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Gogoi P.,Singh S.K.,Pandey A.,Chattopadhyay A.,Gooh Pattader P.S.
2021 / ACS Applied Bio Materials
Jun Chen, Yuan Fan, Chengxiao Zhang, Cheng Song
2020 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 연구는 주기적 샘플링 방식을 사용하는 선형 시스템에 대한 이벤트 트리거 및 자기 트리거 제어를 다룬다. 선형 행렬 부등식 조건을 통해 폐루프 시스템의 점근적 안정성을 보장하며, 현재 샘플링된 데이터를 기반으로 다음 제어 작업 방출 시간을 예측하는 자기 트리거 제어를 제시한다. 주기적 샘플링 방식을 도입함으로써 두 알고리즘 모두에서 Zeno 현상을 자연스럽게 회피할 수 있다.
Filtering, control, and fault detection with randomly occurring incomplete information
Advances in control theory and applications
Analysis and design of nonlinear control systems : in honor of Alberto Isidori
Time-varying discrete linear systems : input-output operators, Riccati equations, disturbance attenuation
Dynamics of mechanical systems with non-ideal excitation
Cooperative control of multi-agent systems : optimal and adaptive design approaches
Event-based control and signal processing
Adaptive backstepping control of uncertain systems : nonsmooth nonlinearities, interactions, or time-variations
CONCUR'98 : concurrency theory : 9th International Conference, Nice, France, September 8-11, 1998 : proceedings
Control of uncertain systems--modelling, approximation, and design : a workshop on the occasion of Keith Glover's 60th birthday
Experimental evaluation of instantaneous optimal algorithms for structural control
Nonlinear control in the year 2000
Stable adaptive control and estimation for nonlinear systems : neural and fuzzy approximator techniques
Self-organization, emerging properties, and learning
Geometry of feedback and optimal control
Saturated switching systems
Control of uncertain systems with bounded inputs
Extremum-seeking control and applications : a numerical optimization-based approach
Nonlinear time scale systems in standard and nonstandard forms : analysis and control
Complex time-delay systems : theory and applications
IEEE Transactions on Automatic Control
Zhang K.,Gharesifard B.,Braverman E.Journal of Sensor and Actuator Networks
Abdelrahim M.,Almakhles D.Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
Ma G.,Pagilla P.R.Aerospace Science and Technology
Bao C.,Wang P.,He R.,Tang G.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Wang F.,Wen G.,Peng Z.,Huang T.,Yu Y.Nonlinear Dynamics
Dong X.,Zhang X.,Sun T.Expert Systems with Applications
Peng Z.,Cheng H.,Shi K.,Zou C.,Huang R.,Li X.,Ghosh B.K.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Chen, J.; Xie, S.; Meng, W.; Yang, Q.IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
Yang G.,Hao F.,Zhang L.,Zeng X.International Journal of Control, Automation, and Systems
Mingxing Liu, Baowei Wu, YueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control
Meng X.,Jiang B.,Karimi H.R.Journal of the Franklin Institute
Ma S.,Zhang D.,Zhao Y.,Xian C.,Zheng Y.IEEE Transactions on Cybernetics
Yuan Z.,Xiong Y.,Sun G.,Liu J.,Wu L.Automatica
Liu T.,Zhang P.,Jiang Z.International Journal of Systems Science
Wang, C.; Fu, Y.; Fan, X.International Journal of Robust and Nonlinear Control
Zhai Y.,Gao S.,Su H.Applied Mathematics and Computation
Zhu Z.,Wang F.,Yin Y.,Liu Z.,Chen Z.Science China Information Sciences
Zhang J.,Xu H.,Dai L.,Xia Y.Neurocomputing
Fan, Y.; Yang, Y.; Zhang, Y.Aerospace Science and Technology
An H.,Wang Y.,Wang G.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
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
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
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.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
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
이 과목은 대학원생들을 대상으로 한 과목으로, 산업시스템의 다양한 분야에서 발생하는 스케줄링문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 이론과 기법을 다룬다. 스케줄링은 다양한 제약조건과 목적함수에 부합하도록 작업을 생산자원에 할당하고, 할당된 작업의 순서를 결정하는 의사결정과정이다. 주요 토픽으로는 단일기계, 병렬기계, 플로우샵, 잡샵, 프로젝트 스케줄링, 에이전트 스케줄링, 처리시간의 조정 가능성을 고려한 스케줄링 등을 포함한다. 다양한 스케줄링문제에 대하여 계산복잡도, 최적해법, 근사해법, 그리고 휴리스틱해법 등에 대하여 공부한다. 학생 각자는 선택한 문제에 여러 아이디어를 적용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.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
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.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.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 / 학사
생명체는 현대 기계 및 전기 시스템에서 관찰되는 시간적 및 공간적 정밀도에 필적하거나 종종 능가하는 고도로 복잡하지만 조화로운 역학을 보인다. 이 강좌에서는 생물학적 현상에 적용되는 모델링과 제어 이론의 기본 원리를 탐구한다. 학생들은 수학적 모델, 실험 데이터 및 전산 시뮬레이션을 통합하여 생물학적 시스템의 제어 전략을 식별, 분석 및 설계하는 방법을 배우게 된다. 피드백 제어, 시스템 식별, 확률론적 모델링 및 생체 계측과 같은 주제를 다룰 예정이며, 기계 공학 원리를 사용하여 생명체의 복잡한 역학을 효과적으로 탐색하는데 필요한 지식과 기술을 학생들에게 제시한다.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.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.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
확률제어와 추정론 및 진보된 현대제어 이론의 기초가 되는 Stochastic Process Theory를 배운다. 확률 및 불규칙함수론의 Review로 시작하여 Stationary 및 Ergodic Process의 특성을 규명하고, 그 Power Spectrum을 이론적으로 배운다. 선형 시스템에 불규칙적인 신호가 가해졌을 때의 해를 구하고, 그 Harmonic Analysis를 배운다. Gaussian Process, Markov Process, Poisson Process의 특성을 살피고 그것들의 확률적 해를 모색한다.전선 / 학사
상태변수 방법을 이용한 미분방정식의 설명에 대해 소개한다. 극 할당 테크닉, 상태 평가자, 안정적인 추적을 포함한 상태 공간 디자인 방법. 석사 과정에서 광범위하게 연구되는 높은 수준의 제어 시스템 디자인의 간단히 살펴보며, 선형시각제어, 시스템확인, 비선형제어, 적응적이고 안정적인 제어에 대해서 학습한다.