• Title/Summary/Keyword: 불확실함

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Robust tracking control for uncertain linear systems using linear matrix inequlities (선형행렬 부등식을 이용한 불확실한 선형시스템에 대한 강인 추적제어기)

  • Lee, Jae-Won;Kwon, Wook-Hyun
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.4 no.3
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    • pp.289-294
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    • 1998
  • 본 논문에서는 상태행렬과 입력행렬에 시변 불확실성이 있는 선형시스템에 대한 강인 추적 제어기를 제안한다. 본 논문에서 대상으로 하는 불확실성은 block-diagonally structured uncertainty와 norm bounded uncertainty인데 모두 정합 조건을 만족시킬 필요는 없다. 폐루프 시스템이 불확실성하에서 안정할 수 있는 조건을 제시하고 이 조건이 선형행렬 부등식으로 나타낼 수 있음을 보인다. 추적 오차를 줄이고 오차 감소 비율을 증가시킬 수 있는 최적화 방법도 제아한다. 또한 불확실성의 크기가 0으로 줄어들면 추적 오차도 0으로 줄어듬을 보인다.

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Uncertainty Analysis for Parameters of Probability Distribution in Rainfall Frequency Analysis: Bayesian MCMC and Metropolis-Hastings Algorithm (강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석: Bayesian MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 중심으로)

  • Seo, Young-Min;Jee, Hong-Kee;Lee, Soon-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1385-1389
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    • 2010
  • 수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

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An Estimation of Modeling Uncertainty for a Mechanical System in Actuators and Links in a Rigid Manipulator Using Control Theory (시스템 모델링의 불확실성 추정과 보상)

  • Park, Rai-Wung;Cho, Sul
    • 대한공업교육학회지
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    • v.34 no.2
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    • pp.396-410
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    • 2009
  • The goal of this work is to present an advanced method of an estimation of the Modeling Uncertainties coming up in industrial rigid robot's manipulator and actuators. First, with the given physical robot model, the motion equation was derived. Considering a fictitious model, a new extended motion equation is developed. Based on this extended model, an observer and observer bank are designed for the estimation of modeling uncertainties which are involving the effects of gravity, friction, mass unbalance, and Coriolis which show the nonlinear characteristics in operation states.

Reducing Uncertainties in Climate Change Assessment (기후변화 영향평가의 불확실성 저감연구)

  • Lee, Jae-Kyoung;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.345-351
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    • 2008
  • 미래의 기후변화 영향평가에 있어 전지구모형(General Circulation Model)은 가장 중요한 자료 중 하나이다. 즉, 온실가스 방출(emission) 시나리오에 기초한 전지구모형의 모의결과를 이용하면 미래 수자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 미래 수자원은 방출 시나리오, 상세화(downscaling) 기법, 강우-유출모형, 전지구모형의 종류에 따라 크게 달라질 수 있어 매우 큰 불확실성(uncertainty)을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 줄이는 방법 중 하나로 전지구모형의 모의능력에 따라 가중치(weight)를 부여하고 결합(combining)하는 multi-model 앙상블(ensemble) 기법이 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 우선 기후변화 영향평가를 위하여 국내에서 사용가능한 전지구모형을 조사하고 그 중CCSM3, CSRIO, ECHAM4, GFDL, MIRCO를 선택하였다. 한강 충주댐 유역에 대하여 과거($1980{\sim}1999$년)와 미래($2030{\sim}2049$년) 기간에 대하여 전지구모형의 기후정보를 간단한 선형보간법을 이용하여 상세화하였다. 다음으로 multi-model 앙상블 기법을 조사하였다. 본 연구에서는 Giorgi et al.(2002)이 제안한 Reliability Ensemble Average(REA) 기법을 적용하여 선형보간법으로 상세화한 전지구모형의 모의결과에 가중치를 주어 불확실성을 줄이는 연구를 수행하였다. 특히 REA를 구성하는 식 중 모형의 편차(bias) 뿐만 아니라 분산(variance)까지 고려함으로서 이를 개선하는 Modified-REA를 제안하였다. 제안한 방안을 이용하여 결합한 전지구모형의 모의결과가 기존 REA의 결과보다 기후정보의 불확실성을 더 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

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At-site Low Flow Frequency Analysis Using Bayesian MCMC: II. Application and Comparative Studies (Bayesian MCMC를 이용한 저수량 점 빈도분석: II. 빈도분석의 적용 및 결과의 평가)

  • Kim, Sang-Ug;Lee, Kil-Seong;Kim, Kyung-Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1125-1128
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    • 2008
  • 본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 최우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성 유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

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Evaluation of effects of rainfall errors on Discharge (모형내에서 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향 평가)

  • Choi, Kang-Soo;Kyoung, Min-Soo;Kim, Hung-Soo;Kim, Byung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.724-727
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    • 2008
  • 수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

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The Interpreter for the Bounded of the Uncertainty to transfer a Class of Time-varying Linear System with the uncertainty to the Time-invarying Linear System (불확실성을 갖는 선형 시변 시스템의 선형 시불변 시스템 변환을 위한 불확실성 유계 해석)

  • Cho, Do-Hyeoun;Lee, Jong-Yong
    • 전자공학회논문지 IE
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    • v.44 no.4
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    • pp.19-25
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    • 2007
  • In this paper, we consider the input-state(I/S) transformation for the time-varying linear system with the uncertainty because of to determine the bounded range of the uncertainty. And we get the time-invarying linear system after the I/S transformation. We present the necessary sufficient condition for the I/S transformation. The transformed system represent the system with the multiple integral. We verify the proposal algorithm via the example and examine.

Fuzzy Output-Tracking Control for Uncertain Nonlinear Systems (불확실 비선형 시스템을 위한 퍼지 출력 추종 제어)

  • Lee, Ho-Jae;Joom, Young-Hoo;Park, Jin-Ba
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.2
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    • pp.185-190
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    • 2005
  • A systematic output tracking control design technique for robust control of Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with norm bounded uncertainties is developed. The uncertain T-S fuzzy system is first represented as a set of uncertain local linear systems. The tracking problem is then converted into the stabilization problem for a set of uncertain local linear systems thereby leading to a more feasible controller design procedure. A sufficient condition for robust asymptotic output tracking is derived in terms of a set of linear matrix inequalities. A stability condition on the traversing time instances is also established. The output tracking control simulation for a flexible-joint robot-arm model is demonstrated, to convincingly show the effectiveness of the proposed system modeling and controller design.

Development of a New Method to Consider Uncertainty of 1-D Soil Profile for the Probabilistic Analysis (확률론적 지반 해석을 위한 1차원 지반 구조의 불확실성 고려 방법의 개발)

  • Hwang, Hea-Jin;Park, Hyung-Choon
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.29 no.3
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    • pp.41-50
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    • 2013
  • There always exists uncertainty which is mainly due to uncertainty of the evaluation of a geotechnical structure at a site. The uncertainty in the geotechnical analysis can be considered in the probabilistic analysis using the Monte Carlo Simulation. It needs various soil profiles which could be possible at the target site. In this study, a new method is proposed to generate soil profiles which are probable at the site. The proposed method analyzes a structure of a site and generates one dimensional soil profiles for a probabilistic analysis. Through the field application, the applicability of the prosed method was shown.

Design of Nonlinear Model Using Type-2 Fuzzy Logic System by Means of C-Means Clustering (C-Means 클러스터링 기반의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용한 비선형 모델 설계)

  • Baek, Jin-Yeol;O, Seong-Gwon;Kim, Hyeon-Gi
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.325-328
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

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