• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-231
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• 2012

본 논문에서는 접근 각도 개념을 이용하여 과소작동기 형태의 무인 수중 잠수정의 경로 추적 제어기 설계 방법을 제안한 다. 과소 작동기 형태를 가지는 무인 수중 잠수정은 종 방향 추진력과 회전력에 의해 속도와 방향을 조절하나, 횡 방향 추 진기가 없기 때문에 횡 방향에 대한 움직임을 제어 할 수 없다. 이러한 무인 수중 잠수정의 과소 작동기 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기준 경로에 대한 접근 각도 개념을 제안하고, 제안한 접근 각도를 이용하여 경로 추적 제어기를 설 계한다. 이를 위해 동체 고정 좌표계에서 새로운 오차 방정식을 구하고, 리아푸노프 방법을 기반으로 경로 추적 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션 통해 제안한 방법에 의해 설계된 제어기의 성능을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.409-416
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• 2000

공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.642-651
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• 2019

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.648-654
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• 2004

반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• ETRI Journal
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• 제40권3호
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• pp.318-329
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• 2018

Femtocell (FC) technology envisaged as a cost-effective approach to attain better indoor coverage of mobile voice and data service. Deployment of FCs over macrocell forms a heterogeneous network. In urban areas, the key factor limits the successful deployment of FCs is inter-cell interference (ICI), which severely affects the performance of victim users. Autonomous FC transmission power setting is one straightforward way for coordinating ICI in the downlink. Application of intelligent control using soft computing techniques has not yet explored well for wireless networks. In this work, autonomous FC transmission power setting strategy using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System is proposed. The main advantage of the proposed method is zero signaling overhead, reduced computational complexity and bare minimum delay in performing power setting of FC base station because only the periodic channel measurement reports fed back by the user equipment are needed. System level simulation results validate the effectiveness of the proposed method by providing much better throughput, even under high interference activation scenario and cell edge users can be prevented from going outage.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권9호
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• pp.156-163
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• 2006

The purpose of this study is to improve the machining of free-formed NURBS surfaces using newly defined G-codes which can directly deal with shapes defined from CAD/CAM programs on a surface basis and specialize in rough and finish cut. To this purpose, a NURBS surface interpolation system is proposed in this paper. The proposed interpolation system includes online tool-path planning, real-time interpolation and feedrate regulation considering an effective machining method and minimum machining time all suitable for unit NURBS surface machining. The corresponding algorithms are simultaneously executed in an online manner. The proposed NURBS surface interpolation system is integrated and implemented with a PC-based 3-axis CNC milling system. A graphic user interface (GUI) and a 3D tool-path viewer which interprets the G-codes for NURBS surfaces and displays whole tool-paths are also developed and included in our real-time control system. The proposed system is evaluated through actual machining in terms of size of NC data, machining time, regulation of feedrate and cutting force focused on finish cut in comparison with the existing method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.497-497
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• 2000

This paper is concerned with the design of LMI based H$_{\infty}$ controller for a line of sight(LOS) stabilization system. This system which is even linearized to analyse nonlinear characteristic has also a lot of uncertainties. In addition, the angular velocity disturbance from the vehicle's driving deteriorates the stabilized LOS, main purpose of this system. In case of fast driving, particularly, all components which are ignored and skipped to make mathematical modelling act as the uncertainties against this system. The robustness against these uncertainties has been also continuously demanded including the well tracking performance for the target. Therefore, this paper employed H$_{\infty}$ control theory to satisfy these problems and LMI method to make suitable controller with few constraints for this system. Although this system matrix doesn't have full rank, this method make it possible to design H$_{\infty}$ controller and deal with R and S matrices for reducing its order. Consequently, this paper shows that the re-analyses on the real disturbances are achieved and the proposed robust controller for them has better disturbance attenuation and tracking performance. This paper contributes the applicability of reduced order H$_{\infty}$ controller to real system by handling LMI..

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.92-95
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• 2001

This study presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM fellows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM(recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.730-737
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• 2001

본 논문에서는 적응 뉴로-퍼지 제어기를 이용하여 비선형 복합시스템 모델의 안정화 제어 방법에 적용한다. 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기는 언어적 퍼지추론, 프로세스의 입출력 데이터를 이용하는 신경회로망, 최적이론 등이 포함된 인공지능을 시스템구조와 파라메터 검증에 필요한 도구로 이용한다. 그 결과 제안된 방법이 이전에 연구되었던 다른 방법보다 아주 높은 인공지능 모델을 제시하였다.