본 논문에서는 채널추정에러가 존재하는 셀룰라시스템 환경에서 D2D 통신을 위한 전력제어 알고리즘 운용방안을 제안한다. 전력제어의 목적은 요구하는 SIR 값을 유지하는 것이다. 하지만, 채널 추정에러 환경에서의 SIR 성능은 확률적 분포를 가지게 된다. 이러한 확률적 SIR 성능 분포를 고려하여, 채널추정에러를 보상하는 가변적인 SIR 적용과 재전송 기법을 복합하여 D2D 통신을 위한 전력제어 기법을 제안하도록 한다.
널리 쓰이는 진화 알고리즘은 크게 두가지가 있다. 유전 알고리즘과 진화 기법이 그것이다. 이들 알고리즘은 실행 전에 사용자가 정해주어야 하는 변수들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 일반화시키고 집단의 크기, 교차변이 연산자 적용 확률 그리고 돌연변이 연산자 적용 확률과 같은 변수들을 알고리즘이 수행되는 동안 스스로 정하는 일반화된 자기 형성 진화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 타당성과 효용성은 시스템 동정화와 다개체 시스템 제어의 두가지 복잡한 제어 문제에 대한 적용을 통해 보여진다.
본 논문에서는 무선 ATM망에서 비실시간성의 버스트 트래픽을 서비스하기 위한 경쟁기반 예약형 접속 제어 알고리즘과 슬롯 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법에서는 예약요청 패킷의 충돌을 줄이기 위하여 예약요청 패킷 전송을 위한 RAS 미니슬롯의 수와 예약요청 부하를 기반으로 기지국이 전송 확률을 계산하고, 이를 하향 제어채널을 통하여 단말기들에게 방송한다. 전송할 트래픽 버스트가 있는 단말기들은 임의의 RAS 미니슬롯을 선택하여 기지국으로부터 수신한 전송 확률로 단말기 버퍼에 있는 패킷 수를 포함하는 예약요청 패킷을 전송한다. 한편, 슬롯 할당은 성공적으로 수신한 단말기의 버퍼 상태정보를 기반으로 한다. 기지국에서는 단말기들이 요청한 총 슬롯 수에 비례하여 슬롯을 할당한다.
본 논문은 차량 네트워크망의 성능개선을 위하여 교통류 모델을 이용한 STPC 알고리즘이 적용된 전송파워 제어기법을 제안한다. 교통량 혼잡 상태에서 차량 간의 전송파워는 메시지 충돌 확률을 증가시키며, 이는 차량 네트워크망의 성능저하 문제의 원인이 된다. 이를 해결하기 위하여, 제안된 전송파워 제어기법의 효용성을 증명하기 위하여 네트워크 모의실험 도구인 OPNet 모델러에서 원홉 지연, 패킷전송성공 확률 및 처리율을 분석하였다. 모의실험 결과를 살펴보면, 제안된 기법은 기존의 고정 전송파워를 적용한 기법보다 우수한 지연감소 효과를 보였고, 차량의 밀도가 높을 때 패킷전송 성공확률과 처리율은 향상되었다.
본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다.
본 논문에서는 전력선 반송통신을 이용한 가정내 전기기기의 감시제어 시스템인 "전동선 HMCS"를 개발했다. 통신방식은 양방향으로서 반송파 주파수 125[kHz]의 FSK디지탈 신호를 전등선에 중첩시키는 방식이며, 제어방식은 Polling 방식을 채용했다. 그리고 시스템의 송신출력은 4Vp-p이고, 수신감도는 CISPR 잡음 규제등을 고려하여 10[mV] 이상으로 설계하였다. 개발 시스템의 성능은 58[dB] 시스템 여유도와 1.78$\times$10-7의 에러확률을 갖는다.에러확률을 갖는다.
분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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