• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.974-980
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• 2000

In this paper, we present a method that has flexibility of exact assignment of eigenstructure with the stochastic robustness for LTI(Linear-Time-Invariant) systems. The stochastic robustness of LTI systems is determined by the probability distributions of closed-loop eigenvalues. The probabilistic stability region is presented stochastically using the Monte Carlo evaluations. The proposed scheme is applied to designing a simple system and a flight control system with stochastic parameter variations to confirm the usefulness of the scheme.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.52-55
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• 2004

오늘날 필드버스(fieldbus), 인터넷 그리고 무선통신 등을 이용한 원격 제어 기술이 급격히 발달하고 있다. 그러나 이러한 원거리 네트워크 기반 제어는 데이터를 전송함에 있어서 지연이 불가피하며, 또한 이 지연이 일정하지 않은 문제점을 지니고 있다. 이러한 네트워크 지연은 시스템의 안정성이나 정확도에 영향을 미친다. 잘 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 지연을 고려한 이동 로봇의 원격 운용을 위해 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 시스템을 이용하여 전송 지연의 확률 분포 함수와 네트워크 모델을 구하고 이를 전송 지연 예측 알고리듬에 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 알고리듬의 실효성을 검증하고, 기존의 예측 알고리듬과의 비교분석을 통하여 그 성능을 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.540-549
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• 2001

An implementation method for chip-mounter simulator is proposed to improve the productivity and utility of electronic assembly lines. The simulator emulates the assembly sequence graphically to verify the chip mounter program in offline. It also presents functions of time estimation and productivity analysis considering the error probability. To increase the flexibility of simulator, stochastic petri nets are applied to modeling of the assembly sequence. The sequence model is then implemented as extendable classes by an object oriented language. The simulator is applied to a commercial chip mounter to verify the usefulness of the method proposed.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.847-850
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• 2002

Stochastic process analysis is often based on Monte Carlo simulations. As a more rigorous alternative, a deterministic algorithm based on numerical integration is proposed in this paper. which calculates the probability distributions of dependent random variables using the results of simulation with grid points of independent random variables. For performance evaluation, the proposed algorithm is applied to an example problem which can be analytically solved. and the result is compared with that of Monte Carlo simulation. The proposed algorithm is suitable for general process simulation problems with a few independent random variables, and expected to be applicable to areas such as safety analysis and quality control.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.46-51
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• 2007

In this paper, we propose a new data clustering method using local probability and hypothesis theory. To cluster the test data set we analyze the local area of the test data set using local probability distribution and decide the candidate class of the data set using mean standard deviation and variance etc. To decide each class of the test data, statistical hypothesis theory is applied to the decided candidate class of the test data set. For evaluating, the proposed classification method is compared to the conventional fuzzy c-mean method, k-means algorithm and Discriminator analysis algorithm. The simulation results show more accuracy than results of fuzzy c-mean method, k-means algorithm and Discriminator analysis algorithm.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1234-1239
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• 2011

The scan matching is widely used in localization and mapping of mobile robots. This paper presents a probabilistic scan matching method. To improve the performance of the scan matching, a direction of data point is incorporated into the scan matching. The direction of data point is calculated using the line fitted by the neighborhood data. Owing to the incorporation, the performance of the matching was improved. The number of iterations in the scan matching decreased, and the tolerance against a high rotation between scans increased. Based on real data of a laser range finder, experiments verified the performance of the proposed direction augmented probabilistic scan matching algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.217-218
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• 2012

기기간(M2M, Machine-to-Machin) 통신의 한 응용으로서 스마트 그리드 네트워크는 다수의 기기 통신으로 인한 전송 데이터의 방대한 양을 대표적 특징으로 꼽을 수 있다. 이에 현재 사용가능한 통신 기술들을 그대로 사용할 경우, 병목현상 혹은 네트워크 혼잡 등 네트워크 장애 및 전송 지연이 발생할 수 있다. 특히 스마트 그리드 네트워크의 상향 트래픽은 시간조절이 가능한 주기적 미터링 데이터와 지연민감한 이벤트 데이터로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 각 트래픽 특성에 따라 트래픽양의 대다수를 이룰 미터링 데이터의 전송시간 조절을 이용한 혼잡제어 기법을 제안한다. 이를 통해 지연민감한 이벤트 데이터의 지연시간 내 전송 보장 확률을 높이고, 트래픽을 분산시킴으로써 전송 효율을 높이고자 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1058-1062
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• 2003

This paper proposes a self-organizing fuzzy controller (SOFC) design technique applied to the vibration control of a dynamic system under irregular disturbance. In this controller, the fuzzy rules generate control signal continuously using the array of input and output pairs without using any special controller model. The generated rules are saved in the fuzzy rule matrix in real-time by self-organizing methods. This fuzzy logic control is demonstrated by simulation and shows the efficiency of the real-time self-organizing fuzzy controller in this system.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제10권3호
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• pp.27-33
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• 2004

최적화는 시스템공학에서 자주 등장하는 문제이며 흔히 다음과 같은 수학적 계획(mathematical programming) 문제로 표현된다. min f(x) (P) subject to g(x) ≤ 0 h(x) ： 0 여기서 x∈R/sup n/, f：R/sup n/→R, g：R/sup n/→R/sup l/, h：R/sup n/→R/sup m/, 그리고 n m이다. 만약 목적함수(objective function)와 가능 영역(feasible region)이 볼록(convex)하다면, 예를 틀어 f(x)와 g(x)가 아래로 볼록하고 h(x)가 선형이라면. 이는 볼록 문제(convex problem)이며 오직 하나의 지역 최소점(local minimum)을 가진다. 그러나 많은 경우. 예를 들어 h(x)가 비선형이라면, 여러 개의 지역 최소점을 가질 수 있는 비 볼록 문제(nonconvex problem)가 된다. 이때 진정한 최소점을 찾는 것. 즉 전역 최적화 (global optimization)가 요구된다.(중략)

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.996-1002
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• 2015

In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.