• Journal of Communications and Networks
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• 제5권3호
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• pp.202-214
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• 2003

The central challenge in the design of ad-hoc networks is the development of dynamic routing protocol that efficiently finds route between mobile nodes. Several routing protocols such as DSR, AODV and DSDV have been proposed in the literature to facilitate communication in such dynamically changing network topology. In this paper, a Node Transition Probability (NTP) based routing algorithm, which determines stable routes using the received power from all other neighboring nodes is proposed. NTP based routing algorithm is designed and implemented using Global Mobile Simulator (GloMoSim), a scalable network simulator. The performance of this routing algorithm is studied for various mobility models and throughput, control overhead, average end-to-end delay, and percentage of packet dropped are compared with the existing routing protocols. This algorithm shows acceptable performance under all mobility conditions. The results show that this algorithm maximizes the bandwidth utilization during heavy traffic with lesser overhead.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1227-1234
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• 2004

본 논문에서는 LDPC 부호의 복호 알고리즘의 하나인 Normalized-BP 알고리즘의 각각의 비트에 업데이트되는 값에 대한 신뢰도에 따라 복호 알고리즘에 필요한 표준화 인수값을 달리함으로써 성능을 향상시킬 수 있는 복호 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복호 알고리즘은 기존의 Normalized-BP 알고리즘에 비하여 복잡도를 거의 증가시키지 않으면서 LLR-BP 알고리즘의 BER 성능에 약 0.02dB 정도까지 근접하는 성능을 나타냄을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권6호
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• pp.729-737
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• 2012

In case that multiple jammers are transmitting the signals which are the same type a general algorithm based on TDOA method cannot estimate the positions of multiple jammers because there are many TDOA measurements including true and false values. This paper, therefore, designs a new algorithm based on TDOA method to localize multiple jammers. In this algorithm, TDOA measurements are obtained by rotating the reference sensor, and then the positions of multiple jammers can be estimated by detecting congregated point among the multiple estimated positions from TDOA measurements. Through computer simulations, it is verified that this algorithm localizes the multiple jammers well. The performance of the algorithm are also analysed by changing the distance between sensors and jammer, and sampling frequency.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.293-296
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• 2004

This paper proposes a new protective relaying algorithm using ACI(Advanced Computational Intelligence) and wavelet transform. To organize the advanced neuro-fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various transformer transient states. These data are made of changing-rates of D1 coefficient and RSM value within half cycle after fault occurrence. Subsequently, the advanced neuro-fuzzy algorithm is obtained by converging the target data. As a result of applying the advanced neuro-fuzzy algorithm, discrimination between internal fault and inrush is correctly distinguished within half cycle after fault occurrence. Accordingly, it is evaluated that the proposed algorithm can effectively protect a transformer by correcting discrimination between winding fault and inrushing state.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권4호
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• pp.1230-1244
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• 2022

This paper proposes an algorithm for signal validation using unsupervised methods in emergency situations at nuclear power plants (NPPs) when signals are rapidly changing. The algorithm aims to determine the stuck failures of signals in real time based on a variational auto-encoder (VAE), which employs unsupervised learning, and long short-term memory (LSTM). The application of unsupervised learning enables the algorithm to detect a wide range of stuck failures, even those that are not trained. First, this paper discusses the potential failure modes of signals in NPPs and reviews previous studies conducted on signal validation. Then, an algorithm for detecting signal failures is proposed by applying LSTM and VAE. To overcome the typical problems of unsupervised learning processes, such as trainability and performance issues, several optimizations are carried out to select the inputs, determine the hyper-parameters of the network, and establish the thresholds to identify signal failures. Finally, the proposed algorithm is validated and demonstrated using a compact nuclear simulator.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.157-164
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• 2011

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.234-237
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• 2003

As the maximum power operating point (MPOP) of photovoltaic (PV) power systems changes with changing atmospheric conditions, the efficiency of maximum power point tracking (MPPT) is important in PV power systems. Many MPPT techniques have been considered in the past, but techniques using microprocessors with appropriate MPPT algorithms are favored because of their flexibility and compatibility with different PV arrays. Although the efficiency of these MPPT algorithms is usually high, it drops noticeably in case of rapidly changing atmospheric conditions. In this paper, we proposed a new MPPT control method called improved perturb and observe method (ImP&O), anda simple voltage and current characteristic equation of a PV array for PV array simulator. Experimental results verify the accuracy and excellent performance of the proposed MPPT method. ImP&O algorithm is very simple, and has successful tracked the MPOP, even in case of rapidly changing atmospheric conditions.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권3호
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• pp.47-52
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• 2022

The C-ITS (Cooperative-intelligent Transport System) is a driver assistance system that prevents car accidents and enhances traffic conditions, via sharing traffic information between vehicles and roadway infrastructures. A CLAS (changing lane assistance system) for unprotected left-turn, is a C-ITS that assists a driver with safely changing lanes. This system addresses a driver's critical gap, that enables the system to express a driver's uncertainty. A driver's critical gap is a time that can be used in a threshold, to change a lane or not. Unfortunately, a driver's critical gap is difficult to use in a CLAS directly. This paper addresses a driver's critical gap, and how it can be applied in a CLAS for an unprotected left-turn.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1031-1043
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• 2013

영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1181-1187
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• 2010

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.