• 전자공학회논문지SC
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• 제40권5호
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• pp.299-307
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• 2003

CMAC 신경망은 지역적 구조로 비선형제어에 적용 시 좋은 성능을 보이는 것이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 CMAC 신경망 외란관측기와 제어기를 제안하고 이를 유연관절 로봇의 강인 추적제어에 적용하도록 한다. 이때 CMAC 신경망 외란관측기는 기계시스템에서 발생하는 파라미터의 불확실성과 외부 외란을 상쇄하는 역할을 한다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 CMAC 외란관측기를 유연관절 로봇의 제어에 적용하고 그 성능을 확인하도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.466-477
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• 2000

이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.273-281
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• 2001

본 논문에서는 비선형 시스템을 제어하기 위한 CMAC 신경망을 제안한다. CMAC 신경망은 사람의 소뇌를 모방한 신경망으로서 복잡한 비선형 함수의 해를 수치적인 연산에 의해 구하지 않고 table look-up방식을 이용하기 때문에 학습이 타 신경망에 비해 월등히 빠르고 용이하며 제어신호를 출력하기 위한 계산시간이 거의 필요치가 않다. 본 논문에서는 제안한 제어기 구조의 타당성을 증명하기 위해 간단한 비선형 함수와 직류전동기 속도제어에 대한 CMAC 제어기를 시뮬레이션을 통하여 학습 제어기의 안정성 및 추적에러의 감소를 확인하였다. 또한 제안 CMAC 제어기를 실시간 장력제어에 적용하여 직류전동기의 속도를 제어하므로 시뮬레이션 값과 비슷한 장력제어를 보인으로서 유용성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.279-285
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• 2007

The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.271-274
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• 1997

This paper presents the optimization technique for design of a CMAC network by using an evolution strategies(ES). The proposed technique is designed to find the optimal parameters of a CMAC network, which can minimize the learning error between the desired output and the CMAC network's as well as the number of memory used in the CMAC network. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed design method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.349-356
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• 2006

운반차-막대 시스템을 제어하기 위하여 두 개의 2 차원 퍼지 제어기가 CMAC에 의해 협동하게 하는 제어 계략을 개발하였다. 제어계에서 한 제어기는 운반차의 변위와 속도, 다른 제어기는 막대의 각도와 각속도를 각각의 2 개의 입력 변수로 하고 운반차에 가하는 힘이 두 제어기의 출력 변수인데, 이 변수를 외부의 감독에 따라 CMAC이 학습하게 하여 협동 제어의 효과를 발휘한다. 제어계 구성과 CMAC 훈련에 의한 협동 계략의 단순함에 비하여, 제어계는 4 개의 입력 변수에 의한 퍼지 제어기나 다른 해석적 방법에 의한 것에 비해 손색없는 제어 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.3-13
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• 1996

In orde to reduce huge memory requirements of multidimensional CMAC problems, building a CMAC system by problem decomposition is investigated. Decomposition is based on resolving a displacement vector in cartesian coordinates into unit vectors that define a few lower-dimensional CMACs in the CMAC system. A CMAC system for an an in verse kinematics problem for a planar manipulator was simulated and the performance of the system was evaluated in terms of training and output quality.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.488-493
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• 1989

In this paper, the structure of CMAC address mapping is first revisited, and the address hashing function and the random mapping is discussed in the conventional CMAC implementation. Then the effective size of CMAC memory is derived from the modulus property of the CMAC address vector, and a new hashing function for the effective memory mapping is proposed for a CMAC implementation with feasible memory size and no troublesome random mapping. Finally, the performance of the conventional CMAC learning algorithm and that of the proposed new CMAC scheme arc compared via simulations.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.211-218
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• 2012

본 논문에서는 IETF 표준 MAC 알고리즘 AES-CMAC에 대한 오류 주입 공격을 제안한다. 본 공격에서 사용된 오류 주입 가정은 FDTC'05에서 제안된 공격 모델에 기반을 둔다. 본 논문에서 제안하는 공격은 매우 적은수의 오류 주입만을 이용하여 AES-CMAC의 128-비트 비밀키를 복구할 수 있다. 본 공격 결과는 AES-CMAC에 대한 첫 번째 키 복구 공격 결과이다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제12권5호통권48호
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• pp.605-615
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• 2000

CMAC을 이용하여 구조물의 지진응답을 예측하였다. CMAC은 매우 빠른 학습성능을 가지고 있는 것이 장점이며 구조물의 동적응답을 학습함에 있어서도 수 초 이내에 만족할 만한 정도로 학습을 끝낸다. 따라서 실시간 학습을 필요로 하는 분야에 매우 효과적으로 사용될 수 있다. 실시간 응답학습은 장기거동 등으로 역학적 특성이 변하거나 손상을 입은 구조물의 적응제어 등이 있다. 수치해석에서는 3층 전단건물의 지진응답을 CMAC을 통하여 학습하였으며 학습은 매우 빠르게 완수 되었다. 결론적으로 CMAC은 구조물의 진동제어 분야에서 매우 효과적으로 사용될 수 있는 인공지능의 하나이다.