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논문 기본 정보

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한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제27권 5A호
발행연도
2002.5
수록면
467 - 474 (8page)

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신경회로망을 이용한 대부분의 제어 응용은 인공적인 지각 기능에 의한 자동 조절로 대표된다. 그것은 종종 생물계의 방식과 같은 경험에 의한 지능 제어이고 직관과 패턴인식 제어이다. 현재 많은 자동화된 건물들에서 건물 공조에 대한 제어로서 구조가 단순하고 매우 견실한 특성을 지니 PI(Proportional Integral) 제어에 의한 공조를 수행하고 있지만 좋은 성능을 유지하기 위해서는 적절한 동조 및 재동조가 필요한다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하고 제어기의 제어 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로, 신경회로망 학습방법(지도/비지도/강화학습) 중의 하나인 강화학습법을 이용한 강화학습 제어기르 제안하였으며, 이를 환경실험실 내의 실제 운전 중인 공조시스템에서 실험하여 그 타당성을 입증하였다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ.서론

Ⅱ.제어 이론

Ⅲ.실험 장치

Ⅳ.실험 결과

Ⅴ.결론 및 향후 연구

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