321 편의 논문
이 논문은 제어 장벽 함수와 미분 가능 최적화를 기반으로 한 데이터 중심 접근법을 통해 다중 에이전트 상호작용에서 안전성을 보장하기 위해 에이전트가 얼마나 자신의 행동을 조정하는지 (책임 할당) 를 학습하고 해석 가능한 정량적 통찰을 제공하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 라벨이 없는 고장 데이터를 기반으로 잠재 고장 모드를 식별하고 정보성 센서를 선택하여 심우주 서식지의 잔여 수명을 예측하는 새로운 비지도 예지 프레임워크를 제안하고, 이를 시뮬레이션 및 NASA C-MAPSS 벤치마크를 통해 기존 방법보다 향상된 정확도로 검증했습니다.
이 논문은 비선형 시스템에서 제어 적용으로 인한 모델 파라미터 분포의 변화를 완화하기 위해 학습 데이터와 일관된 폐루프 시스템을 설계하고, 이를 통해 발생하는 분포 이동을 억제하는 방법을 제안하며, 이를 효율적인 반양정 계획법 (SDP) 으로 해결하고 이득 스케줄링 문제에 적용하여 검증합니다.
이 논문은 비선형 신경 피드백 시스템의 안전성을 보장하기 위해 비선형 전이 함수 구조를 활용한 정밀한 다면체 포락선을 계산하고 이를 혼합 정수 선형 계획법 (MILP) 으로 인코딩하여 기존 방법보다 한 자릿수 이상 향상된 성능으로 도달 집합을 추론하는 새로운 알고리즘을 제안합니다.
이 논문은 안전성, 제어 입력의 한계, 그리고 급격한 변화를 방지하는 리프시츠 연속성을 동시에 보장하기 위해 보조 동적 필터를 통합한 필터링 제어 장벽 함수 (FCBF) 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 개별 및 결합 제약 조건 하에서 이종 비선형 다중 에이전트 시스템을 조정하기 위해, 에이전트들의 최적화된 상호작용을 통해 협력적 과제가 도출되도록 하는 분산 모델 예측 제어 (MPC) 프레임워크를 제안하고 그 수렴성 및 안정성을 증명합니다.
이 논문은 양자 가속기를 위한 오픈소스 소프트웨어 인프라가 부족하다는 문제를 해결하기 위해, 오픈MP 양자 커널을 양자 처리 장치 (QPU) 에 원활하게 오프로딩하고 결과를 고전 컴퓨팅 환경으로 되돌려주며 양자 자원을 효율적으로 스케줄링하는 통합 실행 환경 'CONQURE'를 제안하고 그 유효성을 검증합니다.
이 논문은 각도 측정만 사용되는 상대 궤도 결정의 관측성 한계를 극복하기 위해, 출력 공간 탐색을 극대화하는 능동 학습 기반 입력 설계 알고리즘을 제안하고 이를 확장 칼만 필터 및 모델 예측 제어와 결합하여 자율 랑데부 성공을 입증합니다.
이 논문은 무한 시간 선형 2 차 (LQ) 게임의 피드백 내쉬 균형을 근사하기 위해 유한 시간 전략을 제안하고, 해당 균형의 존재 조건과 계산 알고리즘을 제시하며, 유한 시간 전략이 무한 시간 균형의 비용에 수렴함을 증명하고 비용 오차에 대한 상한을 도출합니다.
이 논문은 이산화 및 클록 드리프트와 같은 하드웨어 구현 과제를 해결하고, 단일 컨버터 및 다중 컨버터 실험을 통해 블랙스타트 능력과 전력 공유 특성을 입증함으로써 그리드 형성 DC/AC 컨버터용 각도 드롭 제어의 하드웨어 검증과 분석을 제시합니다.
이 논문은 비선형 시변 시스템의 제어에서 심층 강화학습 (DRL) 의 성능을 극대화하고 시간 변화에 대한 강인성을 확보하기 위해, DRL 과 경계 극값 탐색 (ES) 을 결합한 하이브리드 제어기 개발과 그 유효성을 수치 시뮬레이션 및 로스 알라모스 중성자 과학 센터의 입자가속기 빔 수송 시스템 자동 튜닝 사례를 통해 입증했습니다.
이 논문은 이질적인 다중 에이전트 환경에서 에이전트 간 유사도 (affinity) 에 기반한 편향 및 중요도 보정 메커니즘을 통해 독립 학습 대비 샘플 복잡도를 줄이면서도 개인화와 협업의 이점을 자동으로 조절하는 'AffPCL' 프레임워크를 제안하고, 이질성이 높은 상황에서도 선형 속도 향상을 달성할 수 있음을 이론적으로 증명합니다.
이 논문은 분산 부분 관측 마르코프 결정 과정 (Dec-POMDP) 환경에서 상호 정보량을 기반으로 한 정보 이론적 목적 함수의 단조 서브모듈러 성질을 활용하여, 감지 에이전트 선정과 협력적 감지 정책 생성을 동시에 최적화하는 IMAS 알고리즘을 제안하고 성능 보장을 증명합니다.
이 논문은 확산 정책 (Diffusion Policies) 의 학습 분포를 유지하면서 실시간으로 안전성을 보장하기 위해 경로 일관성 기반의 안전 필터링 (PACS) 을 제안하며, 이를 통해 기존 안전 기법 대비 작업 성공률을 크게 향상시키고 동적 환경에서 공식적인 안전 보장을 달성함을 보여줍니다.
이 연구는 고밀도 표면 근전도 (HD sEMG) 를 이용한 다자유도 손가락 움직임 해독에서 공간 기술자 (MLD-BFM) 가 기존 시간 영역 특징보다 통계적으로 유의미한 성능 향상을 보이지는 않았으나, 차원 축소 방법보다 공간 해상도를 유지하는 것이 더 중요함을 확인했습니다.
이 논문은 무선 네트워크의 주파수 선택적 전자기장 (EMF) 예측을 위해 다양한 맥락 정보를 통합하고 불확실성을 정량화하는 조건부 확산 기반 프레임워크 'EMFusion'을 제안하며, 기존 모델보다 예측 정확도와 신뢰성을 크게 향상시킨다고 설명합니다.
이 논문은 모듈형 자가 재구성 로봇 'SnailBot'을 위해 ArUco 마커 인식, 광학 흐름 분석, IMU 데이터 처리를 통합한 상대적 위치 추정 시스템을 설계하고 실시간 실험을 통해 그 유효성을 입증했습니다.
이 논문은 로렌츠 다항식 이론을 볼록 원뿔 위의 변분 분석 및 원뿔 제약 동역학으로 확장하여, -로렌츠 형식과 관련된 새로운 원뿔 구조를 정의하고 이를 통해 음의 의존성 해석과 원뿔 제약 하의 리아푸노프 안정성 기준을 제시합니다.
이 논문은 성능 추정 문제 (PEP) 를 활용하여 정확한 그래디언트 환경에서도 국소 업데이트를 도입한 DIGing 알고리즘이 분산 최적화를 가속화할 수 있음을 수학적으로 증명하고, 추가적인 업데이트 없이 두 번의 국소 업데이트만으로 최대 성능 향상을 얻을 수 있음을 보여줍니다.
이 논문은 압전 (PzE) 과 압저항 (PzR) 센서를 활용한 하이브리드 촉각 감지와 이차 계획법을 통한 내부 힘 최적화를 결합하여, 다손가락 로봇 그리퍼의 미끄러짐을 50ms 미만으로 실시간으로 제어하고 안정화하는 새로운 방법을 제시합니다.