• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.983-986
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• 2015

물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권3호
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• pp.67-73
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• 2006

본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.65-69
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• 2001

본 논문에서는, 고 중량 측정 장치를 위한 적응 지능형 모니터링 시스템(Adaptive Intelligence Monitoring System ; AIMS)을 제안한다. 지능형 알고리즘으로 퍼지 알고리즘과 FNN을 적용하였으며 고 신뢰도를 가지는 적응 지능형 모니터링 네트웍 시스템의 효용성을 확인한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.331-334
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• 2005

현재 무선 이동통신의 발달로 고속 신뢰성 높은 데이터 전송을 요구하고 있다. 그러나 무선 이동통신 환경은 데이터 전송 시 지연과 간섭 등에 의해 주파수 선택성 페이딩을 가진다. OFDM은 주파수 선택성 페이딩에 영향을 받는 통신 시스템에서 채용되는 강력한 기술이다. OFDM에 적응 변조와 함께 송수신기에 다중의 안테나를 설치함으로서 채널 지연 확산에 강력히 대응한다. 본 논문의 연구는 MIMO 시스템에 적용된 적응 변조를 가진 OFDM이다. OFDM 각 서브채널의 상태에 따라 최적의 비트값을 할당하고 전력을 제어한다. 본 논문에서 제안한 적응비트로딩 MIMO-OFDM 시스템을 사용하면 현재의 시스템보다 더 좋은 BER을 가지며 고속 통신할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.12-14
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• 2010

오늘날 무선통신시스템은 제한된 주파수 자원을 효율적으로 사용하기 위한 다양한 기술이 적용되어 있다. 적응변조기법은 현재 채널 상황에 적응하여 적절한 변조방식을 선택하는 방법으로 통신시스템의 수율(throughput)을 높일 수 있어 대부분의 무선통신 시스템에서 사용되고 있다. 변조 선택의 기준으로는 보통 현 채널의 신호대간섭비(SNR)가 사용되며, 채널의 통계적 특성을 이용하면 변조 선택을 위한 SNR 경계 결정을 최적화시킬 수 있다. 본 논문에서는 송신단에서 안테나 선택을 하고 (transmit antenna selection) 수신단에서 MRC(maximal-ratio combining)를 사용하는 TAS/MRC 시스템에서 적응변조기법을 적용했을 때, 변조 선택을 위한 SNR 경계 결정법을 살펴보고 그 성능을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1368-1375
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• 1993

본 논문에서는 서로 다른 유계된 외란이 부시스템 간에 존재하는 상호 연계된 시스템의 강건한 분할 적응제어기를 설계한다. 외란과 미지차수의 상호연계가 존재할때, 전체 시스템의 안정도는 시스템의 연계정도를 제한하는 양 확정 M행렬의 크기로 결정된다. 부 시스템의 상대 차수의 범위가 Pth로 제한될 때, 시스템을 제어영역별로 분할하여 제어기를 설계한다. 수정된 제어기를 사용하여 각 부시스템의 기준입력을 적분편차로 적응하여 정상상태의 오차가 잔류집합 Do에 수렴하고, 제어기의 파라미터를 설계할 수 있는 분할적응제어기에 적용해 보았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.41-48
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• 2003

본 논문은 개선된 카오틱 신경망을 이용한 비선형 시스템의 적응제어에 관한 것이다. 개선된 카오틱 신경망은 기존의 카오틱 신경망을 간략화하며 동적 특성을 강화하기 위하여 제안하였다 또한 새로운 동적 역전파 학습방법을 개발하였다. 제안된 신경회로망은 다변수 시스템의 시스템식별과 신경망 적응제어 시스템에 적용하였다. 제안된 신경망은 비선형 동적시스템에 우수한 적응성을 가지므로 시뮬레이션 결과는 우수한 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.466-477
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• 2000

이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.90-97
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• 2000

본 논문에서는 불특정 화자의 음성에 대해서도 신뢰성 있는 인식이 이루어지도록 하는 음성인식 시스템을 구현하기 위한 화자적응 음성인식 기법을 제안한다. 제안한 화자적응 기법에 의한 음성인식 시스템은 표준화자의 음성특징을 1차선형 변환 망에 의해 새로운 화자의 음성특징에 선형적으로 적응하여 인식하며. 그 구성은 다층퍼셉트론을 퍼지 벡터양자화기로 사용하는 반연속 HMM을 기반으로 한다 구현한 인식시스템은 그 성능을 확인하기 위해 고립단어 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 화자적응 인식인 경우가 화자적응 수행하지 않은 시스템에 비해 인식률이 개선됨을 보였다.

• 감성과학
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• 제7권4호
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• pp.35-41
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• 2004

본 연구에서는 운전자의 피로감을 경감시킬 수 있는 자동차용 향 분사 시스템을 개발하였다. 또한 향 분사시스템의 운전자 적응 특성을 분석하였다. 향 분사 시스템은 휘발된 향을 산소 (공기)와 혼합시켜 외부로 분사하는 방식을 이용하였다. 8051 마이크로프로세서를 이용하여 2-Port Solenoid Valve의 on/off 시간을 변경 가능하도록 하였고 이를 통해 향 분사량을 제어할 수 있도록 하였다. 평균나이 22$\pm$2세인 남녀 대학생 20명을 대상으로 네 가지 천연 향 (쟈스민 30%, 쟈스민 50%, 페파민트 30%, 페파민트 50%)을 사용하여 향의 적응화가 발생하는 시간과 향에 대한 적응화가 제거되는 시간을 결정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 쟈스민 30% 향의 적응화 발생시간은 1분 28초, 적응화 제거시간은 3분 15초, 쟈스민 50% 향의 적응화 발생시간은 2분 41초, 적응화 제거시간은 4분 3초, 페파민트 30% 향의 적응화 발생시간은 1분 47초, 적응화 제거시간은 2분 59초, 페파민트 50% 향의 적응화 발생시간은 1분 58초, 적응화 제거시간은 4분 11초였다.