• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1379-1386
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• 2005

현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.871-878
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• 2004

최근 MANET은 다양한 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 DSR, AODV, TORA 등과 같은 요구 기반 라우팅 프로토콜을 대상으로 응용 서비스, 대역폭, 데이터 전송률 사이의 관계를 분석하여 제시하고자 한다. 응용 서비스 데이터는 센서 데이터, 문자 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 분류하였다. 실험은 OPNET을 사용하여 약 20개의 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크를 설계하여 실시하였다. 실험의 평가척도는 패킥 전송 성공률, 평균 종단 지연 미 라우팅 로드의 3가지로 하였으며, 실험 결과로서 응용 서비스 데이터 유형에 따라 최적의 요구 기반 라우팅 알고리즘의 선정과 이를 지원하기 위한 무선 통신 특성에 대한 재원을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 종합해 보면 요구 기반 라우팅 프로토콜중 TORA가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 실험의 연구 결과는 대규모 무선 네트워크를 위한 Ad-hoc 라우팅 프로토콜 개발시 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.86-92
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• 2009

유도 전동기의 사용이 증가함에 따라 유도전동기의 고장은 산업 사회에 커다란 피해를 끼치게 되었다. 그렇기 때문에 유도 전동기의 고장을 찾아내는 것은 매우 중요한 문제로 부각되었다. 하지만 그 중에서도 문제점은 유도전동기의 고장은 종종 오랜 시간에 걸쳐 진행된다는 것이다. 그것은 빠른 진단이 매우 중요하다는 것을 뜻한다. 이에 대해 많은 연구가 진행되어 왔으며 가장 일반적으로 쓰이는 고장 진단 방법은 진동 센서를 이용한 전동기의 기계적 고장을 찾는 방법이다. 하지만 이 방법은 신뢰도가 높은 검증 방법임에도 불구하고 높은 시스템 가격과 활용의 어려움으로 인해 새로운 방법들이 시도가 되었다. 이 논문은 시스템을 기반으로 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 기술을 구현하는 것을 보여주며 윈도우즈 기반 C++을 이용하여 고장인지 아닌지를 결정하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 전체 시스템은 전류 데이터 수집 보드와 PC를 이용한 신경망 알고리즘으로 실시간으로 수행 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.565-570
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• 2013

영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권7호
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• pp.113-123
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• 2000

In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-72
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• 2010

WIM(Weigh-In-Motion) 시스템은 고속으로 이동 중인 차량의 무게를 측정하는 시스템이다. 기존의 WIM 시스템에서는 등속을 기준으로 차량의 무게를 측정하며 오차율이 10% 범위에 있다. 하지만 운전자의 가 감속 조작과 같은 비정상 주행패턴을 고려하고 있지 않으므로 실제 오차율은 더욱 크다. 이러한 오차를 최소화하기 위해서 비정상적인 주행패턴을 찾고 이를 적용한 개선된 WIM 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 WIM 시스템의 오차율에 영향을 미치는 비정상 주행패턴을 분석하고 오차율을 최소화하는 개선된 WIM 시스템을 설계한다. 개선된 WIM 시스템은 기존의 시스템에 루프센서를 추가한 다단 루프 구조를 가진다. 또한 내부적으로 정의된 측정 함수를 개선하여 비정상 주행패턴별로 측정된 무게를 보정한다. 실험 분석 결과 개선된 WIM 시스템은 기존의 최대 평균 오차율 22.98% 에서 8% 미만으로 오차율이 감소한 사실을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.240-243
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• 2007

Geographic routing has been considered as an efficient simple, and scalable routing protocol for wireless sensor networks since it exploits pure location information instead of global topology information to route data packets. Geographic routing requires the sources nodes to be aware of the location of the sinks. In this paper, we propose a scheme named Sink Location Service for geographic routing in wireless Sensor Networks, in which the source nodes can get and update the location of sinks with low overhead. In this scheme, a source and a sink send data announcement and query messages along two paths respectively by geographic routing. The node located on the crossing point of the two paths informs the source about the location of the sink. Then the source can send data packet to the sink by geographic routing. How to guarantee that these two paths have at least one crossing point in any irregular profile of sensor network is the challenge of this paper.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2800-2807
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• 2012

애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.1-6
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• 2012

최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.20-26
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• 2008

지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.