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민대홍(Daehong Min),정근우(Keun-woo Jung),권기영(Ki-young Kwon),박주영(Jooyoung Park) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어 문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다. Navigation problems include the task of determining the control input under various constraints for systems such as mobile robots subject to uncertain disturbance. Such tasks can be modeled as constrained stochastic control problems. In order to solve these control problems, one may try to utilize the dynamic programming(DP) methods which rely on the concept of optimal value function. However, in most real-world problems, this trial would give us many difficulties; for examples, the exact system model may not be known; the computation of the optimal control policy may be impossible; and/or a huge amount of computing resource may be in need. As a strategy to overcome the difficulties of DP, one can utilize ADP(approximate dynamic programming) methods, which find suboptimal control policies resorting to approximate value functions. In this paper, we apply recently proposed ADP methods to a class of navigation problems having complex constraints, and observe the resultant performance characteristics.
민대홍(Daehong Min),정근우(Keun-woo Jung),권기영(Ki-young Kwon),박주영(Jooyoung Park) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
강화학습(reinforcement leaning)은 최근에 이루어진 비약적인 이론적 발전에 힘입어 계산 지능(computational intelligence) 분야의 핵심적인 주제의 하나로 자리 잡아 가고 있다. 현재 강화학습 기법은 가치함수(value function)를 기반으로 하는 방법, 액터-크리틱(actor-critic) 기법, 그리고 정책(policy)의 파라메터를 직접 탐색하는 기법 등의 방향으로 계속적인 발전을 이루어 가고 있으며, 특히 최신 강화학습 기법들은 각종 공학 문제에 우수한 성능을 보이며 적용되는 경향을 보여주고 있다. 본 논문에서는 최신 강화학습 기법들 중 공학적 활용성이 뛰어난 것으로 판단되는 e-NAC(episodic natural actor-critic) 알고리즘을 간단히 소개하고 이를 적절히 수정한 후 이동로봇의 경로추종제어문제(path following control task)에 적용하는 문제를 고려한다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 고려한 수정된 e-NAC 알고리즘이 이동로봇제어문제에서 고전적인 PD 제어기에 비해 개선된 성능을 제공함을 보여준다.
정근우(Keun-woo Jung),민대홍(Daehong Min),박주영(Jooyoung Park) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
최근 들어 강화학습(reinforcement leaning)은 계산 지능(computational intelligence) 분야에서 주요한 도구로 자리잡아 가고 있다. 현재 강화학습 기법은 가치함수 기반 기법(value-function-based methods), 액터-크리틱 기법(actor-critic methods) 및 정책 탐색 기법(policy search methods) 등의 방향으로 계속적인 발전을 이루어 가고 있으며, 특히 최근에 발표된 새로운 강화학습 기법들은 로봇학습을 비롯한 각종 공학 문제에 성공적으로 적용되는 모습을 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근에 소개된 강화학습 방법론들 중 공학적 활용성이 뛰어난 것으로 판단되는 주요기법들을 간단히 소개하고, 시뮬레이션을 통하여 이들이 갖는 성능을 비교·평가해보는 작업을 수행하였다. 이러한 비교·평가 작업에서는 RWR(reward-weighted regression) 기법과 NAC(natural actor-critic) 기법이 고려되었으며, 성능평가를 위한 시뮬레이션 대상으로는 도립진자 문제가 활용되었다.
근판 및 근피판 작성시 운동기능보존에 관한 실험적 연구
김승홍,최광배,민대홍,윤진호 大韓成形外科學會 1982 Archives of Plastic Surgery Vol.9 No.1
Muscle and myocutaneous flaps have become enormously useful reconstructive tools. Utilization of these flaps, however, often compromises or sacrifices donor motor function. These motor losses can be clinically signicant in certain activities. Accordingly, when less than total muscle bulk or their cutaneous teritory, are required for reconstruction, these muscles have a consistent proximal branching of their neurovascular anatomy that makes possible surgically splitting the units allows transfer of cutaneous paddles carried by on branch of the split muscle, and preservation of motor function with the remaining branch. This potential muscle and myocutaneous units may include the latissimus dorsi, pectoralis major, trapezius, external oblique, gluteus maximus, temporalis, and soleus. This study describes the anatomical basis for this maneuvers, reports experimental application of the latissimus dorsi myocutaneous units split for motor preservation in 8 dogs. In each case, demonstrable motor function was preserved and successful flap transfer accomplished.