• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권1호
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• pp.72-83
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• 2010

무선 메쉬 네트워크 환경에서 그룹통신은 동적으로 변화하는 중계 메쉬 노드, 서로 다른 도메인의 그룹 간 통신에 대한 접근 제어, 그리고 네트워크를 관리하는 중앙화된 관리서버의 부재 등의 문제로 인해 관리가 어려워진다. 그룹의 멤버 뿐 아니라 위상이 동적으로 변화하는 무선 메쉬 네트워크 환경에서의 다대다(many-to-many) 멀티캐스트는 각 그룹 관리자가 자신의 그룹 멤버를 독립적으로 관리하며 그룹간 통신을 제어하는 다수의 하위 그룹으로 이루어진 비중앙화된 구조에 기반해서 구성될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크의 위상을 고려한 비중앙화된 그룹키 관리 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서 각 멀티캐스트 송신자는 아이디 기반 암호화 알고리즘을 이용해서 분산화된 방법으로 각 그룹키를 그룹 멤버에게 전달하게 된다. 아이디 기반 암호화 기법은 그룹 멤버 뿐 아니라 메쉬 노드의 동적인 변화에도 효율적인 키관리를 가능케 하기 때문에 다대다 멀티캐스트 환경에서 키 갱신에 필요한 통신 회수 및 저장해야 할 키의 크기가 줄어드는 장점이 있다. 따라서 제안한 기법은 중앙화된 네트워크 관리자가 없고, 다수의 서비스 제공자가 그들의 그룹 통신을 독립적으로 관리하는 대규모의 동적인 메쉬 네트워크에서의 다대다 그룹통신 환경에 가장 적합하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권4호
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• pp.352-362
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• 2010

복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 행동모델 기반의 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 그러나 논리적으로 행동규칙을 설계하기 어렵다는 단점을 극복하기 위하여 최근 진화로봇공학이 무인기 제어에 적용되기 시작하고 있다. 본 논문에서는 제한된 영역을 복수의 무인기로 탐색하는 임무를 진화로봇공학을 적용하여 진화시킨 신경망제어기로 수행한 결과, 직관에 의지하여 설계된 행동모델 기반의 신경망제어기에 비하여 우수한 성능을 보임을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권5호
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• pp.448-454
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• 2008

본 논문에서는 포텐셜 함수와 슬라이딩 모드 제어기법을 이용한 행동양식 기반의 분산형 군집비행 제어구조를 제안하였다. 군집비행 행동양식을 위해 각 개체의 상호작용을 포텐셜 함수로 표현하였으며, 군집형태를 유지하며 기준궤적을 추종하기 위해 군집중심점 제어기법을 제안하였다. 시스템의 불확실성과 임무환경에 의한 포텐셜 함수 변화에 대해 강건한 성능을 유지하기 위해 슬라이딩 모드 제어기법을 적용하여 제어기를 구성하고 안정성을 평가하였다. 또한 예상하지 못한 장애물에 대한 군집 회피기동을 위해 비행경로 수정기법을 제시하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 군집비행 제어기법의 성능을 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.74-79
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• 2005

In this paper, we propose a novel approach to decentralized motion planning and conflict-resolution for multiple mobile agents working in an environment with unexpected moving obstacles. Our proposed motion planner has two characteristics. One is a real-time collision prognosis based on modified collision map. Collision map is a famous centralized motion planner with low computation load, and the collision prognosis hands over these characteristics. And the collision prognosis is based on current robots status, maximum robot speeds, maximum robot accelerations, and path information produced from off-line path planning procedure, so it is applicable to motion planner for multiple agents in a dynamic environment. The other characteristic is that motion controller architecture is based on potential field method, which is capable of integrating robot guidance to the goals with collision avoidance. For the architecture, we define virtual obstacles making delay time for collision avoidance from the real-time collision prognosis. Finally the results obtained from realistic simulation of a multi-robot environment with unknown moving obstacles demonstrate safety and efficiency of the proposed method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.503-512
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• 2020

송풍기를 이용한 제품으로는 핸드드라이기, 자동세차기, 건조기, 청소기등이 있다. 이러한 전동기의 특징은 순간에 강한 바람이 나오도록 구조, 제어 알고리즘이 필요하다. 종래의 여자방식에 따른 전동기는 직권식, 분권식, 복권식, 영구자석식이 있다. 이러한 전동기는 고속 회전 시 기동전류가 크고 회전수가 불규칙한 단점이 있다. 이를 개선하고자 고속BLDC 전동기 제어에 관한 연구로 구동회로 설계, 센서리스 제어 알고리즘, 시뮬레이션, 실험 등을 통해 800W급 고속BLDC 모터 제어와 회로 설계하였고, 95% 이상 고효율을 제어기의 운전성능 평가 방법, 시제품 실험 및 검증을 연구하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권8호
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• pp.1353-1362
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• 2003

This paper considers a simultaneous optimization problem of structure and control systems. The problem is generally formulated as a non-convex optimization problem for the design parameters of mechanical structure and controller. Therefore, it is not easy to obtain the global solutions for practical problems. In this paper, we parameterize all design parameters of the mechanical structure such that the parameters work in the control system as decentralized static output feedback gains. Using this parameterization, we have formulated a simultaneous optimization problem in which the design specification is defined by the Η$_2$and Η$\_$$\infty$/ norms of the closed loop transfer function. So as to lead to a convex problem we approximate the nonlinear terms of design parameters to the linear terms. Then, we propose a convex optimization method that is based on linear matrix inequality (LMI). Using this method, we can surely obtain suboptimal solution for the design specification. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.799-805
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• 1996

In many cases, the magnetic farce model is linearized at the origin in designing the controller of a magnetic bearing system. However. this linear assumption is violated by the unmodeled nonlinear effect such as sensor dislocation and backup bearing dislocation. Therefore, a direct probe into the nonlinear magnetic force model in an active magnetic bearing system is necessary. To analyze the nonlinear magnetic force model of a magnetic bearing system, phase plot analysis which is to plot the numerical solution of the nonlinear equation in several initial points in the interested region is applied. Phase plot analysis is used to observe a nonlinear dynamic system qualitatively (not quantitatively). With this method, we can get much useful information of the nonlinear system. Among this information, a bifurcation graph that represents stability and locations of fixed points is essential. From the bifurcation graph, a stability criterion of magnetic bearing system is derived.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1063-1082
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• 2018

The concept of SDN (Software Defined Networking) endows the network with programmability and significantly improves the flexibility and extensibility of networks. Currently a plenty of research works on introducing SDN into wireless networks. Most of them focus on the innovation of the SDN based architectures but few consider how to realize the global perception of the network through the controller. In order to address this problem, a software defined carrier grade Wi-Fi framework called SWAN, is proposed firstly. Then based on the proposed SWAN architecture, a blueprint of introducing the traditional NSA (Network Situation Awareness) into SWAN is proposed and described in detail. Through perceiving various network data by a decentralized architecture and making comprehension and prediction on the perceived data, the proposed blueprint endows the controllers with the capability to aware of the current network situation and predict the near future situation. Meanwhile, the extensibility of the proposed blueprint makes it a universal solution for software defined wireless networks SDWNs rather than just for one case. Then we further research one typical use case of proposed NSA blueprint: network performance awareness (NPA). The subsequent comparison with other methods and result analysis not only well prove the effectiveness of proposed NPA but further provide a strong proof of the feasibility of proposed NSA blueprint.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권6호
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• pp.662-671
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• 2012

Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.