kiki's world: 2013

제어란 학문은 참 매력적이긴 한데,   범재인 나에게 점점   괴로움을 안겨주기도 한다.

무엇보다   나이는 먹어가고,   돈은 없고,    현대 사회에서   의식주가 해결 안되면    신선 놀음도 사치다~~~ 먹고 사는 게 해결되야 꿈이던 취미던 부담어없이 즐길 수 있지 않을까~~

제어는 재밌지만,   현실은   선택을 강요한다.    먹고 사는 것 걱정없이   제어 연구만 할 수 있으면 좋겠다 ㅎㅎㅎ;

제어는 짬뽕이다.

제어를 하기 위해 필요한   지식 들을 정리해보면, ( 책에도 가끔 언급은 되어있지만,   대부분의 제어 책은 그냥 이론뿐,   문제는   그것만으로는 제어를 할 수 없다는게 넌센스 ㅡㅡ^)

( 내 맘대로 쓰는 글이니,   틀려도 책임 못진다 ㅎㅎㅎㅎ)

What skills are required to do control ????? (It is a just my opinion!!!)

모델링 센스 (modeling sense)   :   주어진 시스템을 수학적(?)으로 모델링을 할 수 있어야 한다. 즉, 제어 이론을 알기 이전에    제어할 대상을 자~~알 알아야 한다. (ㅡㅡ;; )

                     이게 골 때리는게   로봇 제어할려고 하면, 일단 로봇에 대해 자세히 알아야 한다. kinematics 라던지, 동역학이라던지....

즉, 제어 대상에 대해 먼저   세세히 파악을 해 놔야 한다.   제어 이론과는 무관하게 ㅡㅡ;;

뭐 솔직히 그냥 대충할거면,   pid   써서, 대충 튜닝만 하면   흠 왠만하면 대충~~은 동작할 껄~~~~     이렇게 할거면, 솔직히   아래의 수많은 학문을 알 필요 없다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

뭐 판단은 알아서... 자기 하고 싶은 만큼만 하자...   아   피곤한 인생이여~~~~

수학 수학 수학 수학 수학 (mathematics) : 제어 이론은 결국 수학이다. ㅡㅡㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

System identification :   모델링과도 연관이 있고,   이게 없으면   솔직히 제어 이론이 무용지물이다.        시스템 식별을 통해서   model structure 가 타당한지, 실험적으로 검증하는 데 사용할 수 있다.

제어 책은 허구헌 날   모델과 numerical value 를 제공하는데, 이건 솔직히 단순 문제 풀이 밖에 안된다.   그러나   불행히도, 현실 세계에서   과연 누가 그 시스템에 대한 numerical value 를 제공해 줄까?   ㅎㅎㅎㅎ;;   거의 없다.   자기의 일은 스스로 하듯이 스스로 찾아야 한다. ㅡㅡ^

numerical value 모르면,   무슨 수로 제어기를 설계한단 말인가   ~~~ ㅎㅎㅎ;;

시스템 식별 실험은 numerical value 를 추정하는데에도 쓰이는 학문이다.

( 아 ~~~ 줸장,   제어 이론보다 먼저 이걸 마스터 했어야 했어... 근데 이거 교과 과정으로 있는 곳이   있나?   거의 없는 거 같은데,,

시스템 식별에 대해 자세하게 다룬 수업을 들어본적이 없다.     결국   스스로 깨닫고 맨 땅에 헤딩을 해야 할 상황....

문제는    이 쪽 학문에   익숙해지기에는 내 두뇌가   평범해서 괴롭다 ㅠ.ㅠ)

adaptive filtering ? signal processing ? : 시스템 식별 학문을 할려면, 결국 신호 처리 무조건 들어간다.

adaptive filtering 책을 이것 저것 뒤적여 봤는데, system identification 이 adaptive filtering 내용에 있더라 ㅡㅡ;;     하긴 뭐   결국 optimization problem 과도 일맥 상통하지..   least square 라던지,   기타 등등

linear control (theory) :  전체 제어 이론에서 선형 제어는 뭐 그냥 껌 수준 ?.   기본이다 기본....

근데 웃긴건,   대부분의 논문 등이   선형 제어 위주로 다룬다는 거,,, 왜냐면 쉽거든 ㅡㅡ;;;

나도 이해해...   비선형은   내게 너무나 먼 그대여~~~~~나도 선형 모델에서 벗어나지 못하고 있어 ㅜ.ㅜ

결국 stability 와 performance 가   전부~~~~~    stability 란 무엇인가에 대해 깨달아라   그러면 길이 열리리라~~~~

nonlinear control :    제어 이론의 꽃이라고 본다.   사랑해요 비선형~~~ 그러나 내 두뇌는 비선형을 이해하기엔 부족하다 ㅠ.ㅠ

비선형 시스템을 이해하면   선형 제어를 그냥 씹어먹는다.     비선형 제어는 선형 제어를 포함하니까 ㅎㅎㅎㅎㅎ

robust control :   선형 제어든 비선형 제어든   그냥 uncertainty 추가한 것 밖에 없다. 내가 보기엔....     나두 잘은 모른다.    자세히 익혀보고 싶지만,   시간도 없고, 맨 땅에 헤딩에는 한계가 있는 법~~~~

adaptive control :   fixed controller 에 반대 개념....   그냥 제어 게인이라던지 다른거라던지 뭔가가   changeable 하면서   adaptive 하면   adaptive control 이라고 부르는 것 같다.

이것도   indirect, direct   이렇게 나눠지는 거 같은데,    구현해 본적이 없어서   나두 잘은 모른다.   몇번   책을 보다가   중단중이다.   왜 이리 책은 어렵게 써놓았는지...

적응 제어 잘 할려면,   estimation 이라던지, system identification 이라던지   여러 스킬들을 더 요구한다.

뭐 제어의 궁극은 인공지능이라고 스스로 생각하지만, 뭐 인공지능도 결국 adaptive control 이니,   적응 제어가   궁극점이라고 할 수 있다.   그러니까   적응 제어는 어렵다.!!!!!

optimal control   :    뭐 이런 것도 있다던데,     LQR 뭐 이런거 말하는거 같은데,    그냥 제어기 설계를   어떻게 최적화 할거냐 문제인듯..

뭐 결국 object funcation   이 관건이겠지.. 최적화는 뭐 다 거기서 거기더라... concept 만 보면..

stochastic system :   뭐 이 바닥 굴러먹으니   뭔놈의 확률 통계가 안 끼어드는데가 없냐... 아~~ 확률 통계 잘 못하는데...

뭔놈의   앙상블이라던지   (넌 뭐하는 놈이냐~~)      아무튼   이놈의   확률, 통계 개념은   단골 손님이더라......

제어 응용 관련해서~~~~~ related to applications of the control

----- mainly robot control application -----

tracking control :    대부분의 제어가 tracking contol 에 속하겠지..   죄다 reference signal   following 하는 것을 주로 다루니깐..

interaction control : 흠, 그냥 contact 이 있는 task 에 해당... hybrid force/position control 이라던지, impedance control 이라던지   이 2개가 active compliance control 의 대표 방법론이다.

갑자기 블로그를 만들어서   혼자 주저리 주저리 떠드는 이 상황... 이 짓도 몇일이나 갈련지 모르겠네........

앞으로 같이    로봇 제어를 함께 할 수 있는   사람이 있었으면 하는 바람이 있긴 하다.

취미로 라던지,   뭐 인터넷이 발달했으니    online 상에서 서로 discussion 이라고 주고 받을 수 있는 상대가 있으면 좋겠다고 생각은 하는데,    인생이 바쁘니      얼마나 관계가 지속될지 의문이다.

제어에 대해 주저리 주저리 떠들었는데, 뭐 빠진 것도 있겠지만....    내가 봤을 땐 다 필요없어~~~~~

신소재 분야에서   신소재 만들어 내고 (새로운 actuator 라던지, new sensor 라던지~~~)

그냥 인공지능 하나만 제대로 나오면 제어는 끝이야 끝~~~~    이미 기본적인 제어 이론은 다 성립되어 있잖아~~~~

현재 문제는   그걸 움직일   두뇌가 없다는 게 문제일 뿐이니....

굳이 나누자면,   actuator 를 제어하는 low level 의 제어는   현재   이론만으로도 충분하다고 봄.

command 를 줄 수 있는   두뇌 역할을 하는 high level 의 제어   즉, 인공 지능만 있으면     제어에 대 격변이 일어날거야...

더 이상 제어 이론을 더 할 필요가 없어질지도....ㅎㅎㅎ    인공지능이   최적화 라던지, 적응 제어라던지   알아서 척척 처리하겠지 ...   사람이 더 이상 끙끙대면서   제어 파라메터 설계할 필요가 없겠지 ㅡㅡ;;

아~~ 말은 많았는데,      나이는 먹어가는데   내 실력은 아직 여전히 부족하다는 데에    한숨만 나온다.

이론 지식과    실기 지식 (구현 지식) 을 동시에   갖추고 싶은데,   휴~~ 이론 지식도 아직 형편 없고,     구현 스킬 등의 경험을 쌓기에는   여러 어려움이 너무 많구나~~~

내가 하고 싶은 것을 하고 싶으나, 현실은 녹록치 않은 듯~~~~~~    졸업 후에 (내가 원하는) 로봇 제어를 계속 할 수 있을지도 모르겠다~~~~~~ㅎㅎㅎㅎㅎ;;;   (로봇도 너무 분야가 넓고,,,,   아직은 돈이 안되니깐~~~~ㅠ.ㅠ)

아~~~   Machine learning 이   인공지능에의 출발점일 줄 알았어~~~~~

나의 이쪽 분야 지식은 미천하지만, ( 결국 또   시간날 때   맨 땅에 헤딩하며 잠깐 관련 책을 독서한 수준이니 ㅡㅡ;;)

현재까지로는 Machine learning 은 AI 가 아니더라~~~

그냥 뭐 좀 더 정교한 계산 알고리즘 수준 ???

지능 제어라고 이름이 붙었지만,    스스로 생각하는 혹은 창조하는 기능이 없는 걸 지능이라고 말하기엔   어폐가 있다..

지능 제어는 결국   또 하나의 제어 접근법으로 밖에    안 보이는데~~~

뭐 그래도 fuzzy 나 neural network 나 다 가치가 있으니   학문으로 자리 잡았고,   상황에 따라 확실히 강력한 알고리즘의   기능을 보여주는 것 같다.   (뭐 그래봤자 전혀 인공 지능으로는 보이지 않는다 ㅡㅡ;;)

내가 죽기 전에   정말 스스로 생각 및 창조하는 인공 지능을   볼 수 있을까?????   죽기 전에 보고 싶다~~~

역시 제어는 짬뽕 학문이다.   범재인 내 두뇌로는    괴로움만 커진다 ㅡㅡ;;;;      전통적인 제어 이론을  다루다가    지능 제어를 접하게 되면, 이건 뭐   그냥 거의 완전 새로운 분야다 ㅡㅡ;;   에휴~~~

그래도 역시   불행하지만   현실이 이러니   맨땅에 헤딩하면서    지능 제어를   한번 구현해 볼까 한다...

조만간   퍼지 제어에 도전해 볼 생각이다.   Mamdani 은   쪼까 감이 오는데, sugeno 는 모르겠네, 뭐 이래봤자    수박에 겉핥기 수준으로    그냥   개념이 드디어 약간 보인다고 해야 하나...

부디 무사히 구현이 될 수 있도록 비나이다 비나이다~~~   (C/C++ 로 어떻게 구현하지 ㅠ.ㅠ    기본 소스 코드가 있었으면,,,   프로그래밍은 어렵다 ㅠ.ㅠ)

kiki's world

2013년 4월 16일 화요일

제어란 ??? Control is ......... what ?

Machine Learning ~~~

2013년 3월 28일 목요일

생기원 (KITECH) 로보틱스 기술 (로봇 팔 부분)

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