와 추적 오차의 수렴을 위해서 사용되는 반복 제어기로 구성되어 있다. 본 논문에서는 제안하는 슬라이딩 모드 제어기는 기존의 방법과는 다르게 제어입력의 크기가 추적오차의 크기에 비례하게 되어 있어서 시스템의 차수를 올리지 않고 정상상태에서의 채터링(chattering) 문제를 크게 개선하는 특징을 가지고 있다.
영상 복원의 목적은 훼손 요인을 제거하여 원 영상에 가장 근접하게 만드는 것이다. 이는 정칙화 반복 복원 방법을 통해 이루어 질 수 있다. 영상 복원 방법에서 좋은 종료 규칙은 보다 우수한 화질의 복원 영상과 보다 적은 계산량이라는 두가지 목적을 모두 만족시킬 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 반복 복원 방법의 다항식적인 표현을 이용한 종료 규칙을 제안한다. 이 규칙에서는 각 반복 복원 단계에서의 복원 영상과 원 영상의 추정 오차를 구해낸 뒤, 이를 선호에 의한 오차와 잡음에 의한 오차로 구분하여, 이 들간의 비율을 달리 작용한다. 이로써 보다 우수한 복원 영상을 보다 적은 계산량에 의해 얻을 수 있다. 이를 위해 잡음 억제 변수(Noise Suppression Parameter)라는 새로운 변수를 정의 하며, 또한 임의의 잡음 정도에 대하여 적정 지점에서 반복을 중지시킬 수 있도록 하는 잡음 억제 변수의 추정식을 제안한다. 제안한 종료 규칙으로 실험한 결과 잡음이 상대적으로 많은 경우에는 최소의 mse를 갖는 지점에서, 잡음이 상대적으로 적은 경우에는 적당히 제한된 반복 횟수를 갖는 지점에서 반복을 멈추었으며 기존의 종료 규칙에 비하여 뛰어난 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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