벡터 양자화의 부호화에서 입력벡터에 가장 잘 정합되는 코드벡터를 탐색하는 과정에서 발생하는 계산의 복잡도는 코드북의 크기에 비례하여 지수직으로 증가하고 실질적으로 응용을 제한한다. 본 논문에서는 정합 가능성이 없는 코드벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건의 시작 벡터로서 참조 벡터를 사용하는 단순, 고속의 효율적인 벡터 양자화의 부호화 알고리즘을 제안하였다. 이는 입력벡터에 정합 기능성을 갖는 참조 벡터를 선택하고 코드 벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건을 결합하는 것이다. 제한된 방법은 전탐색 벡터 양자화에 비하여 단지 10~15%의 수학적 연산을 필요로 한다. 그리고 덧셈과 비교 연산의 수는 크게 줄어들지 않지만 곱셈은 벡터 양자화의 여러 고속부호화 방법의 70~80%까지 들었다.
This paper proposes a decentralized robust adaptive neural network control scheme using multiple radial basis function neural networks for electrically driven robot manipulators with bounded input voltages in the presence of uncertainties. The proposed controller considers both robot link dynamics and actuator dynamics. Practically, the controller gain coefficients applied at each joint may be nonlinear time-varying and the input voltage at each joint is saturated. The proposed robot controller overcomes the various uncertainties and the input voltage saturation problem. The proposed controller does not require any robot and actuator parameters. The adaptation laws of the proposed controller are derived by using the Lyapunov stability analysis and the stability of the closed-loop control system is guaranteed. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.
Stochastic 접근 방식을 사용한 Manchester 코드 파장분할다중 시스템의 성능이 산탄 잡음과 광섬유 비선형성에 기인한 four-wave mixing을 고려하여 평가되었다. DPSK 변조방식에 대하여 Manchester code 시스템의 결과는 기존의 non-return-to-zero 시스템과 비교된다. 더구나 최대 입력 전력(FWM에 의해 제한)과 최소 입력 전력(수신 감도에 의해 제한)의 비로서 정의된 dynamic range가 평가되었다. $1.55.{\mu}m$ 16채널 시스템에서 DPSK Manchester 코드 시스템의 dynamic range는 NRZ에 대한 관점에서 2.1dB의 개선을 보인다. 이 결과는 분산 천이 광섬유와 기존의 광섬유에 대해서 같은 결과를 얻어졌으며 10GHz의 채널 간격과 1Gbps/channel bit rate에서 이루어졌다.
Manchester-Coded ASK 광 파장 분할 다중화(WDM) 시스템의 성능이 산탄잡음과 광섬유 비선형성에 의해 야기되는 four wave mixing(FWM)을 고려하여 평가된다. 그 결과는 non-return-to zero(NRZ)를 사용한 ASK 변조방식과 비교된다. 더구나, 최대 입력 파우어(FWM에 의해 제한)와 최소 입력 파우어(수신감도에 의해 제한)의 비로서 정의되는 동적범위(dynamic range)가 평가된다. 1.55 rm 16채널 WDM 시스템에 대해 ASK Manchester-Coded시스템의 동적범위는 NRZ보다 2.OdB 개선된다. 이 결과는 10 GHz 채널 간격과 1 Gbps/channel 비트율을 갖는 시스템에서 분산-이 동(dispersion-shifed) 광섬유와 기존의 광섬유의 경우 같다.
최근 Document Retrieval을 비롯한 대부분의 자연어처리 분야에서는 BERT와 같이 self-attention을 기반으로 한 사전훈련 모델을 활용하여 SOTA(state-of-the-art)를 이루고 있다. 그러나 self-attention 메커니즘은 입력 텍스트 길이의 제곱에 비례하여 계산 복잡도가 증가하기 때문에, 해당 모델들은 선천적으로 입력 텍스트의 길이가 제한되는 한계점을 지닌다. Document Retrieval 분야에서는, 문서를 특정 토큰 길이 단위의 문단으로 나누어 각 문단의 유사 점수 또는 표현 벡터를 추출한 후 집계함으로서 길이 제한 문제를 해결하는 방법론이 하나의 주류를 이루고 있다. 그러나 논문, 특허와 같이 섹션 형식(초록, 결론 등)을 갖는 문서의 경우, 섹션 유형에 따라 고유한 정보 특성을 지닌다. 따라서 문서를 단순히 특정 길이의 문단으로 나누어 학습하는 PARADE와 같은 기존 방법론은 각 섹션이 지닌 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 섹션 유형에 대한 정보를 포함하는 문단 표현을 학습한 후, 트랜스포머 인코더를 사용하여 집계함으로서, 결과적으로 섹션의 특징과 상호 정보를 학습할 수 있도록 하는 SERADE 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과, PARADE-Transformer 모델과 비교하여 평균 3.8%의 성능 향상을 기록하였다.
터치스크린을 이용한 기기의 보급이 활성화되었지만 터치스크린을 가진 기기에 대한 한글 입력 방식은 키패드를 이용한 버튼식 방식이 대부분이며, 터치를 이용하더라도 기존 쿼티키를 그대로 적용한 인터페이스를 채택하여 터치만 할뿐 기존방식을 벗어나지 못하고 있다. 본 연구에서서는 제한적인 화면의 크기를 갖는 스마트폰과 같은 휴대용 단말기 및 터치스크린을 가진 기기에 사용할 수 있는 한글입력시스템에 대하여 제안하고자 한다. 이는 모든 모음에 한글 창제원리에 맞는 방향성을 할당하여 드래그하는 방법으로 모음을 입력하도록 하였다. 모의 실험을 통해 기존의 방식보다 입력에 필요한 한글입력자판을 단순화하면서 한글 입력의 신속성 측면에서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
본 연구에서는 선박의 운항 데이터를 기반으로 조종성능을 모사할 수 있는 단순 운동학 모델을 제안하였다. 수평면 3자유도 각 방향의 속도 성분을 1차 미분방정식의 해 형태의 단순모델로 두고, 계수에 대한 운항데이터 학습을 수행하였다. 실제 선박의 충분한 운항 데이터의 확보는 어렵거나 제한적이므로, 본 연구에서는 실 운항 데이터 대신 공개된 동역학 모델을 활용하여 임의의 제어입력에 대한 시뮬레이션 결과를 얻고, 이를 운항데이터 학습에 활용하였다. 제어입력인 프로펠러 회전수 및 타각을 임의로 부가하여 동역학 시뮬레이션을 수행하고 각 속도 성분 출력을 얻었다. 충분한 시간 동안 동역학 시뮬레이션의 제어 입력과 속도 출력을 학습하여 각 제어 입력에 대한 운동학 모델 내 계수인 시정수 3개, 수렴속도성분 3개의 분포를 도출하였다. 추가로 임의의 제어 입력에 의한 선회 시뮬레이션 결과들과 비교함으로써 단순 운동학 모델의 성능을 검증하였다. 도출된 시정수들의 분포에는 다소 분산이 있으며, 제어 입력 이외의 관련 변수를 더 추가하여 정확도를 높이는 추후 연구가 필요하다.
1) 하천 종횡단 자료, 유사량 자료, 수문 자료 등을 입력하여 하상변동을 모의하는 소하천은 지류(tributary)라 하고, 단순히 유량의 유입 또는 자료만을 입력하는 소하천, 첩수로, 배수로, 취수구 등은 국소 유입점이라 하여 구분함. 2) 각 행이 필수적(required)으로 필요한가 선택적(optional)으로 필요한가 하는 사항은 다음과 같이 나타낸다. 1필수 : 반드시 필요하며 빠질 경우 실행되지 않음, 2선택 : 필요할 때만 입력하면 되며 없어도 무방, 3한번필수 : 반복적으로 수행 또는 입력하는 경우, 처음 수행시는 반드시 필요하지만 다음부터는 입력값을 변경하고자 할 경우만 입력하는 경우, 4특수선택 : 특별한 경우를 모의하고자 할 경우만 선택. 3) HEC-6는 조도계수를 지정된 단면의 상류에 적용하나 HEC-2는 그 단면의 상하류에 적용한다. 그러나 그 결과는 어느 방법이나 거의 일치한다. 4) 우리나라의 하천과 HEC-6모형이 개발된 미국의 하천이 다름을 유의 하여야 한다. 여기서 제방이라함은 우리나라와 같이 인공제방이 축조된 곳을 의미하는 것이 아니다. 그보다는 미국의 서부 건조지역을 흐르는 하천과 같이 유량 변화가 거의 없는 하천에 하도의 양쪽에 자연적으로 형성되어 있는 자연제방을 의미하는 것이다. 따라서 만제 유량의 개념도 원래 모형에서 제시된 의미와는 달리 적용되어야 할 것이다. 5) 한국건설기술연구원(1989)의 연구에서 지적된 바와 같이 유사량 공식에 따라 계산된 유사량이 큰 차이가 날 수 있으므로, 유사량 공식을 선정하는 것은 매우 중요한 요소이며 대상하천의 상황에 적합한 공식을 선정하는데 상당히 신중을 기해야 한다. 있다. 청주권의 무심천도 계획상은 대청댐의 물을 공급 받을수도 있도록 되어 있으나 현실상으로 상수도 원수로서의 공급마저도 매년 심한 원수 수질 문제(5-6월, 10월경의 취수장 부근의 부영양화 현상으로 인한 악취와 물 맛의 문제)를 1984년부터 겪고 있다. 이와 같이 도시권 하천의 수자원은 자연적, 인위적, 경제적, 법적, 제도적 여러 제한 요소로서 특성을 가지고 있으며 이는 날로 심해 가고 있는 실정이다. 그러므로 최적 물관리 시스템의 개발이 새로이 시작하는 수자원 개발 사업에서는 계획 단계에서부터 절실히 요구되는 바이며 기존 시설물의 관리 운영은 과감히 그 운영 관리 기준을 보완 재 정비하여야 할 것이다. 지금까지 대부분의 수자원 종합 개발 계획이 홍수방이나 용수 공급 및 수력 개발 등에 주력하여 왔으나 이제는 보다 더 수자원의 환경 보전적 차원과 도시의 안정적 발달을 위한 지역 및 권역 계획과 연계지워져서 양적인 안정 공급과 더불어 질적인 향상과 연계지워서 경제-사회적 요구에 부응할 수 있도록 도시권의 수자원을 최적 관리할 수 있는 방안을 강구하여야 할 것이다. 이는 각 도시 하천의 수자원의 정량적·정성적인 특성 및 제한 요소를 충분히 감안하여 수요-공급 개념에 의하여 과감히 기존 시설(예: 팔당댐의 운영, 대청댐의 운영 등)의 관리 운영 체계를 개선하여 나가야 할 것이며, 수질 보전적-환경 보전 차원에서 저수관리 체계를 확고히 할 수 있는 방안을 강구하여야 할 것이다.펄스주입법에 의해 증착된 박박은 강유전성 이력을 나타내었다.지역과 비도시지역을 비교하는 조사 연구가 필요하며, 이러한 조사결과를 바탕으로 자녀의 식습관에 대한 교육을 위한 교재, 교구의 개
본 논문에서는 주어진 작업을 반복적으로 수행하는 다입력 다출력 비선형시스템에 대하여 시스템의 (벡터)상대차수 개념을 이용한 확장된 형태의 직접학습제어를 제안한다. 기존의 직접학습제어가 적용될 수 있는 시스템은 상대차수가 제한적인 시스템임을 보이고 고차의 상대차수를 갖는 시스템에 적용 가능한 제어 법칙을 제시한다. 이 제어법칙을 이용하여 다른 형태의 출력 궤적들에 대한 학습을 통하여 얻어진 제어입력들로부터 새로 주어진 원하는 출력 궤적에 대응하는 제어입력을 직접적으로 생성한다. 제안된 직접학습제어의 타당성 및 성능을 보이기 위하여 2축 스카라 로봇에 대한 궤적추종제어의 시뮬레이션 결과를 제시한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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