• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.30-35
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• 2005

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권2호
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• pp.116-123
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• 2013

Currently, most automobiles have automatic transmission systems. The gear-shifting strategy used to generate shift patterns in transmission systems plays an important role in improving the performance of vehicles. However, conventional transmission systems have a fixed type of shift map, so it may not be enough to provide an efficient gear-shifting pattern to satisfy the demands of driver. In this study, we developed an intelligent strategy to handle these problems. This approach is based on a normalized radial basis function neural network, which can generate a flexible gear-shift pattern to satisfy the demands of drivers, including comfortable travel and fuel consumption. The method was verified through simulations.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.18-23
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• 2011

본 연구는 자동차에 장착된 일반적인 자동변속기의 문제점을 향상시키기 위해서 지능형 변속선도 결정 모듈을 제안한다. 전형적인 자동변속기의 변속선도는 운전자의 습관 및 성향이 반영되지 않기 때문에 운전자가 원하는 변속점을 제공하지 못한다. 기존의 변속선도는 불필요한 기어의 변화가 발생하고 연료효율에도 좋지 않다. 또한 가끔 킥-다운과 같은 현상이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 개인적인 운전자의 운전 스타일을 고려한 변속선도를 결정하는 지능형 변속 제어 방법을 연구한다. 운전스타일은 주행 중인 자동차의 실제 데이터를 이용하여 운전자의 성향 및 운전 습관에 의해 판단된다. 이 모듈은 실제 자동차 데이터를 학습하기 위해 신경회로망을 사용한 계층적 구조로 구성된다. 제안된 지능형 변속선도 제 어 모듈은 각 운전자의 운전스타일에 따라 운전에 필요한 토크와 속도를 제공하여 운전자에게 적합한 변속점과 변속시간을 제공할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.55-60
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• 2004

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하는 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행 시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.116-122
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• 2010

본 논문은 표적의 회전, 크기 변화, 이동 변화, 자세변화 등의 기하학적 변환에 강인한 표적 분류 방법을 제안한다. 우선 표적의 회전, 크기변화, 이동 변화에 대해서는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 특징 벡터들의 유사도, 스케일비, 오리엔테이션의 범위들을 이용한 CM(Confidence Map)에 기반하여 표적을 분류한다. 한편 표적의 자세 변화에 대응하기 위해 다양한 각도에서 획득한 표적 영상의 DB(database)를 이용한다. 각도의 범위는 실행 시간과 샘플링 간격에 따른 성능을 비교, 분석하여 결정한다. 제안한 표적 분류 방법의 성능을 평가하기 위해 기하학적 변화가 있는 여러 가지 영상에 대해 실험한다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 우수한 분류 성능을 보임을 증명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.60-67
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• 2010

최근에, LED를 사용한 WPAN 응용 기술에 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, LED를 이용한 가시광 통신은 통신을 수행하는데 약점을 가지고 있다. 시스템 성능을 저하시키는 요인으로 통신 환경에서 다른 물체에 의한 전파 지연으로 발생하는 다중 경로 페이딩을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서 OFDM 기술은 다중 경로 페이딩과 분산을 줄이고, 고속 데이터 전송을 제공하기 위해서 적용하였다. 게다가, 광잡음에 의한 정보 손실을 줄이기 위해서 채널코딩으로써 터보 부호화 기술을 사용하였다. OFDM과 터보 부호화를 적용하므로써, 약 4 [dB] 정도의 성능향상을 보임을 알 수 있었다. 또한, 도플러 효과가 일어난다고 가정하였을 경우, 시스템 성능이 저하됨을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.