• 한국항행학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-27
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• 2008

본 논문에서는 기존의 MMOSPRED(MultiMedia One Step Prediction)에 의한 멀티미디어 호의 자원 요구량(채널 수)의 예측방법을 개선한 적응 MMOSPRED 기법을 제안하고, 이 기법을 사용한 멀티미디어 무선망의 호 수락제어의 성능을 분석한다. 제안된 적응기법은 자원 요구량의 예측시간 동안 고정된 표준 정규분포의 확률변수 값을 갖는 기존의 MMOSPRED 방법과는 다르게 LMS 알고리즘을 사용하여 자원의 예측 오차량을 최소화시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법에 의한 자원의 예측 오차량이 기존의 방법보다 감소함을 보이고, 제안된 적응예측기법을 사용한 호 수락제어는 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호 가 요구하는 자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 원하는 핸드오프 호 손실확률에서 신규 호의 수락율을 증가시킴으로써 호 수락제어의 성능이 향상됨을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권1호
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• pp.84-93
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• 2018

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of "context units" in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.71-79
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• 2005

단속류에서는 신호제어에 의한 정확한 통행시간 추정에 어려움이 많으므로 기존 교통정보 수집체계로부터 얻을 수 있는 자료를 가공하여 운전자 및 교통정보 이용자에게 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하여야한다. 또한 시간의 변화에 따른 장래의 최적경로는 개별구간에 대한 장래의 구간속도를 예측해야만 가능하므로 과거의 원시자료만으로 나타나지 않는 교통류의 변동에 따른 도로의 소통상태가 반영되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 영상검지기 자료 및 AVI 자료의 특성을 효과적으로 통합하기 위해 영상검지기자료를 이용한 KHCM 방식의 추정법을 통해 링크별 통행특성을 파악하고, 이러한 특성비율을 보정계수로 적용하여 AVI에서 수집된 구간통행시간정보에 반영함으로써 보다 정확한 링크별 통행시간을 산출하는 데이터 융합기법을 도출하였고, 평가 결과(RMSE, EC 등) 또한 우수하였다. 이 기법을 이용한 링크별 통행시간정보는 운전자가 이동하고자 하는 구간이 AVI의 제공범위에 미치지 못하거나 넘어서는 경우, 원하는 총 통행구간의 시간정보를 예측할 수 있다는 의의를 지닌다. 또한 실제 차량은 시 공간적인 이동을 하기 때문에 동시간대의 링크통행시간을 이용한 정보는 실제 통행시간과 비교해 볼 때 상당한 시간처짐 (Time-lag)현상을 가져온다. 따라서, 시간주기별로 변화하는 차량의 시 공간적 이동을 고려한 다주기 예측의 개념을 도입하였으며, 칼만필터링을 활용한 다주기 예측모형의 평가결과(RMSE, EC등) 현실을 잘 반영하는 모형임이 증명되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.173-176
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• 1994

In this paper a closed-form predictive control which takes the intervalwise receding horizon strategy is presented and its stability properties are investigated. A slate-space form output predictor is derived which is composed of the one-step ahead optimal output prediction, input and output data of the system. A set of feedback gains are obtained using the dynamic programming algorithm so that they minimize a multi-stage quadratic cost function and they are used periodically.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.43-50
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• 2024

Large planar military antenna boasts a range of electrical components, including TRA(Transmit-Receive Assembly), signal processors, etc. which engage in computations and calculations. These processes generate a significant amount of heat, leading to unforeseen consequences for the equipment. To mitigate these adverse effects, it's imperative to implement a cooling system that can effectively reduce heat-related issues. Given the antenna's intricate nature and the multitude of components it houses, a two-step estimation process is necessary. The first step involves a comprehensive model calculation to determine the total flow characteristics, while the second step entails a thermal analysis of individual TRA set. In this study, we depicted an antenna set using simplified 3D models of its components, considering their material and thermal properties. The sequential analysis process facilitated the calculation of branched flow rates, providing insights into the individual TRA. This approach also allowed us to design a cooling system for the TRA set, assessing its thermal stability in high-temperature environments. To ensure the optimal performance of TRA, breaking down the analysis into stages based on the cooling system's structure can assist operators in predicting numerical results more effectively.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1120-1123
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• 1996

DMC(Dynamic Matrix Control) algorithm has been successfully used in industries for more than a decade. It can handle constraints and easily extended to MIMO case. The application of DMC, however, is limited to the open loop stable process because it uses the FIR(Finite Impulse Response) or FSR(Finite Step Response) model. Integrating process widely used in chemical process industry, is the representative open loop unstable process. The disturbance rejection of DMC is relatively poor due to the assumption that the current disturbance is equivalent to the future disturbance. We propose the IDMC(Improved Dynamic Matrix Control) for the integrating process, as well as non-integrating process. IDMC has shown better disturbance rejection using multi-step ahead predictor for the disturbance.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권8호
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• pp.68-74
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• 1998

The neural network predictiv econtroller (NNPC) is proposed for the attempt to mimic the function of brain that forecasts the future. It consists of two loops, one is for the prediction of output (NNP:neural network predictor) and the other one is for control the plant(NNC: neural network controller). The output of NNC makes the control input of plant, which is followed by the variation of both plant error and predictin error. The NNP forecasts the future output based upon the current control input and the estimated control output. The input and the output data of a system and a new method using evolution strategy are used to train the NNP. A two-step NNPC is applied to control the temeprature in boiler systems. It was compared with PI controller and auto-tuning PID controller. The computer simulaton and experimental results show that the proposed method has better performances than the other method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권2호
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• pp.65-75
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• 2004

This paper presents a generalized predictive control method based on a fuzzy neural network(FNN) model, which uses the on-line multi-step prediction, fur the intelligent control of chaotic nonlinear systems whose mathematical models are unknown. In our design method, the parameters of both predictor and controller are tuned by a simple gradient descent scheme, and the weight parameters of FNN are determined adaptively during the operation of the system. In order to design a generalized predictive controller effectively, this paper describes computing procedure for each of the two important parameters. Also, we introduce a projection matrix to determine the control input, which deceases the control performance function very rapidly. Finally, in order to evaluate the performance of our controller, the proposed method is applied to the Doffing and Henon systems, which are two representative continuous-time and discrete-time chaotic nonlinear systems, res reactively.