본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 개선된 SOFM(Self Organizing Feature Map)방식을 이용한 근전도 패턴인식으로 가상 로봇 팔을 제어하는 방식을 제안한다. 개선된 SOFM 방식은 근전도 신호의 전처리기를 사용하는 대신에 근전도 신호 자체를 SOFM에 입력으로 사용하고, 퍼지논리시스템을 이용하여 SOFM의 이웃반경과 학습율을 자동 조절하는 간단한 방식으로 입력 패턴을 더욱 빠르고 신뢰성있게 분류한다. 개선된 방식의 성능을 확인하기 위하여 어깨, 손목, 팔꿈치의 여섯 가지 동작의 근전도 패턴인식을 실험한 결과 기존의 일반적인 SOFM방식보다 제안한 SOFM방식의 인식율이 21.7% 향상되고, 평균학습 수도 절반이하로 감소되었으며, 인식한 근전도 신호를 이용하여 컴퓨터 상의 가상 로봇 팔을 정확하게 제어하였다.
본 논문은 분산 제어되는 셀룰라 시스템에서 셀간 간섭을 제어하기 위하여 SIR 기반 빔스위칭을 제안한다. 셀의 빔스위칭 패턴을 랜덤하게 결정하여 인접셀간 빔충돌을 피할 수 없는 기존의 랜덤 빔스위칭과 달리 SIR 기반 빔스위칭은 단말로부터 보고되는 SIR 추정값에 기반하여 셀의 빔스위칭 패턴을 업데이트한다. 인접셀들은 각각 독립적으로 자신의 빔 스위칭 패턴을 업데이트하며 인접셀간 빔의 충돌을 회피하는 빔스위칭 패턴으로 수렴해 간다. 본 논문은 두 인접한 셀 모델을 사용하여 SIR기반 빔스위칭이 랜덤 빔스위칭에 비해 약 20%의 성능 이득이 있음을 보인다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
산업이 발전할수록 정밀 위치제어 알고리즘에 대한 요구가 증가하고 있으며, 선형 전동기의 보급에 따라 1um 단위의 고급 위치 제어 알고리즘에 대한 중요성이 커지고 있다. 위치제어에 있어서 작업의 신속성 및 정밀도를 높이기 위해서는 제어의 오버슛 현상을 억제할 필요가 있으며, 현장에서 직접 활용이 가능하도록 하려면 보다 간단한 구조의 제어 알고리즘이 요구된다. 위치제어에서 가장 큰 문제는 전동기의 최대 속도 및 최대 전류 제한에 의한 비선형성이 위치의 과도한 오버슛으로 나타난다는 것이며, 기존의 고급 알고리즘에서는 미리 제공되는 S-커브 형태의 위치 명령 패턴을 사용하여 속도 및 전류 제한을 회피하고 있다. 본 연구에서는 고급 제어 알고리즘과 동일한 성능을 내면서 복잡한 패턴 생성기를 사용하지 않고도 실제 위치가 오버슛없이 부드러운 S-커브 형태로 목표값에 수렴하는 새로운 형태의 위치제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 비교적 간단한 구조로 인하여 헌장 적용력이 매우 뛰어나며, 이득 설정이 간편하다는 장점을 지니고 있다.
신경회로망은 많은 제어분야에서 이용되고 있다. 제어기로 사용될 경우에, 신경망 제어기는 입출력 패턴에 의하여 학습을 하게 된다. 그러나 제어분야의 대부분의 경우에 있어서 신경망 제어기의 입출력 패턴을 구할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 논문에서는 신경망 출력노드에 제어 대상체를 가져오는 새로운 제어 방법을 시도하였다. 이와 같은 새로운 제어 방법의 적용으로 신경회로망제어기의 입출력 데이터를 얻는 문제를 해결할 수 있었다. 제의된 제어 알고리즘의 효과는 직류 서보 전동기의 모의실험에 의하여 확인하였다.
엘리베이터의 속도패턴은 출발시부터 목표 위치 근처에 다다를 때까지의 시간기준 속도패턴과 정밀한 정위치 정지를 위한 거리기준 속도패턴등로 이루어진다. 시간기준 속도패턴에서 거리기준 속도패턴으로 절환시 속도와 가속도의 급격한 변화가 없도록 하여야 패턴 절환시의 충격을 최소화하여 안락한 승차감을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 속도패턴 절환 시 항상 속도와 가속도가 연속이 되도록 하고, 또한 목표 위치로의 수렴 속도를 개선한 새로운 엘리베이터 속도패턴 발생 방법을 제시한다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 오류제어기능을 갖는 정보원 부호화 방식 중 Fibonacci부호와 flag부호에 대하여 알아보고, 부호화와 복호가 간단한 flag 부호에 있어서 비트 삽입 발생에 주목하여 최적의 suffix 패턴을 구한다. 이 최적 suffix 패턴을 사용한 제안부호의 성능을 비트 삽입 발생횟수의 확률적 해석과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교 분석한다. 그 결과, 제안부호의 성능이 평균부호길이면에서 가장 우수한 Fibonacci부호 에 비해 동등이상의 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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