• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1921-1922
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• 2006

청소 로봇의 장애물 판단은 청소 로봇이 정확하고 빠르게 장애물을 파악하여 정밀한 제어를 수행하며 청소 효율을 향상 시키는데 중요하다. 청소 로봇이 장애물을 판단하는데 여러 가지 알고리즘이 있지만 신경망 알고리즘 특히, BP(Back-Propagation) 알고리즘을 적용하여 장애물 인식에 있어 반복학습 시키면 청소 로봇은 보다 빠르고 정착하게 장애물을 스스로 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 청소 로봇에 부착된 초음파 센서와 장애물과의 거리데이터를 얻어, 이를 BP 알고리즘에 적용하는 것을 연구하며 학습률, 반복학습, 최대 제곱 오차값를 조정한 실험결과로 특성변화를 관찰하고 해석하여 검증한다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.7 no.5
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• pp.219-226
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• 2012

The rises of the life index quality together with the medical technology improvement lead to a longer life expectancy. Then a better health care program, especially for elderly, is needed. The common health problems facing those senior citizens are changed from acute diseases to chronic diseases, such as diabetes, hypertension. Then u-Health takes center stage in medical industry. Although u- Health medical device manufacturers have been improving their instruments, these instruments still rely on proprietary technologies without fixed platform. Even if the interface has been provided by the manufacturer, there is no widely-accepted uniform data model to access data of various u-Health devices. IEEE 11073 is a standard attempting to unify the interfaces of all medical devices. In this paper we have proposed a conversion software platform that assures interoperability among medical devices for ubiquitous sensor network. This module uses in order to develop a standard platform of medical system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.285-288
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• 2004

스마트 홈은 유비쿼터스 환경의 각종 센서와 정보가전에서 얻어지는 데이터에서 사용자의 Context를 추출하여 사용자에게 적응적인 서비스를 제공한다 지금까지의 Context는 사용자가 한 명일 경우를 가정하였지만 실제 집이라는 공간은 가족이라는 구성원이 함께 생활하는 공간으로 동시에 여러 개의 Context가 존재하며 이러한 Context는 서로 충돌할 수도 있다. 본 논문에서는 집에서 여러 Context들 간에 충돌이 일어났을 때 이를 해결하는 방법을 제안한다. 집은 여러 사용자가 공유하고 있지만 각 구성원의 침실이나 화장실처럼 한 개인의 영역이 존재한다 또한 침실은 쉬는 곳, 주방은 요리를 하고 음식을 먹는 곳, 거실은 가족끼리의 모임을 갖거나 TV 시청, 음악감상 등의 여가를 즐기는 곳 등 공간마다 나름의 용도를 가지고 있다 본 논문은 Context들간의 충돌을 조정을 위해 이러한 공간의 특성을 이용할 것을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.576-578
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• 1999

본 연구의 목적은 자계방향 기준 벡터제어 이론에 기초하여 속도 센스리스 벡터제어를 구현하는 것이다. 속도센스리스 벡터제어에서 속도추정 방법은 관측기에서 얻은 상태량을 취하는 MRAS 방법이 제안되고 있지만 이득정수의 조정을 행하여야 하는 결점을 가지고 있다. 본 논문에서는 속도추정은 관측기 이론에 기초하여 2차자속 관측기와 전류센스에서 검출한 전류 값으로 행하는 새로운 속도 추정법을 이용한 제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 본 연구에 있어서 사용한 자계방향 벡터제어시스템의 실현에 가능성이 있음을 시뮬레이션으로 검토하고 실제로 시스템을 구현하여 센스리스 속도제어를 달성하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.138-140
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• 2005

A fuzzy ARTMAP neural network and a fuzzy ART neural network are proposed to identify $H_2S$, $NH_3$ and their mixtures and to estimate their concentrations, respectively. Features are extracted from a micro gas sensor array operated in a thermal modulation plan. After dimensions of the features are reduced by a preprocessing scheme, the features are fed into the proposed fuzzy neural networks. By computer simulations, the proposed methods are shown to be fast in learning and accurate in concentration estimating. The results are compared with other methods and discussed.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.130-132
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• 2005

This paper presents two ART-based neural networks for the identification of gas mixtures subject to the drift. A fuzzy ARTMAP neural network is used for classifying $H_2S$, $NH_3$ and their mixture gases including a reference gas. The other fuzzy ART neural network is utilized to detect the drift of a tin oxide gas sensor by tracking a cluster center of the reference gas. After detecting the drift, the previous cluster center of each gas is updated as much as the drift of the reference gas. By the simulations, the proposed method is shown to compensate the drift on-line without making many categories of target gases compared with the previous studies.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.9 no.12
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• pp.1019-1025
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• 2003

We introduce a new auto-calibration/simulation method for a strain gage type transducer/signal-conditioner which guarantees the output linearity and compensates the error automatically. We design a micro voltage supply which is able to interface either AC or DC type excitation voltage. A new strain gage simulator is also designed. We make linearity output of the signal conditioner and can compensate error automatically with this new auto calibration/simulation method. The experimental results show that the error between the real value and the expected one is less than 1%.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.8 no.3
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• pp.216-221
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• 2005

In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the wright of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control based on disturbance observer and sensor-less vector control. The numerical simulation and experimental results point out that the proposed re-adhesion control system has the desired driving wheel torque response for the tested bogie system of electric coach. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.333-335
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• 2006

본 논문은 영구자석 교류 전동기의 센서리스 위치 오차 최소화 제어 방법에 관한 것으로, 회전자의 위치오차가 최소화 하도록 회전자 속도 추정 gain을 자동으로 조정함으로써 회전자의 속도 및 위치에 대한 오차를 최소화하기 위한 방법이다. 본 논문의 구성은 회전자 위치 오차를 최소화하기 위한 제어기와 이를 회전자 속도 게인으로 활용하는 적용 대상으로 구성 되어 있다. 이는 모터의 온도 및 운전 환경에 따른 parameter의 변동에 강인하도록 제어기의 게인을 자동 설정하며 회전자의 오차를 최소화 하도록 하는 제어기를 제안한다. 또한 본 논문에서 제한하는 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.775-778
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• 2016

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.