• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.5
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• pp.448-454
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• 2008

This paper deals with a behavior based decentralized control strategy for UAV swarming utilizing the artificial potential functions and the sliding mode control technique. Individual interactions for swarming behavior are modeled using the artificial potential functions. The motion of individual UAV is directed toward the negative gradient of the combined potential. For tracking the reference trajectory of UAV swarming, a swarming center is considered as the object of control. The sliding-mode control technique is adopted to make the proposed swarm control strategy robust with respect to the system uncertainties and the varying mission environment. Numerical simulation is performed to verify the performance of the proposed controller.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.11
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• pp.2554-2561
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• 2015

In this paper, we strengthen the advantages of a simple PID controller as a study on the formation control of mobile robots and propose an adaptive PID controller with robust performance at the dynamics characteristics of following robot. Simulation studies show that the adaptive PID controller has better keeping constant distance and angle such as tracking performance of following robot for the formation control than a conventional PID controller. This is the proposed adaptive PID controller to change the gains is found to represent the best performance. This is able to verify that the performance of the proposed adaptive PID controller is excellent.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.8
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• pp.1811-1817
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• 2014

In this paper, a PID controller with interpolated gains by use of neural networks is proposed for the formation control problem that following robots track a leading robot with constant distances and angles when there are changes in the mass of the following robot. The whole control system is composed of a kinematic controller and a dynamic controller considering the robot dynamics. The dynamic controller is the PID controller with varying gains, and the proper gains are obtained for some representative masses of the follower robot by the genetic algorithm. Neural networks is trained using the genetic algorithm with the gain data obtained in the previous step. The trained neural network determines optimal PID gains for a random mass of following robot. Simulation studies show that for arbitrary masses of the tracking robot, the PID controller with interpolated gains by the trained neural network has better tracking performance than that of the PID controller with fixed gains.

• ICROS
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• v.19 no.2
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• pp.34-38
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• 2013

자연계에서 빈번히 목격되는 군집 현상과 그 효용성의 고찰에 기인하여, 최근 다중 이동 로봇의 협업에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 다중 이동 로봇의 군집 제어 방법론들을 설명하고, 그와 관련된 최신 결과들도 소개한다. 특히 군집 제어 문제를 해결하기 위한 대표적인 방식인 행동 기반 접근법, 가상 구조 접근법, 선도-추종 접근법, 그래프 이론 기반 접근법 위주로 소개한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.12
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• pp.971-980
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• 2021

Recently popularized drone technologies have revealed that low-cost small unmanned aerial vehicles(UAVs) can be a significant threat to prevailing power by operating in group or in swarms. Researchers in many countries have tried to utilize integrated swarm unmanned aerial system(SUAS) in the battlefield. Agency for Defense Development also identified four core technologies in developing SUAS: swarm control, swarm network, swarm information, and swarm collaboration, and the authors started researches on swarm control and network technologies in order to be able to operate vehicle platforms as the first stage. This paper introduces design and integration of SUAS consisting of small fixed-wing UAVs, swarm control and network algorithms, a ground control system, and a launcher, with which swarm control and network technologies have been verified by flight tests. 19 fixed-wing UAVs succeeded in swarm flight in the final flight test for the first time as a domestic research.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.205-206
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• 2021

본 논문에서는 ROS를 이용한 드론 군집 비행 시뮬레이션을 구현한 결과를 보인다. ROS 환경에서 Gazebo 시뮬레이션 툴과 ArduPilot을 이용하여 모델링된 드론을 Gazebo에 적용한 뒤, 프로그래밍된 명령을 적용하여 각각의 드론이 명령에 따라 제어되는 군집비행을 보인다. 시뮬레이션은 12대의 드론이 각각 cpp 파일에 따라 제어되도록 설정한 launch 파일을 roslaunch하여 설정한 모든 드론이 Gazebo에서 각각 제어되는 군집비행 시뮬레이션을 구현하였다.

• ICROS
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• v.19 no.2
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• pp.26-33
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• 2013

과학 기술의 발달로 다수의 로봇이나 비행체 등을 운영하게 되면서 하나의 시스템을 운용할 때는 나타나지 않던 새로운 동역학적 특성들이 나타나게 되었다. 생물 및 생태학에서는 이미 오래전부터 이러한 군집 현상과 그 현상의 이면에 있는 목적 등이 연구의 대상이 되었고 그것에서 새로운 교훈을 얻고자 하였다. 서로 상호 작용을 하는 다수의 부시스템로 구성된 다개체 시스템의 출현으로 인해 그것의 공학적 분석을 위해 새로운 시스템 이론적 해석과 그에 따른 제어 문제들이 주목을 받고 있다. 다개체 시스템이 특정한 목적을 달성하기 위하여 개별 부시스템이 달성해야 할 세부 제어 문제 정의 및 제어 알고리즘에 대한 연구가 활발히 주목을 받고 있다. 본 기고에서는 자연과 공학에 나타나는 다개체 시스템이 보이는 군집 현상의 사례들과 주요 연구 문제를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.3-4
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• 2020

공연을 위한 드론 군집비행의 제어시스템에 관한 기존의 연구 결과들은 실시간으로 반응하지 않으며, 비숙련자가 제어하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 첫 번째로 HCI를 기반으로 한 웨어러블 형태의 장갑 컨트롤러를 사용한다. 두 번째로 각각의 음 정보에 실시간으로 반응하도록 FFT를 사용한 주파수 정보를 컴퓨터로 수신 받는다. 세 번째로 각각의 군집비행 움직임 정보를 복수의 드론에게 송신하는 새로운 방법의 드론 실시간 군집비행 제어시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.379-380
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• 2009

히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법을 이용한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1099-1103
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• 2018

Platooning of vehicles is an efficient traffic management model that improves traffic flow and fuel consumption. Especially, it is necessary to reduce computational load and networking overhead in automated connected vehicle systems. Because it is important to maintain the size of the platoon group appropriately for efficient platoon operation, this study proposed a dynamic grouping scheme for platooning in an automated vehicle system. The proposed scheme is analyzed by a mathematical model based on Markov chain. From the performance evaluation, it was confirmed that the proposed scheme appropriately controls the size of the platoon group.