• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.4
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• pp.58-65
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• 2003

This paper studies a steering control method using a neural network algorithm for an intelligent autonomous driving robot. Previous horizontal steering control methods were made by various possible situation on the road. However, it isn't possible to make out algorithms that consider all sudden variances on the road. In this paper, an intelligent steering control algorithm for an autonomous driving robot system is presented. The algorithm is based on Self Organizing Maps(SOM) and the feature points on the road are used as training datum. In a simulation test, it is available to handle a steering control using SOM for an autonomous steering control. The algorithm is evaluated on an autonomous driving robot. The algorithm is available to control a steering for an autonomous driving robot with better performance at the experiments.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.201-209
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• 2014

This paper proposes a genetic algorithm to maximize the connectivity among the mobile nodes for the cooperative communication in ad-hoc networks. In general, as the movement of the mobile nodes in the networks increases, the amount of calculation for finding the solution would be too much increased. To obtain the optimal solution within a reasonable computation time for a high-density network, we propose a genetic algorithm to obtain the optimal solution for maximizing the connectivity. In order to make a search more efficient, we propose some efficient neighborhood generating operations of the genetic algorithm. We evaluate those performances through some experiments in terms of the maximum number of connections and the execution time of the proposed algorithm. The comparison results show that the proposed algorithm outperforms other existing algorithms.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.642-648
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• 2008

A lot of researches on the redundant manipulators have been focused mainly on the minimization of joint torques. However, it is well-known that the most dynamic control algorithms using local joint torque minimization cause huge torques which can not be implemented by practical motor drivers. A new control algorithm which reduces considerably such a huge-required-torque problem is proposed in this paper. It adapts fuzzy logic and genetic algorithm to the conventional local joint torque minimization algorithm. The proposed algorithm is applied to a 3-DOF redundant planar robot. Simulation results show that the proposed algorithm works well.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.3
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• pp.295-300
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• 2018

Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy logic control algorithm which can reach the steady state quickly by improving the response speed although there is a little overshoot is proposed. PWM reduces response speed and fuzzy logic control algorithm minimizes overshoot. The proposed PWM fuzzy logic control algorithm consists of DC chopper, PWM duty cycle regulator, and fuzzy logic controller. The performance and validity of the proposed algorithm is verified by simulation with Simulink of Matlab 2018a.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.226-226
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• 2011

최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.243-248
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• 2006

본 연구는 초등학교 학생 수준에 맞는 알고리즘 교육을 위한 웹 기반 시뮬레이션의 설계 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 알고리즘 교육을 위한 시뮬레이션 모형을 기반으로 자료 처리의 가장 기본이 되는 정렬 및 탐색 알고리즘으로 제한하여 설계 방안을 고찰하였다. 각각의 알고리즘 학습을 위해 실생활과 밀접한 모의상활을 제시하여 알고리즘 학습에 대한 학습동기를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 설계한 시뮬레이션을 개발하여 적용한다면 초등학교 수준에 맞는 알고리즘 교수-학습에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.26-33
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• 1993

본 논문은 반향제거기 등에 적용 가능한 적응 FIR 필터의 고속 수렴 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 지연 평가와 영역 제한에 의한 탭위치 제어 등 두가지 특징을 가지고 있다. 반향 경로에 다중 반향이 발생했을 때에도 적용 가능한 위치 탐색에 제한을 두는 방법으로 제한된 탭위치 제어를 수행한다. 백색 가우시안 신호를 입력으로 사용한 반향제거기 시뮬레이션에 의해서 Full-tap NLMS, STWQ, 그리고 본 논문에서 제시한 알고리즘의 수렴특성을 비교한 결과, 제시한 알고리즘은 STWQ나 Full-tap NLMS 알고리즘에 비해서 256탭 적용필터에서 약 70% 정도 수렴 시간을 감소시키며, 또한 다중반향 발생 하에서 다른 알고리즘에 비해서 우수한 수렴 특성을 갖는다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.206-209
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• 2003

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 심벌 타이밍 jitter 를 최소화하기 위해 가장 강한 신호를 주기적으로 감시하고, 그 신호를 적응적으로 DLL(Delayed Locked Loop)의 기준 신호로 정한다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 DLL 추적 실패를 피할 수 있고, 기존의 알고리즘에 비하여 DLL의 정상 상태 추적 오류가 작다. 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 정상상태 DLL 추적오류가 작고 다중 경로 상황에서 DLL 추적 실패를 피할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 OFDM 의 시간동기 복원 알고리즘에 적합하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.238-240
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• 2002

진화 가능한 하드웨어의 개발은 유전자 알고리즘의 새로운 가능성을 열어주었고 이에 적합한 다양한 방법이 제시되어 왔다. 하지만 일반적인 유전자 알고리즘으로는 Genetic drift가 생기거나 지역해에 빠지는 등 한계가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 방안으로 종분화 알고리즘이 도입되고 있다. 현재까지 다양한 종분화 알고리즘이 소개되었는데 이들은 이전의 알고리즘과 비교하였을 때 높은 다양성을 유지하면서 더 좋은 해를 찾아낸다. 이 논문에서는 진화 하드웨어상에서 이러한 종분화 알고리즘들의 장단점 및 특징을 여러 비교기준을 통해 제시한다. 실험결과 Deterministic Crowding과 Struggle GA가 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.665-667
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• 2000

다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.