• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.760-770
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• 2019

Based on the growing demand for neural network technologies, various neural network inference engines are being developed. However, each inference engine has its own neural network storage format. There is a growing demand for standardization to solve this problem. This study presents interworking techniques for ensuring the compatibility of neural networks and data among the various deep learning frameworks. The proposed technique standardizes the graphic expression grammar and learning data storage format using the Neural Network Exchange Format (NNEF) of Khronos. The proposed converter includes a lexical, syntax, and parser. This NNEF parser converts neural network information into a parsing tree and quantizes data. To validate the proposed system, we verified that MNIST is immediately executed by importing AlexNet's neural network and learned data. Therefore, this study contributes an efficient design technique for a converter that can execute a neural network and learned data in various frameworks regardless of the storage format of each framework.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.47-57
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• 2006

This paper presents a network-based traction control system(TCS), where several electric control units (ECUs) are connected by a controller area network(CAN) communication system. The control system consists of four ECUs: the electricthrottle controller, the transmission controller, the engine controller and the traction controller. In order to validate the traction control algorithm of the network-based TCS and evaluate its performance, a Hardware-In-the-Loop Simulation(HILS) environment was developed. Herein we propose a new concept of the HILS environment called the network-based HILS(Net-HILS) for the development and validation of network-based control systems which include smart sensors or actuators. In this study, we report that we have designed a network-based TCS, validated its algorithm and evaluated its performance using Net-HILS.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.98-107
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• 2011

본 연구는, 무선랜 네트워크 내에서 인프라 스트럭쳐가 제공하는 정보를 이용하여 에이전트 단말의 위치를 결정하는 위치정보 제공 시스템을 개발, 제시하였다. 본 시스템은 일반적인 ESS(Extended Service Set)형의 무선랜 구성에서 AP(Access Point) 컨트롤러를 통해 실시간 위치 측위 엔진을 구성하였으며, 측위 엔진은 SNMP(Small Network Management Protocol)을 이용하여, 각각의 AP에 접속하여 통신 패킷을 송수신하는 에이전트 단말의 정보를 AP 컨트롤러로부터 수집하여 위치 기반 서비스용 Cell ID.정보로 활용하게 된다. 실제 사무실 환경에서 구현해 본 결과, 평균 62.5%의 AP간 로밍 성공률을 보였으나 AP내 단말정보의 업데이트 시간은 평균 11초로서, 정확한 위치정보와 함께 긴급성이 덜 필요로 하는 위치기반 서비스에의 적용 가능성을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.395-400
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• 2017

본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제12권3호
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• pp.18-24
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• 2015

The plug-in hybrid electric vehicle has a high fuel economy and can be driven long distances. Its different modes include the electric vehicle, hybrid electric vehicle, and only engine operating mode. A power management strategy is important to determine which mode should be selected. The strategy makes the vehicle more efficient using appropriate power sources for driving. However, the strategy usually needs a driving speed profile which is future driving cycle. If the profile is known, the strategy easily determines which mode is driven efficiently. However, it is difficult to estimate the speed profile for a real system. To address this problem, this paper proposes a new power distribution strategy using a neural network. The average speed and driving range are used as input parameters to train the neural network system. The strategy determines a limit for the use of the battery and the desired power is distributed between the engine and the motor simultaneously. Its fuel economy can increase by improving the basic strategy.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.659-665
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• 2023

선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.313-324
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• 2015

본 논문에서는 저전력의 스마트 홈 환경 구축을 지원하기 위한 이기종 인터페이스 결정 엔진 및 아키텍처를 제시한다. 최근 IT 기술의 발전을 토대로 '스마트 홈' 기술이 대두되고 있다. 이러한 스마트 홈은 여러 서브네트워크로 구성되어 있으며, 각각의 네트워크는 다양한 통신 인터페이스를 사용하는 스마트 기기들로 구성되어 있다. 따라서 스마트 홈 환경에서는 다양한 네트워크 간의 통신을 지원하기 위한 이기종 인터페이스 간의 연동 기술이 필수적으로 요구된다. 또한, 각 통신 인터페이스는 전력 소비량에 차이가 있는데, 가정용 스마트 기기들은 24시간 동작하는 경우가 많으며 특히 스마트폰과 같은 무선기기들은 전력 소모량에 민감하다. 따라서 에너지 측면에서 효율적인 홈 네트워크를 구축하기 위해서는 상황에 따라 트래픽 처리에 적합한 인터페이스를 선택하는 것이 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 "저전력의 홈 네트워크 구축을 위한 이기종 인터페이스 결정 엔진 및 아키텍처"를 제안하고 테스트베드 상에서의 실험을 통해 제안 기법의 성능을 분석하고 타당성을 검증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제1권2호
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• pp.161-173
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• 1996

It Is a typical scenario in concurrent engineering/design that different perspectives of each team members participating In the project exist, and those perspectives lead to conflicting decisions. The model 'resolution network' proposed in this work provides system-mediated resolution for all related team engineers to consider to optimize the manufacture in general. This paper focuses on development of the general architecture of the model and a search engine called Mediator to determine a resolution network from a given constraint network. The Mediator manages the constraint network, determines the most optimistic resolution called optimal point in terms of satisfying overall production goal , and use the optimal point to mediate controversial issues among teams. The biggest merit of our model is that it provides teams with resolution with logical and rational reasoning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5098-5115
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• 2017

A number of automotive electronics-safety, driver assistance, and infotainment devices-have been deployed in recent vehicles. This raises new challenges regarding in-vehicular network arbitration. A performance analysis of non-destructive arbitration has revealed a fairness issue. The arbitration prioritizes without collisions, despite multiple simultaneous transmissions; however, the performances of the highest priority node and the lowest priority node are very different. In this paper, an ID-rotation arbitration method to solve the arbitration-fairness problem is proposed. The proposed algorithm was applied to several engine control units (ECUs), including a controller area network (CAN) controller. Experimental results showed that the algorithm improved the fairness as well as the total throughput within a specific performance constraint.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3B호
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• pp.53-64
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• 2005

Rapid growth of digitalization in telecommunication and broadcasting and remarkable enhancement in broadband and high speed transmission capability of media raised a problem of integrating communication and broadcasting. In order to implement this, the government has selected construction of Broadband Convergence Network (BcN) as a main new growth engine of the country. The BcN will be realized based on FTTH and Broadband Home Network (BHN) will be implemented through this solution. Transfer rate and bandwidth required for the BcN to be constructed aiming at integration of communication and broadcasting will be specified and the performance of basic transmission media, the plastic optical fiber, will be discussed in order to present its appropriateness.