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한상민, 박 선정, 장지은, 이종수
2021 / 한국균학회지
Shu
2014 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 시간 지연 및 비선형 파라미터를 갖는 확률적 마르코프 점프 시스템(MJS)에 대한 적응 고장 추정 문제를 다룹니다. 타카기-수게노 퍼지 모델을 사용하여 관측기 오차 생성기의 동역학 및 퍼지 오차 동역 시스템을 구성하고, 리아푸노프-크라스키 함수를 기반으로 고장 추정의 정확성과 속도를 향상시키는 적응 고장 추정 알고리즘을 제안합니다.
Analysis and design of singular Markovian jump systems
Topics in stochastic systems : modelling, estimation, and adaptive control
Adaptive control, filtering, and signal processing
Fuzzy control : synthesis and analysis
Saturated switching systems
Continuous-time Markov jump linear systems
Stochastic differential systems : proceedings of the 4th Bad Honnef conference, June 20-24, 1988
Modelling and estimation strategies for fault diagnosis of non-linear systems : from analytical to soft computing approaches
Stable adaptive control and estimation for nonlinear systems : neural and fuzzy approximator techniques
Joint modeling of longitudinal and time-to-event data
New directions in nonlinear and observer design
Reliability and maintenance of complex systems
Control and estimation of distributed parameter systems : international conference in Maria Trost, Austria, July 15-21, 2001
Stochastic theory and adaptive control : proceedings of a workshop held in Lawrence, Kansas, September 26-28, 1991
Applied probability, stochastic processes, and sampling theory
Reliable control and filtering of linear systems with adaptive mechanisms
Progress in system and robot analysis and control design
Linear models with correlated disturbances
Matrix-analytic methods in stochastic models
Adaptive systems : an introduction
International Journal of Control, Automation, and Systems
Shu-Ping HeIEEE Transactions on Fuzzy Systems
Fu S.,Qiu J.,Chen L.,Chadli M.Transactions of the Institute of Measurement and Control
Chen, J.; He, T.; Liu, F.Neurocomputing
He, S.IEEE Systems Journal
Yang H.,Luo H.,Kaynak O.,Yin S.IEEE Transactions on Industrial Electronics
Jiang B.,Karimi H.R.,Yang S.,Gao C.,Kao Y.International Journal of Fuzzy Systems
Ma Y.,Shi W.,Huang Y.,Zhang G.Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
Liu Y.,Zhuang G.,Xie X.,Ma Q.International Journal of Control, Automation, and Systems
Santi Ruangsang, Wudhichai AssawinchaichoteIEEE Transactions on Cybernetics
Li X.J.,Yan J.J.,Yang G.H.International Journal of Robust and Nonlinear Control
Abd-Elhaleem S.,Soliman M.,Hamdy M.International Journal of Control, Automation, and Systems
Dhouha Kharrat, Hamdi Gassara, Ahmed El Hajjaji, Mohamed ChaabaneCircuits, Systems, and Signal Processing
Chen, Liheng; Huang, Xianlin; Fu, ShashaInternational Journal of Systems Science
Fuqiang You; Fuli Wang; Shouping Guan; Hui LiAutomatica
Chen L.,Shi P.,Liu M.International Journal of Control, Automation, and Systems
Shaoxin Sun, Xin Dai, Ruipeng Xi, Yuliang Cai, Xiangpeng Xie, Chunhua ZhangNonlinear Analysis: Hybrid Systems
Liang, X.; Xu, S.IEEE Transactions on Fuzzy Systems
Li R.,Yang Y.IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS
Li, Xiaohang; Ahn, Choon Ki; Lu, Dunke; Guo, ShenghuiInternational Journal of Fuzzy Systems
Li X.,Lu D.,Tong Y.,Li H.전선 / 대학원
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
역해석 문제(Inverse Problems)는 관측 데이터를 바탕으로 정보를 추출하고 미지의 매개변수를 규명하기 위한 근본적인 수학적 틀을 제공하며, 데이터 처리, 이미징, 모니터링, 최적 설계 등 다양한 과학 및 공학 분야에서 발생한다. 본 교과목은 영상 처리, 지반 탐사, 손상 탐지, 장치 최적화 등의 응용을 통해 이론적 기초와 실제 구현을 다루며, 목적 함수, 정규화 항, 해법 알고리즘의 선택이 재구성 품질과 계산 효율성에 어떤 영향을 미치는지를 탐구한다. 특히 공학 설계 응용에 중점을 두어, 편미분방정식으로 구속된 역해석 문제를 정식화하고 해결하는 이론적 이해와 응용법을 소개한다. 노이즈가 포함된 제한적인 관측으로부터 미지의 매개변수 분포를 규명하거나, 구조물의 기하적 특성 혹은 경계 조건을 찾는 문제를 주로 다룬다. 본 교과목의 주요 학습 목표는 다음과 같다: - 수학적 기초: 역해석 문제의 ill-posedness 및 non-uniqueness를 이해한다. - 정규화 이론: Tikhonov 정규화, Total Variation 기법, 혼합 접근법 등을 적용하여 역해석 문제를 wellposed 문제로 변환한다. - 최적화 기법: gradient 기반 및 Newton-type 알고리즘을 구현하여 비선형 역해석 문제를 효율적으로 해결한다. - 민감도 해석: Adjoint 기반 기법을 활용하여 gradient와 Hessian을 효율적으로 계산하고 대규모 문제 해결에 적용한다. - 문제 정식화: 적절한 목적 함수를 설계하고, 정규화 기법을 선택하며, 물리적 제약 조건이나 제작 가능성을 반영한 설계 전략을 수립한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 학사
편미분방정식의 가장 기초적 이론들을 고전적 방정식들의 예를 들어 소개한다. 구체적으로 다룰 내용들은 일계준선형 편미분방정식이론, 국소해의 존재성과 유일성, Cauchy-Kovalevsky 정리, Laplace 방정식, 최대치원리, Harnack 부등식, Hilbert 공간의 방법론, 변분원리 등이다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 계통 운영과 계획, 시장 연계, 성능평가와 신뢰도 평가 등을 위한 전력계통 분석기법을 소개한다. 전력 계통 예제를 통하여 convex optimization, 동적 최적화, 최적 제어 등에 대한 주요 알고리즘을 소개한다. 본 강의에서는 convex optimization에 대한 interior-point methods, decision theoretic planning, Markov decision processes, 선형 계획법, 동적 계획법, 최적 제어 기법과 비선형 최적화에 대한 최적화 조건과 같은 주제들을 다룬다.