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Generating Multi-agent Patrol Areas by Reinforcement Learning
Bumjin Park,Cheongwoong Kang,Jaesik Choi 제어로봇시스템학회 2021 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
In this paper, we designed reinforcement learning environment for distributed patrolling agents. In the partially observable environment, the agents take actions for each one’s interest and the non-stationary problem in multi-agent setting encourages the agents not to invade other agent’s region. In our environment, the patrolling routes for the agents are generated implicitly. We suggested different types of the environments and evaluated with different initial positions of the agents. We also show how the reinforcement learning algorithm changes the distribution of agents as training time goes.
A 62.6-pJ/Conversion Temperature Sensor with a Capacitor Voltage Division
Bumjin Park,Youngwoo Ji,Jae-Yoon Sim 대한전자공학회 2021 Journal of semiconductor technology and science Vol.21 No.1
This paper presents an ultra-low-power temperature sensor that detects the temperature with a leakage-based bandgap circuit and converts it with an asynchronous SAR ADC. The implemented temperature sensor consumes 487 ㎺ at 20℃ with an energy efficiency of 62.6 pJ/conversion. A 1-point and 2-point calibrations show peak-to-peak inaccuracies of -3.43/+2.77 ℃ and -1.63/+1.63℃, respectively, in a temperature range of -30-to-100 ℃. The supply sensitivity is 0.61 ℃/V at 20 ℃.
박범진(Park, Bumjin) 한국경영교육학회 2020 경영교육연구 Vol.35 No.1
[연구목적] 본 연구의 목적은 감사보수와 감사시간이 감사위원회 보상에 미치는 영향을 검증함으로써 재무보고에 대한 감시수요수준과 감사인의 노력이 감사위원회의 감시역할을 보완하여 높은 보상으로 이어지는지를 검증하는 것이다. [연구방법] 본 연구는 재무보고에 대한 감시수요수준으로 감사보수를 이용하였고 감사인의 노력을 나타내기 위해 감사시간을 이용하였다. 이러한 감사보수와 감사시간이 감사위원회 보상에 미치는 영향을 회귀분석 하였다. [연구결과] 분석결과에 의하면, 감사보수와 감사시간은 둘 다 감사위원회 보상과 양(+)의 관련성이 존재하였다. 이러한 관련성은 현직감사인의 비감사서비스 제공여부에 따라 달라지지 않았으나 감사인에 대한 고객의 중요성에 따라서는 달라졌다. 이러한 결과는 높은 감사보수와 많은 감사시간이 항상 감사위원회의 감시역할을 보완한다고 볼 수 없는 것이다. 그러나 다른 한편으로 감사인 독립성이 확보된다면 재무보고에 대한 감시수요수준과 감사인 노력은 감사위원회의 감시활동을 보완하여 그들의 보상을 높이는 것으로 보인다. [연구의 시사점] 본 연구의 결과는 감사위원회 보상에 대한 결정요인을 제시함으로써 감사위원회의 경영자에 대한 감시효과성을 극대화할 수 있는 정책적 입안의 근거를 보여주었다. [Purpose] The purpose of this study is to investigate whether the demand for monitoring of the financial reporting process and auditor effort complement the monitoring function of audit committees and thus lead to greater audit committee compensation by examining the relationship between either audit fees or audit hours and audit committee compensation. [Methodology] This study uses audit fees as the demand level of monitoring for financial reporting and audit hours are used to capture auditor efforts. The effects of audit fees and audit hours on the compensation of the audit committee are regressed. [Findings] The results show that audit fees as well as audit hours are positively associated with audit committee compensation. These relationships do not depend on the provision of non-audit services by the incumbent auditor to their clients but vary depending on the magnitude of the client’s economic importance to the auditor. These results suggest that high audit fees and audit hours do not always complement the monitoring function of audit committees. On the other side, the demand for monitoring of the financial reporting process and auditor effort can serve as enrichments of audit committee roles when auditor independence is not impaired and thereby may increase their compensation. [Implications] The results of this study show the direction of policy making to maximize the monitoring effectiveness of the audit committee for managers by presenting the determinants of the audit committee compensation.
박범진(Bumjin Park),박현전(Hyunjun Park),홍창호(Changho Hong) 한국항공우주학회 2005 韓國航空宇宙學會誌 Vol.33 No.3
본 논문에서는 광범위한 함수 근사성질을 갖고 있는 신경회로망을 이용하여, 시스템의 입출력 조화성분의 선형관계를 표현하기 위해 추정된 전달행렬의 적용범위를 확장할 수 있는 적응 고차조화제어(Higher Harmonic Control, HHC) 기법을 제안하고 있다. 신경회로망의 학습신호는 추정된 전달행렬을 기반으로 계산된 최적제어 이득 값 행렬을 이용하여 구성된다. 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습방법은 Lyapunov 직접 방법을 이용하여 유도하였다. 6개의 입력과 2개의 출력을 갖는 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 적응 고차조화제어 기법이 불확실한 전달행렬에 적용 가능함을 보였다. In this paper, adaptive higher harmonic control technique using Neural Networks (NN) is proposed. First, linear transfer function is estimated to relate the input harmonics and output harmonics, then NN which has the universal function approximation property is applied to expand application range of the transfer function. Optimal control gain matrix computed from the transfer function is used to train NN weights. Online weight adaptation laws are derived from Lyapunov's direct method to guarantee internal stability. Results of the simulation of 6-input 2-output nonlinear system show that adaptive HHC is applicable to the system with uncertain transfer function.
신경회로망 보상기를 이용한 무인헬리콥터의 비선형적응제어
박범진(Bumjin Park),홍창호(Changho Hong) 한국항공우주학회 2010 韓國航空宇宙學會誌 Vol.38 No.4
PD 제어기 기반으로 설계된 무인헬리콥터의 내부루프 제어기의 성능을 향상시키기 위하여 한 개의 신경회로망이 적용되었다. 오차방정식의 응답특성 기반으로 설계된 PD 제어기는 운동모델의 비선형성에 의해 성능이 저하된다. 이러한 비선형성은 운동모델로부터 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)로 분리되었고 신경회로망의 출력에 의해 보상되었다. 신경회로망의 학습에는 제어기 안정성 보장을 위하여 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 신경회로망에 의한 PD제어기의 성능향상은 비선형성을 갖고 있는 무인헬리콥터의 수치시뮬레이션 결과로 보였다. To improve the performance of inner loop based on PD controller for an unmanned helicopter, neural networks are applied. The performance of PD controller designed on the response characteristics of error dynamics decreases because of uncertain nonlinearities of the system. The nonlinearities are decoupled to modified dynamic inversion model(MDIM) and are compensated by the neural networks. For the training of the neural networks, online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method are used to guarantee the stability of the controller. The results of the improved performance of PD controller by neural networks are illustrated in the simulation of unmanned helicopter with nonlinearities.