• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.64-66
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• 2004

콜 센터에서 CTI(Computer Telephony Integration)서버틀 통해 호(Call)를 제어할 때, 무한 입선 대기식 모델에서는 과잉호에 대한 지연확률이 발생한다. 이 지연 확률이 폴 센터에서 기준으로 삼은 시간 이후에는 호의 손실로 판단하게 되므로 호 접속 실패율을 최소로 하기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 AVAYA의 트래픽 계산기를 이용한 모의 실험을 통해 시간당 호 량과 대기시간 변화에 따른 호접속 실패를 최소로 하기 위한 trunk 수와 인원수에 대해 제시하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2002.08a
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• pp.179-183
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• 2002

본 논문에서는 광대역 CDMA망에서 음성, 비디오, 데이터와 같은 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 다양한 서비스 특성에 적합한 액세스 제어 방법을 제안한다. 즉 서비스별로 다른 Eb/No 값을 이용함으로써 서비스의 BER을 조절하고 음성과 비디오의 전송률이 시간에 따라 변하는 특성을 이용하여 데이터의 전송률을 제어하는 방법을 제안하였다. 또한 각 방법에 대한 시뮬레이션과 분석을 수행하였다. 성능 분석결과 제안된 액세스 방법을 사용할 경우 데이터에 대한 지연을 통해 전체적인 outage 발생확률을 감소시킴을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.139-144
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• 1993

In this paper, a robust reduced order adaptive controller is proposed based on Internal Model Control(IMC) structure for stochastic linear stable systems. The concept of gain margin is utilized to make the adaptive IMC controller robust. We prove the stability of the proposed adaptive IMC system for stable plants under the assumption that upper bounds for system orders are known. Simulation results show that the proposed method has good performance and stability robustness.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.179-182
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• 2000

본 논문은 DARC 시스템 제어기를 구현하기 위해 음성인식기와 입술인식기를 결합하여 멀티모달 시스템을 설계하였다. DARC 시스템에서 사용하고 있는 22개 단어를 DB로 구축하고, HMM을 적용하여 인식기를 설계하였다. 두 모달간 인식 확률 결합방법은 음성인식기가 입술인식기에 비해 높은 인식률을 가지고 있다는 가정 하에 8:2 비율의 가중치로 결합하였고, 결합시점은 인식 후 확률을 결합하는 방법을 적용하였다. 시스템간 인터페이스에서는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP의 소켓을 통신모듈로 설계/구현하고, 인식실험은 테스트 DB를 이용한 방법과 5명의 화자가 실시간 실험을 통해 그 성능 평가를 하였다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.17 no.7 s.124
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• pp.662-667
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• 2007

A new neuro-control scheme for active control of structures is proposed. It utilizes lattice pattern of state vector as training data of probabilistic neural network(PNN). Therefore. it is the so-called lattice probabilistic neural network(LPNN). PNN makes control forces by using all the training patterns. Therefore, it takes much time to obtain a control force in application. This inevitably may delay the control action. However. control force of LPNN is calculated by using only the adjacent information of LPNN input. So, the response of LPNN is greatly faster than PNN. The proposed control algorithm is applied for three story building under California and El Centro earthquakes. Also, control results of the LPNN are compared with those of the conventional PNN. The structural responses have been suppressed effectively by the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2007.05a
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• pp.988-992
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• 2007

Recently, dynamic system has been enlarged and is exposed to various types of disturbance. Thus designing controller for those dynamic system under random disturbance is not practically easy. As a result, the exact analysis for the system which is exposed to various irregular disturbance is quite important. In order to perform analysis, conventional BMR(Balanced Model Reduction) method is applied to moment equation in stochastic domain and reliable reduced order system model has been obtained.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2007.05a
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• pp.978-982
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• 2007

A new neuro-control scheme for active control of structures is proposed. It utilizes lattice pattern of state vector as training data of probabilistic neural network (PNN). Therefore, it is the so-called lattice probabilistic neural network (LPNN). PNN makes control forces by using all the training patterns. Therefore, it takes much time to obtain a control force in application. This inevitably may delay the control action. However, control force of LPNN is calculated by using only the adjacent information of LPNN input. So, the response of LPNN is greatly faster than PNN. The proposed control algorithm is applied for one story building under California and El Centro earthquakes. Also, control results of the LPNN are compared with those of the conventional PNN. The structural responses have been suppressed effectively by the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.312-314
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• 2010

본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.

• Journal of KSNVE
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• v.9 no.3
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• pp.502-508
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• 1999

Newly developed control methodology applied to dynamic system under random disturbance is investigated and its performance is verified experimentall. Flexible cantilever beam sticked with piezofilm sensor and piezoceramic actuator is modelled in physical domain. Dynamic moment equation for the system is derived via Ito's stochastic differential equation and F-P-K equation. Also system's characteristics in stochastic domain is analyzed simultaneously. LQG controller is designed and used in physical and stochastic domain as wall. It is shown experimentally that randomly excited beam on the base is controlled effectively by designed LQG controller in physical domain. By comparing the result with that of LQG controller designed in stochastic domain, it is shown that new control method, what we called $\ulcorner$Heo-stochastic controller design technique$\lrcorner$, has better performance than conventional ones as a controller.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.715-718
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• 2002

A control strategy for a dynamic system under Irregular disturbance by using stochastic controller is developed. In order to design stochastic controller. system dynamic model in real domain is transformed dynamic moment equation in stochastic domain by F-P-K approach. A study of real time control technique for stochastic controller is presented. The performance of stochastic controller is verified through experiment used by real time control technique method.