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Yun
2016 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 연구는 1차 및 2차 적분기를 모두 가진 이질적인 동적 노드를 가진 이산 시간 하이브리드 에이전트의 준 평균 합의에 대해 다룬다. 기존 연구와 달리, 하이브리드 에이전트에 대한 합의 프로토콜은 1차 에이전트와 2차 에이전트를 위한 두 가지 하위 프로토콜로 세분화되며, 2차 에이전트의 속도를 제로로 구동하는 것이 전제되어야 모든 에이전트의 위치 합의가 가능하다.
Consensus and synchronization in complex networks
Cooperative control of multi-agent systems : optimal and adaptive design approaches
ICMAS-95 : First International Conference on Multi-Agent Systems : proceedings, June 12-14, 1995, San Francisco, California
Distributed consensus in multi-vehicle cooperative control : theory and applications
Approaches to intelligent agents : Second Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents, PRIMA'99, Kyoto, Japan, December 2-3, 1999 : proceedings
Proceedings of 2020 Chinese Intelligent Systems Conference : Volume I
Intelligents agents V : agent theories, architectures, and languages : 5th International Workshop, ATAL'98 : Paris, France, July 4-7 1998 : proceedings
Distributed coordination of multi-agent networks : emergent problems, models, and issues
Frequency-domain analysis and design of distributed control systems
Multi-agent systems and applications : 9th ECCAI advanced course, ACAI 2001 and agent link's 3rd European Agent Systems Summer School, EASSS 2001, Prague, Czech Republic, July 2-13, 2001 : selected tutorial papers
Multi-agent rationality : 8th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, MAAMAW'97, Ronneby, Sweden, May 13-16, 1997 : proceedings
Lectures on network systems
Distributed artificial intelligence meets machine learning : learning in multi-agent environments : ECAI '96 Workshop LDAIS, Budapest, Hungary, August 13, 1996, ICMAS '96 Workshop LIOME, Kyoto, Japan, December 10, 1996 : selected papers
Agent-based simulation : from modeling methodologies to real-world applications : post-proceedings of the Third International Workshop on Agent-Based Approaches in Economic and Social Complex Systems 2004
Distributed algorithms : 11th International Workshop, WDAG '97, Saarbrücken, Germany, September 24-26, 1997 : proceedings
Coordinating plans of autonomous agents
Cooperative control of dynamical systems : applications to autonomous vehicles
AISB91: Proceedings of the 8th Conference of the Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour,16-19 April 1991,University of Leeds
Flight formation control
Distributed constraint satisfaction : foundations of cooperation in multi-agent systems
International Journal of Control, Automation, and Systems
Yun-Zhong SongInternational Journal of Systems Science
Zheng, Y.; Zhu, Y.; Wang, L.Asian Journal of Control
Cihan O.Systems and Control Letters
Zheng Y.,Zhao Q.,Ma J.,Wang L.Mathematical Problems in Engineering
Ye, H.; Li, M.; Luo, W.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Shi Wang; Jie Chen; Jiacheng Su; Yaonan WangIEEE Transactions on Cybernetics
Zhang Y.,Li R.,Chen G.IEEE Transactions on Cybernetics
Li C.J.,Liu G.P.,He P.,Deng F.,Li H.IEEE Transactions on Cybernetics
Guo-Ping Liu; Chang-Jiang Li; Feiqi Deng; Ping He; Heng LiIEEE Access
Pu X.,Zhao L.,Xiong C.Neurocomputing
Qian, Y.; Wu, X.; Lu, J.-A.; Lü, J.IEEE Transactions on Automatic Control, Automatic Control, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Automat. Contr.
Mei, J.; Ren, W.; Chen, J.Neurocomputing
Guo, J.; Qian, W.; Wu, Y.International Journal of Control, Automation, and Systems
Li Xiao, Xiaofeng LiaoIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Yufan Chen; Wu-Hua Chen; Xiaomei LuIEEE Transactions on Automatic Control, Automatic Control, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Automat. Contr.
Liu, Y.; Zuo, Z.; Song, J.; Li, W.International Journal of Control
Zhao, Q.; Zheng, Y.; Zhu, Y.Systems Science and Control Engineering
Zhang X.,Chen L.,Chen Y.Automatica
Wang G.,Zuo Z.,Wang C.International Journal of Control
Tian, B.; Zuo, Z.; Wang, 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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
확률과정 이론은 현대 확률론 분야의 핵심 이론이며 공학, 과학, 응용수학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이 과목에서는 확률과정 연구의 수학적 기반을 배운다. Levy processes, subordinator, Feller process, martingale, Markov semigroup, Dirichlet problem, SDE, tightness, weak convergence 이론을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 될 것이다.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
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 대학원
이 과목은 화폐금융론 분야의 학위논문을 쓰려고 하는 대학원생들이 자신의 연구주제를 발표하고 토론함으로써 논문 작성에 도움을 얻게 하려는 목적이 있다. 따라서 과목의 주제는 화폐이론, 은행제도, 금융정책 등 화폐금융론의 다양한 분야를 다룰 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
재료 및 기하학적 비선형특성을 갖는 구조물의 이론, 모델링, 해석법과 비선형 특성의 원인 및 정적, 동적 하중에 대한 해석방법을 강의한다. 비탄성 재료와 부재의 모델링, P-◁효과, 대변형, 안정성, 실무에의 응용등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 주로 조건부 기대값의 정의 및 성질, 마팅게일(martingale)의 성질 및 극한이론, 부등식, 분해, optional sampling 정리, 마팅게일 중심극한 정리 등을 다루고, 아울러 균등적분가능성 및 infinite divisible 분포 문제를 다룬다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
제약분야와 의학이 어떻게 접목되어 신약개발 및 임상시험에 응용되는가를 이해하고, 이를 임상약리학적인 측면에서 통합하여 응용할 수 있는 방법론을 연구한다. 신약개발에 있어서 임상약리학의 역할, 전임상시험과정과 임상시험과정의 통합적 접근, 약물 인체 전달 시스템, 의약품의 약동학/약력학/안전성/유효성 연구방법 등에 대하여 다룬다.전필 / 학사
본 교과목은 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 전달함수를 이용한 선형계의 응답특성을 해석함으로 시스템의 동특성을 학습한다. 시스템의 안정성을 해석하기 위해서 안정성 이론으로 Routh-Hurwitz criterion, Root Locus 해석법, Bode 선도 및 Nyquist plot과 같은 주파수 응답해석 기법을 다루고, 이러한 해석기법을 이용한 제어기 설계에 관한 기본 사항을 다룬다. 시간영역에서 해석하는 상태공간 해석법을 다루게 되며, 이상과 같은 일반 선형계에 대한 제어이론을 항공기 및 인공위성에 적용, 안정성 해석 및 제어기 설계기법을 학습한다.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.