• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.140-147
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• 2015

본 논문에서는 불확실성 파라미터를 포함한 김발시스템의 상태궤환 강인제어기를 제안하였다. 제안한 제어기는 김발시스템 동역학 변화에 강인하도록 설계하였고, 위치 및 속도 정상상태 오차 감소를 위한 동적보상기를 상태변수에 추가하였다. 페루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도판별법을 이용하여 증명하고, 2축 김발시스템 모델링을 이용한 모의실험을 통해 제어기 성능입증을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.272-276
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• 2004

이수기와 같이 장기적인 관점에서 저수지운영을 해야 하는 관리자는 해당 기간동안의 이익을 최대화하는 전략을 필요로 한다. 이를 위해서는 미래 유입량의 불확실성을 고려한 최적화 모형에 근거한 운영률을 수립해야 할 것이다. 본 연구에서는 금강수계의 이수기를 대상으로 추계학적 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법(Sampling Stochastic Dynamic Programming)을 적용하여 최적 연계운영 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 상용프로그램인 CSUDP와의 비교를 통해 검증되었으며 이를 기반으로 과거자료를 이용한 SSDP/Hist모형과 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction)을 이용한 SSDP/ESP모형을 개발하여 두 모형의 장${\cdot}$단점을 비교 분석하였다. 발전부분은 두 모형이 비슷하였으나 용수공급 측면에서는 SSDP/ESP가 SSDP/Hist 보다 우수함을 알 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.55-62
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• 1999

자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적제어가 필수적이다. 본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실설 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 ldT도로 하기 위해 동적 신경망 처리(DNP)라 불리우는 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 자동화 설비시스템의 매니플레이터에 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될수 있는 예를 설명하고자 한다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 DNP를 이용한 제안된 학습법의 성능을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.293-296
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• 2001

클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 춘계학술대회논문집; 영남대학교, 20 May 1994
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• pp.45-50
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• 1994

최근의 로봇 매니퓰레이터는 고정밀, 고생산성, 유연성 자동화를 추구한다. 이에 따라 매니퓰레이터는 운동 정확성, 고속성, 안정성이 더욱 향상되어야 한다. 특히 매니퓰레이터 관절부의 탄성은 동적 변형 및 진동을 유발함으로써 운동 정확성과 안정성을 현저히 저하시킨다. 이러한 복잡하고 불확실한 구조를 갖는 로봇 시스템의 고속, 정확한 운동 제어를 위해서는 보다 효과적인 고급 제어 기법 및 제어 장치의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 하나의 대응 방법으로 인간의 지식 처리 방법을 모방한 퍼지제어를 적용하여 그 가능성을 본다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권6호
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• pp.1-10
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• 1997

This paper presents an adaptive optimal learning controller for uncertian robot systems which makes use fo simple DNN(dynamic neural network) units to estimate uncertain parameters and learn the unknown desired optimal input. With the aid of a lyapunov function, it is shown that all that error signals in the system are bounded and the robot trajectory converges to the desired one globally exponentially. The effectiveness of the proposed controller is hsown by applying the controller to a 2-DOF robot manipulator.

• 전기학회논문지
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• 제58권1호
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• pp.181-186
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• 2009

In this paper, the stability analysis for uncertain dynamic systems with time-varying delays is considered. By constructing a new Lyapunov functional, a novel stability criterion is established in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Two numerical examples are carried out to support the effectiveness of the proposed method.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권11호
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• pp.1072-1078
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• 2008

본 논문에서는 일반적인 타원 궤도상에서의 두 위성체간의 랑데부와 도킹을 수행하기 위한 적응 제어기법을 개발하였다. 직교좌표계를 이용해서 나타낸 두 비행체간의 상대운동방정식을 일반적인 해밀토니안 운동방정식의 형태로 변환한 후, 불확실한 시스템 파라미터를 가진 동적시스템을 위해 개발된 적응제어기법을 적용하여 제어 알고리즘을 유도하였다. 시스템 파라미터를 추정하는데 투사기법을 적용하여 파라미터 추정값의 변화에 의한 특이점을 회피할 수 있도록 하였으며, 수치해석을 통하여 추적비행체의 질량이 불확실한 경우에 대하여 제어 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.86-99
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• 2011

사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.