실시간 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 임시방편적 시스템 해석 방법은 시스템 동작 영역 전체를 완전하게 분석하는 데는 한계가 있다. 모델링을 기반으로 한 정형 기법은 그러한 한계점을 극복 할 수 있다. 본 논문은 모델 기반 정형 기법을 이용하여 실시간 시스템의 안전성 및 필연성 등과 같은 논리적 타당성을 이산 사건 모델 수준에서 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 분석 대상 실시간 시스템은 이산사건 수준에서 계층적으로 모듈화하여 모델을 명세하는 수학적 형식론인 DEVS (Discrete Event Systems Specification) 형식론으로 기술된다. 다음으로, 기술된 DEVS 모델은 시간 명세가 포함된 전역 상태 공간을 표현하는 C-DEVS (Communicating DEVS) 형식론으로 표현한 후 C-DEVS 형식론의 해석 알고리즘을 통해 시스템 동작을 분석된다. 제안된 C-DEVS 형식론 및 해석 알고리즘은 주어진 시스템의 동작 특성을 분석하는 과정에서 시스템의 상태 공간을 완전하게 빠짐없이 탐색하는 것을 보장한다. 간단한 건널목 제어 시스템의 안전성 분석 사례 연구를 통하여 제안된 모델 기반 해석 기법의 효율성을 예시 하였다.
질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.
사이버 공간에서 첨예화, 복잡화되고 있는 공격을 일대일 방식으로 방어하는데 한계가 있으므로 보다 효과적인 방어 방법이 필요하다. 본 고에서는 내외부의 공격에 대해 자산을 체계적 적응적으로 방어할 수 있는 다중계층 보안체제 구축 방안을 제시한다. 방어지역(Defense Zone)을 중심으로 한 다중계층 보안체제의 구조를 고안하고, 사이버 위협분석과 방어기술 자동할당 등 구현에 필요한 기술요소들에 대해 논의한다. 또한, 다중계층 보안체제에 대한 효과와 적용성을 보인다. 향후, 제시된 방안의 구체화를 위해 방어지역에 대한 상세구조설계, 최적 방어기술 자동선택방법, 위협 탐지를 위한 정상상태 모델링 기술 등에 대한 연구가 필요하다.
The analysis of nonlinear vibrations, buckling, post-buckling, flutter boundary determination and post-flutter behavior of a homogeneous curved plate assuming cylindrical bending is conducted in this article. Other assumptions include simply-supported boundary conditions, supersonic aerodynamic flow at the top of the plate, constant pressure conditions below the plate, non-viscous flow model (using first- and third-order piston theory), nonlinear structural model with large deformations, and application of mechanical and thermal loads on the curved plate. The analysis is performed with constant environmental indicators (flow density, heat, Reynolds number and Mach number). The material properties (i.e., coefficient of thermal expansion and modulus of elasticity) are temperature-dependent. The equations are derived using the principle of virtual displacement. Furthermore, based on the definitions of virtual work, the potential and kinetic energy of the final relations in the integral form, and the governing nonlinear differential equations are obtained after fractional integration. This problem is solved using two approaches. The frequency analysis and flutter are studied in the first approach by transferring the handle of ordinary differential equations to the state space, calculating the system Jacobin matrix and analyzing the eigenvalue to determine the instability conditions. The second approach discusses the nonlinear frequency analysis and nonlinear flutter using the semi-analytical solution of governing differential equations based on the weighted residual method. The partial differential equations are converted to ordinary differential equations, after which they are solved based on the Runge-Kutta fourth- and fifth-order methods. The comparison between the results of frequency and flutter analysis of curved plate is linearly and nonlinearly performed for the first time. The results show that the plate curvature has a profound impact on the instability boundary of the plate under supersonic aerodynamic loading. The flutter boundary decreases with growing thermal load and increases with growing curvature.
In this paper, the Bayesian recurrent neural network is proposed to predict time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one needs to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, the weights vector is set as a state vector of state space method, and its probability distributions are estimated in accordance with the particle filtering process. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. In the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent neural network with Bayesian inference, what we call Bayesian recurrent neural network (BRNN), is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the proposed method, the time series data are numerically generated and various kinds of neural network predictor are applied on it in order to be compared. As a result, feedback structure and Bayesian learning are better than feedforward structure and backpropagation learning, respectively. Consequently, it is verified that the Bayesian reccurent neural network shows better a prediction result than the common Bayesian neural network.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.59-64
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2001
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.
대규모 시스템 명세의 올바름을 검증하기 위한 유한 상태 LTS에 기반을 둔 CTL논리 적용에 있어 가장 큰 문제점은, 시스템 내부의 병렬 프로세스간의 상호작용으로 인한 상태폭발이다. 그러나 Modal mu-calculus 논리를 시스템 안전성 및 필연성 특성 명세에 사용하면, 행위에 의한 순환적 정의가 가능하므로 상태폭발 문제가 해결 가능하다. 본 논문에서는 LTS로 명세화된 통신 프로토콜 시스템 모델의 안전성 및 필연성 특성을 모형 검사 기법에 의해 검증함에 있어, 시제 논리로 사용된 Modal mu-calculus 안전성 및 필연성 논리식과 CTL 의 안전성 및 필연성 논리식의 극한값이 동일함을 두 논리식을 만족하는 상태 집합이 같다는 것을 보임으로써 증명한다. 증명된 결과는 I/O FSM 모델로 표현된 통신 프로토콜의 안전성 및 필연성 검사를 위해 이론적인 기반으로서, 컴퓨터를 이용한 모형검사 기법에 효과적인 방법으로 응용이 가능하다.Abstract In applying CTL-based model checking approach to correctness verification of large state transition system specifications, the major obstacle is the combinational explosion of the state space arising due to interaction of many loosely coupled parallel processes. If, however, the modal mu-calculus viewed as a CTL-based logic with recursion, is used to specify the safety and liveness property of a given system, it is possible to resolve this problem. In this paper, we discuss the problem of verifying communication protocol system specified in LTS, and prove that a logic expression specifying safety and liveness in modal mu-calculus is semantically identical to the maximum value of the expression in CTL. This relation is verified by the proof that the sets of states satisfying the two logic expressions are equivalent. The proof can be used as a theoretical basis for verifying safety and liveness of communication protocols represented as I/O FSM model.
본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
오염물질의 거동은 간극 배열과 연결망에 의해 결정되지만 흙에서 오염물질의 이동을 계산하는 전통적인 접근은 거시 스케일에서 적용된다. 나비에-스토크스 방정식을 풀기 위해 소요되는 컴퓨팅 비용 때문에 간극 스케일에서 이동과 결과를 관찰하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 단일상 다성분 유체유동에서 국부적인 유속과 밀도를 효과적으로 평가할 수 있는 격자 볼츠만 방법에 대해 설명한다. 오염물질의 시공간적 거동은 유체 유동의 이송에 의해 명시적으로 결정된다. 두 가지 형태의 이상화된 간극은 유체의 경로를 제공한다. 또한 오염물질 이동, 유속장, 오염물질의 평균 농도는 정상상태의 유동에서 계산된다. 굴곡비와 같은 간극 형상은 오염물질 거동의 영향을 준다. 이는 흙이나 암반의 불연속면에서 동일한 간극률를 가져도 간극의 배열과 형상의 중요함을 강조한다.
본 연구에서는 절리를 포함한 터널주변 암반의 안전성 강화 및 지하수 유입 억제공으로 사용되는 침투그라우팅에 대한 모형화 기법을 제시하고 관련 매개변수 해석을 실시하였다. Bingham 모형을 적용한 시멘트 그라우팅재는 정상류 흐름으로 가정하여 해석의 편의를 도모하였으며 UDEC을 이용한 해석결과, 절리의 두께 및 주입압이 침투그라우팅에 의한 확산범위를 결정짓는 주요 변수임을 확인하였다. 침투그라우팅 모형을 근간으로 할렬그라우팅 해석을 위한 수치모형을 제안하였으며 암반의 인장강도와 점착력이 할렬의 주요변수임을 입증하였다. 한편, 주입후 지반보강효과를 정량적으로 검토하기 위하여 직교 이방성 물성을 계산할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며 이 결과 주입후 약 3~4배 정도의 강성도 증진효과를 확인하였다. 향후 본 연구결과는 그라우팅재 주입에 의한 투수계수 저감효과 혹은 지하수 억제공법 등의 설계기법에 적용될 수 있으며 관련 실험도 수행될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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