• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2498-2500
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• 2005

본 논문에서는 복잡한 비선형 동력학 시스템에서의 신뢰성 있고, 융통성 있는 동작을 위한 디지털제어기의 퍼지 모델 기반 설계 도구를 제안하고, 연속시간 비선형 시스템을 위해 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 방법을 제안한다. 이를 위해, 연속시간 시스템에 대해 연속시간 TS 퍼지 모델이 구성되고, 그 다음 연속시간 퍼지 모델 기반 제어기는 등가의 이산시간 퍼지 모델 기반 제어기로 변환된다. 마지막으로 단일링크 유연로봇 시스템의 디지털 제어에 제안된 방법을 적용해 그 효용성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2007.06a
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• pp.132-138
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• 2007

최근 반도체 및 디스플레이 산업 등에서 초정밀 가공, 측정 등이 필요함에 따라, 외란과 내부 진동을 차단하는 방진 시스템에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 기존에 소개된 여러 방진 시스템 중에서 가장 많이 연구되는 공기스프링은 압축 공기를 이용하여 큰 하중을 지지할 수 있으면서 상대적으로 낮은 강성으로 낮은 고유진동수를 유지할 수 있다. 본 연구는 기존의 레벨링밸브를 이용한 수동 방진 시스템을 분석하여 이를 개선하고 디스플레이장비용 능동 방진 시스템을 설계하였다. 공기의 비선형 특성에 기인하는 복잡한 비선형 시스템 제어에 PID 제어기 보다 유리한 퍼지 제어기를 설계하였고, 실험과 해석을 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.10
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• pp.1444-1453
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• 1993

비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2069-2084
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• 2000

최근 들어 무선 ATM, 무선 LAN 및 디지털 지상 방송 시스템 등을 위한 고속 전송 방식으로 큰 관심을 받고 있는 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 다중 직교 부반송파를 이용하여 신호를 전송함으로써 전송 신호 진폭의 변화가 매우 심하여 고출력 증폭기의 비선형 특성으로 인한 심각한 왜곡이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 비선형 왜곡의 보상을 위한 기저대역 사전왜곡기 (baseband predistorter)를 실제 구현할 때 계산 복잡도를 크게 감소할 수 있는 효율적인 구조를 제안하였다. 또한, 이러한 구조에 기반하여 수십 Mbps급 고속 무선 ATM 등에 사용 가능한 사전왜곡기를 VHDL을 이용하여 설계하고 ASIC화를 위하여 Synopsys tool을 통해 합성하였으며 실제 Altera FPGA에 구현하여 이의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.636-638
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• 1999

본 논문에서는 선형 대규모 시스템(large-scale systems)에 대하여 강건한 분산 제어기를 설계한다. 동일한 부시템(identical subsystems)들이 서로 대칭적으로 연결되어 있는 제어기 설계 시 불확실성은 부시스템 행렬과 연결 시스템 행렬의 유계된 매개 변수 변동을 모두 고려한다. 본 논문의 설계 절차는 대칭 연결 구조를 불확실성으로 포함시킨 하나의 인공적인 보조 시스템(artificial auxiliary systems)으로 번환 함으로써 대규모 시스템에 대한 분산 제어기 설계의 복잡성을 줄일 수 있음을 보이고 수치 예를 통해 이를 확인한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11c
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• pp.17-20
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤 한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.104-106
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• 2006

LCD 원판이 세대별로 대형, 중량화됨에 따라 제조 공정라인의 자동 반송장비도 대형화 되어 가고 있는 추세다. 기존 스토커는 주행축에 회전형 모터와 기계적 동력변환 장치를 사용하고 있어, 복잡한 구조와 기계적 마찰에 의한 잦은 유지, 보수가 필요하게 되고 파티클 발생을 최소화 시켜야 하는 문제점을 안고 있다. 따라서 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 횡자속 선형전동기를 적용하고 제안된 제어 알고리즘 및 제어기, 전력변환장치를 제작해서 대형, 고출력, 장거리화 되고 있는 스토커의 주행축에 실험, 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.95-100
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• 2001

비선형 시스템의 성공적인 퍼지 모델을 구성하기 위한 최적의 퍼지 추론 시스템의 동정은 중요하고도 어려운 문제이다. 전통적으로 유전 알고리즘은 어느 정도의 전역 최적해를 찾을 수 있기 때문에 퍼지 모델의 구조와 파라미터를 동정하는데 사용되어 왔다. 그러나, 유전 알고리즘은 개체군 진화 시 우수한 개체의 출현은 지역수렴의 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 바이러스 메시 유전알고리즘을 이용한 효과적인 퍼지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 지역 정보가 개체군 내에서 교환됨으로써 지역 수렴의 대인아 될 수 있을 뿐 아니라, 가변길이 스트링을 사용함으로써 좀더 효과적이고 적응적인 구조를 가질 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 일반성을 증명하기 위해 복잡한 비선형 시스템과 가스로의 퍼지모델링에 적용하였다.