• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.1
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• pp.57-61
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• 2013

A hybrid genetic algorithm based learning method for the morphological neural networks (MNN) is proposed. The morphological neural networks are based on max-plus algebra, therefore, it is difficult to optimize the coefficients of MNN by the learning method with derivative operations. In order to solve the difficulty, a hybrid genetic algorithm based learning method to optimize the coefficients of MNN is used. Through the image compression/reconstruction experiment using test images extracted from standard image database(SIDBA), it is confirmed that the quality of the reconstructed images obtained by the proposed method is better than that obtained by the conventional neural networks.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.33-38
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• 2014

The FCM based hybrid RBF network is a heterogeneous learning network model that applies FCM algorithm between input and middle layer and applies Max_Min algorithm between middle layer and output. The Max-Min neural network uses winner nodes of the middle layer as input but shows inefficient learning in performance when the input vector consists of too many patterns. To overcome this problem, we propose a dynamic learning rate control based on fuzzy logic. The proposed method first classifies accurate/inaccurate class with respect to the difference between target value and output value with threshold and then fuzzy membership function and fuzzy decision logic is designed to control the learning rate dynamically. We apply this proposed RBF network to the character recognition problem and the efficacy of the proposed method is verified in the experiment.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.1
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• pp.83-91
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• 2011

The accuracy of forecasting is remarkably important to reduce total cost or to increase customer services, so it has been studied by many researchers. In this paper, the artificial neural network (ANN), one of the most popular nonlinear forecasting methods, is compared with autoregressive integrated moving average(ARIMA) model through performing a prediction of container traffic. It uses a hybrid methodology that combines both the linear ARIAM and the nonlinear ANN model to improve forecasting performance. Also, it compares the methodology with other models in performance for prediction. In designing network structure, this work specially applies the genetic algorithm which is known as the effectively optimal algorithm in the huge and complex sample space. It includes the time delayed neural network (TDNN) as well as multi-layer perceptron (MLP) which is the most popular neural network model. Experimental results indicate that both ANN and Hybrid models outperform ARIMA model.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.133-140
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• 2007

Currently, as the requirement for high quality Internet access from anywhere at anytime is consistently increasing, the interconnection of pure ad hoc networks to fixed IP networks becomes increasingly important. Such integrated network, referred to as hybrid ad hoc networks, can be extended to many applications, including Sensor Networks, Home Networks, Telematics, and so on. We focus on some data communication problems of hybrid ad hoc networks, such as broadcasting and routing. In particular. power failure of mobile terminals is the most important factor since it affects the overall network lifetime. We propose an energy-efficient routing protocol based on clustering for hybrid ad hoc networks. By applying the index-based data broadcasting and selective tuning methods, the infra system performs the major operations related to clustering and routing on behalf of ad hoc nodes. The proposed scheme reduces power consumption as well as the cost of path discovery and maintenance, and the delay required to configure the route.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.6
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• pp.9-16
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• 2011

Due to the development and proliferation of ubiquitous technologies and services, various sensor network applications are being appeared on the stage. The needs for algorithms requiring sensor data fusion and complex signal processing with a high-performance processor such as a digital signal processor are also increased. However, it is difficult to use such processor for the low-power sensor network operating with a battery because of power consumption. This paper proposes a hybrid-type sensor module architecture supporting wakeup/sleep software framework for the wireless sensor node and shows the implemented sensor node platform and performances focused on the energy consumption and wakeup time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.473-475
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• 2003

최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.5
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• pp.122-132
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• 2013

오늘날 클라우드 서비스가 확산되면서 공용 클라우드 뿐만 아니라 사설 클라우드나 하이브리드 클라우드에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 다양한 규모와 형태의 클라우드 인프라를 손쉽게 구축하고 관리할 수 있는 클라우드 운영체제에 대한 관심은 최근 급증하고 있는 추세이다. 또한 정보통신 인프라에서 네트워크가 차지하는 비중만큼이나, 클라우드 서비스에서 멀티테넌시 네트워크 구성, 다양한 네트워크 하부 기술의 수용, 가상 네트워크 인프라의 동적 프로비저닝 등을 포함하는 클라우드 네트워크 기술에 대한 관심과 기술개발 노력이 더욱 집중되고 있다. 본고에서는 현재 가장 주목받고 있는 공개 소프트웨어 기반의 클라우드 운영체제인 OpenStack의 구조와 클라우드 네트워크 기술에 대한 주요 특징을 정리한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1597-1600
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• 2005

현재까지 네트워크 관리 시스템의 주요 대상은 유선 기반 네트워크였다. 본 논문에서는 그 대상을 Ad-hoc 네트워크에 두었다. Ad-hoc 네트워크 환경에서는 라우팅이 이동 노드 간에 이루어지게 되는데, 이와 같은 Ad-hoc 네트워크에서는 단말기들이 자유롭게 이동하므로 기존의 유선망에서 사용하던 라우팅 프로토콜을 그대로 사용하기에는 라우팅 정보의 정확성이나 라우팅 정보 교환으로 인한 오버 헤드로 인해서 적합하지 않으므로 이에 적합한 라우팅 기법을 요구한다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 관리를 위해, 현재까지 연구되고 제안된 라우팅 프로토콜 중에서 확장성과 안정성을 고려한 하이브리드 방식의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 사용하는 방안과 그에 따른 프레임워크를 제시하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.11 no.1
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• pp.46-55
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• 2006

This paper presents the control method for the hybrid actuator comprising a DC motor and an MR brake. Generally, a DC motor as an active actuator has a small power to weight ratio and goes unstable with higher force control gain due to its saturation limit. In order to cope with this instability and make the transparency higher, this paper proposes a hybrid actuator which consists of a DC motor and an MR brake as a passive actuator and its force control method based on network theory. A DC motor actively produces the output corresponding to the signs of the input currents. On the other hand, an MR brake passively resists against the external load independent of the sign changes of the input currents. This characteristics is widely known as 'passive' This paper suggests a force control method based on passivity concept in network theory for the hybrid actuator and verified its performance and stability through the experiments.