모바일 애드 혹 네트워크 (MANET)는 무선 모바일 노드들이 하부구조(infrastructure)없이 동적으로 네트워크 토폴로지를 구성하는 것을 의미한다. AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector) 프로토콜은 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜로서, 모바일 노드는 전송할 데이타가 있을 경우에만 라우팅 경로를 찾게 된다. 본 논문에서는 AODV의 지역 경로 복구 기법에 대해 다룬다 라우팅 링크가 단절되면 단절된 링크를 발견한 상위 노드는 목적지 노드까지의 라우팅 경로를 지역 경로 탐색과정을 통해 복구하게 된다. 이 과정에서 AODV 제어 메시지가 단절 경로의 상위노드로부터 목적지 노드까지를 반경으로 하는 지역에 퍼지게 된다. 본 논문에서는 AFLRS(AODV-based Fast Local Repair Scheme)이라고 하는 AODV를 위한 효율적인 지역 경로 복구 기법을 제안한다. AFLRS는 경로 단절이 일어나기 전에 라우팅 노드들이 유지하고 있던 라우팅 정보를 이용하므로 AODV 제어 메시지의 플러딩 범위를 줄이고 경로 복구 시간을 줄일 수 있다. 제안된 AFLRS의 성능평가를 위해 지역경로 기법들을 NS2와 AODV-UU 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션 하였으며 실험결과에서 AFLRS가 AODV에서의 경로복구기법 보다 빠르게 경로 복구를 할 수 있음을 보인다.
본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
프록시 시스템에서의 QoS는 혼잡 (congestion), 지연 (delay), 재전송 (retransmission) 등과 같은 간섭에 의해 많은 영향을 받는다. 또한 멀티-레벨 스트리밍 서비스는 시간 동기화에 의해 영향을 받으며, 이로 인하여 서비스 성능이 저하된다. 본 논문에서는 프록시 시스템에서 발생하는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 개선하고 스트리밍 처리율을 향상시키기 위한 세그먼트 기반의 버퍼 관리 메커니즘을 제안한다. 제안된 논문의 목적은 다음과 같다. 1) 세그먼트 기반의 버퍼관리 메커니즘을 이용하여 다중 스트리밍 서비스를 최적화한다. 2) 혼잡, 간섭 등으로 인해 발생되는 오버헤드를 줄인다. 3) 끊김 현상, 지연 등으로 인해 발생하는 재전송의 문제를 최소화한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 우리는 퍼지 값 $\mu$와 비용 가중치 $\omega$를 이용한다. 시뮬레이션 결과 제안된 메커니즘은 버퍼 캐시 제어율, 평균 패킷 손실률, 그리고 스트림 적합성 척도에 따른 지연 절약율에 있어서 기존의 고정길이 세그먼트기법, 피라미드 (pyramid) 세그먼트 기법, 그리고 스카이스크렙퍼 (skyscraper) 세그먼트 기법보다 성능이 효율적임을 보였다.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
This paper proposes a new hybrid genetic algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. In general, fuzzy controllers use pre-determined moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a hybrid genetic algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by the hybrid optimization technique. The proposed hybrid genetic algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a modified gradient method. If a maximum point is not be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the hybrid genetic algorithm searches for an optimal value using the the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algoritms. Simulation results verify the validity of the presented method.
In this paper, a hierarchical fuzzy controller is proposed for the stabilization control of the inverted pendulum system. The design of controller for that system is difficult because of its complicated nonlinear mathematical model with unknown parameters. Conventional fuzzy control strategy based only on dynamics of pendulum made have failed to stabilize. However, proposed control strategies are to swing pendulum from natural stable up equilibrium point to an unstable equilibrium point and are to transport a cart from an arbitrary position toward a center of rail. Thus, the proposed fuzzy stabilization controller have a hierarchical fuzzy inference structure; that is, the lower level is for inference interface for the virtual equilibrium point and the higher level one for the position control of cart according to the firstly inferred virtual equilibrium point.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 전파강수계의 운영제어 및 자료처리를 위한 통신 및 자료처리 전략을 개발하였다. 전파강수계는 24GHz 대역의 이중편파 관측을 통하여 반경 1km 이내의 강수장을 산출하고 최종적으로 관측지역내의 면적강수를 산출하고자 하는 소형 시스템이다. 소형 시스템의 특성상 시스템 내의 제한된 자원을 활용하되 정확한 강수측정을 위한 방안이 고려되어야 하고 무인운영 및 원격 관리를 목적으로 하기 때문에 네트워크의 사용도 최소화해야 할 필요가 발생한다. 이러한 제한 사항의 극복을 위하여 자료의 품질관리 측면에서는 비기상 에코의 제거를 위해서 퍼지 논리(Fuzzy logic)을 이용한 품질관리 기법을 적용하였고, 강수강도 산출을 위해서 다양한 강수강도 추정식을 활용한 강수장 가중합성 전략을 개발하였다. 또한 가변 통신데이터를 이용하여 전파강수계와 원격지 관리 컴퓨터간의 통신량을 최소화하는 전략을 개발하였다. 이러한 소프트웨어 자료처리 전략개발을 통해 원격지에 설치되어 운영될 전파강수계를 안정적으로 운영할 수 있는 통신 및 자료처리 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대한다.
클러스터링은 균일한 특성을 가지는 데이터를 클러스터로 묶기 위해 사용되는 비교사 학습 방법 중 하나로 다양한 응용에 사용되고 있으며 FCM(Fuzzy C-Means)이 대표적인 방법 중 하나이다. 하지만 FCM에서 주로 사용되는 유클리드 거리 척도는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미쳐 밀도가 높은 쪽으로 클러스터의 중심을 위치시키는 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 클러스터 중심 사이의 거리가 가능한 멀어지도록 하는 밀도 무관 클러스터링이다. 하지만 밀도 무관 클러스터링 역시 클러스터 중심 사이의 거리를 정확히 제어하기가 어렵다. 이 논문에서는 클러스터 중심 사이의 거리가 멀어지도록 할뿐만이 아니라 클러스터 중심이 밀도가 높은 곳에 위치하도록 하는 항을 추가한 개선된 밀도 무관 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FCM이나 밀도 무관 클러스터링에 비해 실제 클러스터 중심으로 수렴하는 경우가 더 많다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
The tracked SUGVs(Small Unmanned Ground Vehicles) are frequently operated in the narrow slope such as stairs and trails. But due to the nature of the tracked vehicle which is steered using friction between the track and the ground and the limited field of view of driving cameras mounted on the lower position, it is not easy for SUGVs to trace narrow slopes. To properly trace inclined narrows, it is very important for SUGVs to keep it's heading direction to the slope. As a matter of factor, no roll value control of a SUGV can makes it's heading being located in the direction of the slope in general terrains. But, the problem is that we cannot directly control roll motion for SUGV. Instead we can control yaw motion. In this paper, a new slope driving method that enables the vehicle trace the narrow slopes with IMU sensor usually mounted in the SUGV is suggested which including an estimation technique of the desired yaw angle corresponding to zero roll angle. In addition, a fuzzy steering controller robust to changes in driving speed and the stair geometry is designed to simulate narrow slope driving with the suggested method. It is shown that the suggested method is quite effective through the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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