본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.
본 논문에서는 시변 시간지연을 가지는 이산 선형 불확실성 시스템에 대한 보장 비용 제어문제를 다룬다. 본 논문에서 다루는 불확실성 시스템은 시변 노옴 한정 파라미터 불확실성을 가진다. 모든 허용 가능한 불확실성에 대해 폐루프 시스템이 자승적으로 안정하고 성능을 보장하는 제어기가 존재할 충분조건과 설계방법에 대해 논의한다. 또한, 변수 치환과 Schur 여수정리 등을 이용하여 충분조건을 모든 변수에 대한 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality)으로 표현한다.
본 논문은 선형 행렬 부등식 (LMI) 기법을 이용하여, 도립진자 시스템의 안정화 조절 제어 및 추종 제어 특성을 만족하는 다목적 제어기를 선계하기 위하여, 도립진자의 모델을 복수개의 모델을 원소로 가진 폴리토프 모델(polytopic model)로 표현하고, 극점 배치 Η$_2$/Η$_{\infty}$ 제어기를 설계하는 과정을 예시한 것이다. 도립진자의 진폭이 비교적 큰 경우, 하나의 동작점에서 구한 선형 시불변 모델의 오차를 불확실성으로 고려하여 설계한 제어기가 가지기 쉬운 보수성(conservativeness)을 극복하기 위하여, 도립진자 시스템에 대하여 다수의 경사 각도를 선형화의 동작점으로 취하여 복수개의 선형시불변 모델로써 이루어진 하나의 폴리토프 모델(polytopic model)을 구성하였다. 이 모델에 대하여, 볼록 최적화(convex optimization) 알고리즘을 사용하는 LMI 소프트웨어를 사용하여 다목적 성능을 만족하는 제어기를 설계하였다. 폴리토프 모델에 대하여 설계된 제어기로써 제어된 도립 진자는, 비교적 큰 경사 각도의 초기치에 대한 실험에서, 안정하게 연직 위치로 복원되는 제어 효과를 관찰할 수 있었다.
This paper proposes design of LFT-based fuzzy controllers for model-following, which are better than the previous input-output linearization controllers, which are not able to follow the model system states and which do not guarantee the stability of all states. The method proposed in this paper provides a LFT-based Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller with guaranteed stability and model-following via the following steps: First, using LFT(Linear Fractional Transformation) and T-S fuzzy model, controllers, are obtained. Next, error dynamics are obtained for model-following, and errors go to 0(zero). Finally, a T-s fuzzy controller that can stabilizxe the system with the requirement on the control input satisfied is obtained by solving the LMIs with the MATLAB LMI Control Toolbox and a model-following controller is obtained. Simulations are performed for the LFT-based T-S fuzzy controller designed by the proposed method, which show better performance than the results of input-out ut linearization controller.
본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.
본 논문에서는 구조화된 어파인(affine) 파라미터 불확실성을 가지는 시변 선형시스템과 구조적 불확실성을 가지는 상태궤환 제어기에 대한 견실 비약성 H∞ 제어기 설계방법을 다루었다. 또한 견실 비약성 H∞ 제어기가 존재할 충분조건, 제어기 설계방법 및 비약성을 만족하는 제어기의 꽉찬 집합(compact set)을 제시하였다. 이 때 제시한 조건은 변수치환과 슈어 여수(Schur complement)정리를 통하여 선형행렬부등식 (LMI : Linear Matrix Inequality)의 계수가 꽉찬 집합 내의 파라미터의 함수로 정의되는 파라미터화 선형 행렬부등식(PLMls: parameterized Linear Matrix Inequalities)으로 표현되므로 분리 볼록개념 (separated convexity concepts)에 기초한 완화기법을 이용하여 유한개의 LMI로 변환하였다. 그리고 본론문에서 제시한 견실 비약성 H∞ 제어기가 제어기이득의 변화에도 불구하고 폐루프시스템의 점근적 안정성 (asymptotic stability)과 외란감쇠 성능을 보장함을 보였다.
본 논문에서는 시간지연과 입력포화를 갖는 카오스 시스템에 대한 퍼지 모텔 기반의 동기화 기법을 제안한다. 시간지연을 갖는 카오스 마스터 시스템과 슬레이브 시스템을 모델링하기 위해 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델을 이용한다. 특히 슬레이브 시스템은 제어 입력이 제한되는 입력포화 특성을 갖는다고 가정한다. 선형 오차 피드백과 병렬 분상 보상(PDC) 방법에 따라 퍼지 카오스 동기화 시스템을 설계하고 동기화 오차 시스템의 국소 안정도 조건을 해석한다. 신호 전송 채널에는 시간지연이 항상 존재하므로 채널 시간지연 또한 고려한다. 입력포화와 시간지연을 갖는 퍼지 동기화 시스템의 국소 안정도에 대한 충분 조건은 Lyapunov-Krasovskii 이론을 적용하여 선형 행렬 부등식 (LMI) 문제의 해를 통해 얻어진다. 제안된 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 모의 실험을 수행한다.
폐루프 기준으로 $H_{\infty}$ 제어기를 설계하는 알고리즘에는 3가지(2-ARE, mu-synthesis, LMI) 방법이 있다. 본 논문에서 3가지 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리즘에 대한 기초 이론을 종합하고, Matlab$^{TM}$에 구현된 함수가 사용될 경우, 실무입장에서 가장 적절하다고 판단되는 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리즘 제시를 위해 인공위성 자세 제어기 설계 후 결과를 비교 분석하였다: 2-ARE 방법과 LMI 방법은 robust stability, robust performance 및 control authority 측면에서 거의 유사하였으나, LMI 방법에 비해 2-ARE 방법이 weighting 함수설계에 더 민감하였고, mu-synthesis 방법은 다른 2가지 설계 방법에 비해 성능면에서 다소 떨어지고, control authority가 크게 나타났다. 따라서 인공위성 자세제어 설계를 위해 실무 관점에서 LMI 방법이 더 편리한 설계 알고리즘이라는 결론을 얻었다.
방사형 인공위성 경우, 관성곱이 커서 단일 입 출력 가정이 불가능하기 때문에 고전적 제어기 설계방법을 사용하기 어렵다. 본 논문에서 현대 제어 이론인 $H_{\infty}$ 제어기 설계이론을 사용하여 방사형 인공위성의 자세 제어기 설계를 수행하였다. 설계 알고리즘으로 보다 안정적인 LMI 방법이 사용되었고, 설계 결과에 대한 안정성과 성능에 대한 강건성 해석을 위해 ${\mu}$-해석 방법이 적용되었다. 설계 결과, 일반적인 경우와 다르게 제어기가 포함되지 않은 개루프보다 제어기가 포함된 개루프의 cross-over frequency가 더 낮게 설계되는 것이 관측되었다. 즉 상대적으로 큰 관성곱 영향 때문에 단지 weighting 함수 조정으로 위성 기동성을 증가시키는데 한계가 있는 것으로 해석된다. ${\mu}$-해석을 위해 +/-5%의 관성모멘트 변화를 가정하였다. 안정성 및 성능에 대한 강건성 해석결과, +/-7% 관성모멘트 변화까지 시스템 안정성 및 성능이 보장됨이 확인되었고, 관성곱 변화보다 주관성모멘트 변화가 안정성 및 성능 저하에 더 영향을 주는 것으로 확인되었다.
추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 갖는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하리라는 가정 하에, 이 방법은 사용자들의 성향에 관한 데이터베이스를 이용하여 아직 평가되지 못한 항목에 대한 평가값을 예측하는데 사용된다. 보통 추천하고자 하는 사람의 성향은 시간에 따라 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사성을 반영하기 위해 변형되었다. 제안된 방법은 EachMovie 데이터셋을 이용해 평가하였고 GroupLens 시스템과 비교하여 더 나은 예측 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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