• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.216-221
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• 2022

4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.68-76
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• 2000

로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Penduhum System)은 대표적 비선행 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링올 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리증을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어져고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 전화 알고리즘올 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 선정회로 제어기(ENNC : Evohing Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나 종래의 ENNC의 전화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가능 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한디. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션율 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논운에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.512-516
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• 2004

상황인식(context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방범으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then 규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템의 규칙의 매칭부분은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계하여 구조의 타당성을 확인하였고, 마이크로프로세서에 내장될 행위모듈에 대해서는 소프트웨어적으로 타당성을 확인하였다. 제안한 SoC 기반의 상황인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.