불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
This paper presents a robust nonlinear autopilot design method based on dynamic inversion and PI(Proportional-Integral) control law. The new controller structure which is different from previous work is composed of classical linear PI control law and nonlinear fast dynamic inversion. A pitch axis model of highly maneuverable missiles and a linearized model for designing Pl controller are presented. The performance of proposed method is illustrated via nonlinear simulations including aerodynamic uncertainties and actuator dynamics.
Recently, multidimensional joint inversion of geophysical data based on fundamentally different physical properties has been actively studied. Joint inversion can provide a way to much more accurately image the subsurface structure. Through the joint inversion, furthermore, it is possible to directly estimate non-geophysical material properties from geophysical measurements. In this study, I derive the objective functions and normal equations of three different joint inversion approaches: one approach based on the structural similarity using cross-gradient, and the other two using the a priori information on the model parameters and the correlation between material properties. Since all the equations derived in this study are based on the same inversion method (smoothness constrained least-squares), it is possible to mix the joint inversion methods so as to produce a new joint inversion algorithm.
In this paper, an approach to autopilot design based on the robust nonlinear dynamic inversion method is proposed. Both unknown parameters and uncertainty bounds are estimated and parameter estimates are used in the fast inversion. Furthermore, to get more robustness slow inversion is incorporated with MRAC(Model Reference Adaptive Control) and sliding mode control where the estimates of uncertainty bounds are used. The proposed method is applied to the pitch autopilot design of a missile system and excellent performance is shown via computer simulation.
This paper presents radar remote sensing of soil moisture and surface roughness for vegetated surfaces. A precise volume scattering model for a vegetated surface is derived based on the first-order radiative transfer technique. At first, the scattering mechanisms of the scattering model are analyzed for various conditions of the vegetation canopies. Then, the scattering model is simplified step by step for developing an appropriate inversion algorithm. For verifying the scattering model and the inversion algorithm, the polarimetric backscattering coefficients at 1.85 GHz, as well as the ground truth data, of a tall-grass field are measured for various soil moisture conditions. The genetic algorithm is employed in the inversion algorithm for retrieving soil moisture and surface roughness from the radar measurements. It is found that the scattering model agrees quite well with the measurements. It is also found that the retrieved soil moisture and surface roughness parameters agree well with the field-measured ground truth data.
The time-dependent tracking inversion method is developed to extract the potential of the excited state from frequency-domain measurements, such as the absorption profile. Based on the relay of the regularized inversion procedure and time-dependent wave-packet propagation, the algorithm extract the underlying potential piece by piece by tracking the time-dependent data which can be synthesized from frequency-domain measurements. We have demonstrated the algorithm to extract the potential of excited state for a model diatomic molecule. Finally, we describe the merits of the time-dependent tracking inversion method compared to the time-dependent inversion and discuss several extensions of the algorithm.
The release source term of radioactivity becomes a critical foundation for emergency response and accident consequence assessment after a nuclear accident Rapidly and accurately inverting the source term remains an urgent scientific challenge. Today source term inversion based on meteorological data and gamma dose rate measurements is a common method. But gamma dose rate actually includes all nuclides information, and the composition of radioactive nuclides is generally uncertain. This paper introduces a novel nuclear accident source term inversion model, which is Improve Snow Ablation Optimizer-Sensitivity Analysis Pruning Extreme Learning Machine (ISAO-SAELM) model. The model inverts the release rates of 11 radioactive nuclides (I-131, Xe-133, Cs-137, Kr-88, Sr-91, Te-132, Mo-99, Ba-140, La-140, Ce-144, Sb-129). It does not require the use of the physical field of the reactor to obtain prior information and establish a dispersion model. And the robustness is validated through noise analysis test. The mean absolute errors of the release rates of 11 nuclides are 15.52 %, 15.28 %, 15.70 %, 14.99 %, 14.85 %, 15.61 %, 15.96 %, 15.42 %, 15.84 %, 15.13 %, 17.72 %, which show the significant superiority of ISAO-SAELM. ISAO-SAELM model not only achieves notable advancements in accuracy but also receives validation in terms of practicality and feasibility.
최근 생성 모델이 발전함에 따라 생성 모델을 위협하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 위한 새로운 제안 방법을 소개한다. 기존의 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격은 쿼리 이미지의 caption으로 단일 이미지를 생성하여 멤버십을 추론하였다. 반면, 본 논문은 Textual Inversion을 통해 쿼리 이미지에 personalization된 임베딩을 사용하고, Adversarial Prompt 생성 방법으로 여러 장의 이미지를 효과적으로 생성하는 멤버십 추론 공격을 제안한다. 또한, Text-to-Image 모델 중 주목받고 있는 Stable Diffusion 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 최초로 진행하였으며, 최대 1.00의 Accuracy를 달성한다.
This paper deals with a waypoint trajectory following problem for the tilt-rotor UAV under development in Korea (TR-KUAV). In this problem, dynamic model inversion based on the linearized model and Sigma-Phi neural network with adaptive weight update are involved to realize the waypoint following algorithm for the vehicle in the helicopter flight mode (nacelle angle=0 deg). This algorithms consists of two main parts: outer-loop system as a command generator and inner-loop system as stabilizing controller. In this waypoint following problem, the position information in the inertial axis is given to the outer-loop system. From this information, Attitude Command/Attitude Hold logic in the longitudinal channel and Rate Command/Attitude Hold logic in the lateral channel are realized in the inner-loop part of the overall structure of the waypoint following algorithm. The nonlinear simulation based on the TR-KUAV is carried out to evaluate the stability and performance of the algorithm. From the numerical simulation results, the algorithm shows very good tracking performance of passing the waypoints given. Especially, it is observed that ACAH/RCAH logic in the inner-loop has the satisfactory performance due to adaptive neural network in spite of the model error coming from the linear model based inversion.
Uchida Toshihiro;Song Yoonho;Mitsuhata Yuji;Lee Seong Kon
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.390-397
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2003
A three-dimensional (3D) inversion technique has been developed for interpretation of magnetotelluric (MT) data. The inversion method is based on the linearized least-squares (Gauss-Newton) method with smoothness regularization. In addition to the underground 3D resistivity distribution, static shifts are also treated as unknown parameters in the inversion. The forward modeling is by the staggered-grid finite difference method. A Bayesian criterion ABle is applied to search the optimum trade-off among the minimization of the data misfit, model roughness and static shifts. The method has been applied to several MT datasets obtained at geothermal fields in Japan and other Asian countries. In this paper, two examples will be discussed: one is the data at the Ogiri geothermal area, southwestern Japan, and the other is at the Pohang low-enthalpy geothermal field, southeastern Korea. The inversion of the Ogiri data has been performed stably, resulting in a good fitting between the observed and computed apparent resistivities and phases. The recovered 3D resistivity structure is generally similar to the two-dimensional (2D) inversion models, although the deeper portion of the 3D model seems to be more realistic than that of the 2D model. The 3D model is also in a good agreement with the geological model of the geothermal reservoirs. 3D interpretation of the Pohang MT data is still preliminary. Although the fitting to the observed data is very good, the preliminary 3D model is not reliable enough because the station coverage is not sufficient for a 3D inversion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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