• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.10 no.5
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• pp.206-213
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• 2002

This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.369-370
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• 2022

최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에 대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의 최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는 A^*, Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어 실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한 여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.139-140
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• 2016

이 논문에서는, 홀드-업 보상 기법을 통해 넓은 입력 범위에서 최적 설계가 가능한 비대칭 하프-브리지 컨버터를 제안한다. 제안된 회로가 갖는 주된 장점은 기존의 회로 동작에 어떠한 변화도 주지 않은 채, 넓은 입력 전압 범위에서도 최적 설계가 가능하게 하는 것이다. 기존의 비대칭 하프-브리지 컨버터는 입력 전압이 가장 낮은 홀드-업 시 설계가 되어, 정상 동작 시 비대칭 동작에 의한 단점을 갖는 반면, 제안 된 컨버터는 홀드-업 시 추가적인 전압 이득을 통해 출력 전압을 제어하기 때문에 홀드-업 동작 시 넓은 입력 전압 범위에 관계없이 컨버터의 최적 설계가 가능하다. 또한 기존의 방법들에 비해, 정상 동작 시에 추가 소자에 의한 손실이 발생하지 않아, 전 범위에서 고효율을 달성하였다. 250-410V 입력, 45V/3.3A 출력의 컨버터를 통해 제안 된 회로의 동작을 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.12
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• pp.5704-5708
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• 2012

In this paper, the algorithm to determine the optimal condition of traverse grinding is proposed by using differential evolution algorithm(DEA). The cost function to determine the optimal grinding condition is designed with considering process cost, production rate, surface roughness. Also, the constraint conditions for grinding such as thermal damage effect, machine tool stiffness, wear parameter of grinding wheel, surface roughness are considered. The algorithm is implemented with LabView software which is widely used at the industrial field. The performance of proposed algorithm is verified by comparing with the result of genetic algorithm(GA) through computer simulation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.1
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• pp.7-12
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• 2013

This paper proposed the optimal algorithm of grinding system and the method to realize it. The optimal function was proposed in order to design the optimal grinding process. DE(Differential Evolution) algorithm was used to obtain the selective optimal function. The realization of algorithm was implemented by LabView software used widely at industrial field and the proposed algorithm was verified for through computer simulation. The result of the proposed algorithm can be used for the guide line of the grinding process.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10A
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• pp.941-949
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• 2007

By the newly emerging Network access technology, we face the new heterogeneous network environment. The required level of service quality and diversity are now multiplied by the increment of wireless service subscribers. Focusing on the co-existence of multiple access network technology and the complex service needs of users, the wireless service operators should present the stable service quality for every user. The service operators should build the new operation framework which combines the pre-established networks and newly adopted ones. Our problem is finding the optimal heterogeneous network operation framework. We suggest a market-based marginal cost function for evaluating the relative value of resource of each network and develop the whole new heterogeneous network operation framework.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.162-165
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• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.7 no.3
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• pp.155-162
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• 2006

Because of their lower cost, higher speed, and longer travel, a belt drive system are quite desirable over screw driven system. However, a belt drive system are inherently difficult to control due to belt flexibility, friction, vibration, backlash and other non-linearities. This thesis presents servo control algorithm and the designing method of controller appliable to a belt drive system. In this paper, a LQ servo controller for a belt drive system is proposed to accomplish an optimal design of improved control system. In this scheme a mathematical model for the control system is obtained in state space form. Finally, the effectiveness of the proposed servo controller was verified through the computer simulation results.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.12 no.5
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• pp.65-73
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• 2008

Retaining large stability margin is essential in designing a feedback control system to deal with the uncertainties inherently existing in the mathematical model and the control apparatus. The LQG controller in general loses the stability margin due to the embed Kalman filter. The performance of a control system called LTR with a DUOX structure(LTR/DOUX) to overcome the demerit of LQG controller is to be investigated from the responses in both the time and the frequency domain. The results indicated that the LTR/DOUX recovered the gain margin of 30dB approximately 20 times more than that of LQG/DOUX, resulting in a robust stable control system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.307-309
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• 2006

본 논문에서는 MPLS (Multiprotocol Label Switching)망의 네트워크 자원을 효율적으로 사용 하기위한 MPLS 망의 단계별 리라우트 기법을 제안한다. MPLS 망 내에서 특정 노드가 혼잡할 경우 노드의 단계별 등급을 증가 시켜서 리라우트하는 기법이다. 이는 LSP (Label Switched Path)를 통해 입구노드에서 출구노드까지의 최소 비용 경로가 정해진 상태에서 경로상의 어느 특정 노드가 트래픽의 증가로 인해 혼잡이 발생하면 자신이 가지고 있는 일정 등급 이상의 값을 가질 경우 경로 재설정 메시지를 통하여 새로운 대체 복구 경로를 찾아 리라우트한다. 또한 혼잡이 발생한 노드가 혼잡에서 벗어나 등급이 원래의 값으로 돌아올 경우 최초 정해진 경로상의 최소 비용을 갖는 최적 경로로 다시 리라우트 된다. 이는 제안하는 단계별 리라우트 기법이 입 출구 LER에 집중되는 스트레스를 모든 망 내의 자원이 분담함으로써 효율적으로 사용할 수 있는 방안을 보여줄 수 있다.