• 전기학회논문지
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• 제63권8호
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• pp.1085-1091
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• 2014

A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.

• Journal of Power Electronics
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• 제7권3호
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• pp.265-270
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• 2007

Equal rating DC-DC converter modules can be connected in series at the input for circuits requiring higher input voltages and in parallel at the output for circuits requiring higher output currents. Since the converter modules may not be practically identical, closed loop control has to ensure that each module equally shares the total input voltage and the load current. A control scheme consisting of a common output voltage loop, individual inner current loops and individual input voltage loops have been designed in this work to achieve input voltage and load current sharing as well as load voltage regulation under supply and load disturbances. The output voltage loop provides the basic reference for the inner current loops, which are also modified by the respective input voltage loops. The average of the converter input voltages, which is dynamically varying, is chosen as the reference for input voltage loops. This choice of reference eliminates interaction among different control loops. Type II compensators and Fuzzy Logic Controllers (FLCs) are designed and compared through MATLAB based simulation and FLC is found to be satisfactory. Hence TMS320F2407A DSP based FLC is implemented and the results are presented which prove the superiority of the FLC developed for this research.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.142-145
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• 2019

최근 들어 지구 온난화 및 고유가로 인한 에너지 위기로 전 세계적으로 이산화탄소 배출규제가 본격화되고 에너지 소비에 따른 지구환경을 보존하기 위한 대표적인 국제적인 GEF(Green Energy Family) 활동은 이산화탄소 배출 금지를 위한 교토의 정서(Kyoto protocol), RoHS(Restriction of Hazardous Substances directive)에서는 무 수은 조명 사용억제, WEEE(Waste Electrical and Electronice Equipment)에서는 조명 통신융합으로 폐기물 최소화를 목적으로 폐기물 회수를 요구하는 등 다각적 노력을 경지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 외부 환경 요인(조도, 피사체와의 거리 등)에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 마이크로프로세서를 활용하여 외부 환경 요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.996-1006
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• 2023

Renewable energy is promoted massively to overcome problems that fossil fuel power plants generate. One popular renewable energy type that offers easy installation is a photovoltaic (PV) system. However, the energy harvested through a PV system is not optimal because influenced by exposure to solar irradiance in the PV module, which is constantly changing caused by weather. The maximum power point tracking (MPPT) technique was developed to maximize the energy potential harvested from the PV system. This paper presents the MPPT technique, which is operated on a new high-gain voltage DC/DC converter that has never been tested before for the MPPT technique in PV systems. Fuzzy logic (FL) was used to operate the MPPT technique on the converter. Conventional and adaptive perturb and observe (P&O) techniques based on variables step size were also used to operate the MPPT. The performance generated by the FL algorithm outperformed conventional and variable step-size P&O. It is evident that the oscillation caused by the FL algorithm is more petite than variables step-size and conventional P&O. Furthermore, FL's tracking speed algorithm for tracking MPP is twice as fast as conventional P&O.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.190-195
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• 2007

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.605-611
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• 2001

고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두수용 할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 척도들과 산출된 품질도의 상관관계를 분석하고, 통계적 방법으로 제안된 모델의 타당성을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권1호
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• pp.17-21
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• 2007

Multi-Agent Robotic System (MARS) is a system that independent autonomous robots in the restricted environments infer their status from pre-assigned conditions and operate their jobs through the cooperation with each other. In the MARS, a robot contains sensor part to percept the situation around themselves, communication part to exchange information, and actuator part to do given work. Especially, in order to cooperate with other robots, communicating with other robots is one of the essential elements. Because Bluetooth has many advantages such as low power consumption, small size module package, and various standard protocols, Bluetooth is rated as one of the efficient communicating technologies which can apply to small-sized robot system. In this paper, we will develop Bluetooth communicating system for autonomous robots. For the purpose, the communication system must have several features-separated module, flexible interface. We will discuss how to construct and what kind of procedure to develop the communicating system.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.19-25
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• 2017

Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권6호
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• pp.541-548
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• 2004

본 논문에서는 항만 자동화를 위해 새로이 제안된 리니어 모터 기반 컨테이너 이송시스템에 지능제어기법을 이용하여 그 정밀도를 향상시키고자 한다. LMCTS(Linear Motor-based Container Transfer System)는 스케일의 거대함 때문에 일반 리니어 모터에서 중요시 되지 않는 정지마찰력과 디텐트럭(detent force)이 정밀제어에 큰 문제가 된다. 특히, 컨테이너 적제유무에 따라 시스템 자체가 급격히 변하므로 기존의 PID형 제어기로는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 같은 구조를 갖는 두 개의 DR-FNN(Dynamically- constructed Recurrent Fuzzy Neural Network)를 제어기와 에뮬레이터로 구성하여 이러한 문제를 해결하고자 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.