• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.414-421
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• 2007

This paper presents a engine/brake integrated VDC(Vehicle Dynamic Control) system using neural network algorithm methods for wheel slip and yaw rate control. For stable performance of vehicle, not only is the lateral motion control(wheel slip control) important but the yaw motion control of the vehicle is crucial. The proposed NNPI(Neural Network Proportional-Integral) controller operates at throttle angle to improve the performance of wheel slip. Also, the suggested NNPID controller performs at brake system to improve steering performance. The proposed controller consists of multi-hidden layer neural network structure and PID control strategy for self-learning of gain scheduling. Computer Simulation have been performed to verify the proposed neural network based control scheme of 17 dof vehicle dynamic model which is implemented in MATLAB Simulink.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.183-191
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• 2013

SOLAS 선박표준 네트워크는 기계시스템 간 실시간 제어감시가 필요한 제어계측 네트워크와 운용자가 컴퓨터 모니터를 통하여 기계를 제어감시 하는 선박제어네트워크 및 외부와의 무선통신 네트워크로 구성되어 있다. 본 논문은 실시간 제어감시가 요구되는 제어계측네트워크로서 국제표준화 된 IEC 61162-3 (NMEA2000 네트워크)에 적합한 프로토콜 스택을 개발하고, 개발된 프로토콜 스택을 사용하여 기관실 모니터링시스템을 개발하였다. 개발된 기관실모니터링시스템을 NMEA에서 제공한 공식인증시험 툴을 사용하여 표준에서 요구하는 항목에 따라 약 1600여 가지의 인증시험과정을 통과하여 인증을 득하였으며 이에 관하여 기술한다.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2000년도 제31회 춘계학술대회
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• pp.126-133
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• 2000

A computer program for the analysis of engine lubrication systems has been developed. And a case study of a four cylinders gasoline engine is illustrated. This paper gives the mathematical models for oil flow through hydraulic tappet as well as the ones of oil jet and plain journal bearings. And the new from an oil pump and the flow resistance through an oil filter is considered at various temperatures. In the analysis, the various design guidelines are applied. The distribution of flow and pressure of an engine lubrication system are calculated, and the pressure data compared with the experimental data at a few points in the engine lubrication system. This method is helpful to design of engine lubrication system efficiently.

• KSTLE International Journal
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• 제1권1호
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• pp.21-28
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• 2000

A computer program fur the analysis of engine lubrication systems has been developed. And a case study of a four cylinders gasoline engine is illustrated. This paper gives the mathematical models far oil flow through hydraulic tappet as well as those of oil jet and plain journal bearings. And the flow from an oil pump and the flow resistance through an oil filter is considered at various temperatures. In the analysis, the various design guidelines are applied. The distribution of flow and pressure of an engine lubrication system are calculated, and the pressure data compared with the experimental data at a few points in the engine lubrication system. This method is helpful to design of engine lubrication system efficiently.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.125-134
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• 2012

페이스북, 싸이월드 등의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 발전하면서, 이를 기반으로 하는 소셜 네트워크 게임, 소셜 커머스 등의 서비스도 활성화되고 있다. 특히, 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: NG)은 기존 온라인 게임보다는 규모가 가볍고, 친구들끼리 쉽게 즐길 수 있다는 점에서 사람들에게 많은 호응을 얻고 있다. 이러한 소셜 네트워크 게임 시장 규모는 해가 지날수록 점점 커지고 있지만 게임 개발 측면에서는 아직 미흡한 부분이 많다. 특히, 현재 나온 대부분의 개발엔진들이 온라인 게임이나 콘솔 게임에 초점이 맞춰져 있고, 소셜 네트워크 게임의 특징에 적합한 전용 엔진이 거의 없는 상황이어서 소셜 네트워크 게임을 개발하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서 제시한 엔진은 기존의 게임 엔진이 가지는 요소 및 특징뿐만 아니라 소셜 네트워크 게임의 특징을 고려하여 소셜 네트워크 게임 개발에 최적화하여 설계하였다. 또한 소셜 게임 장르 중 가장 많은 비율을 차지하는 시뮬레이션 게임을 구현하기 위해 필요한 맵과 캐릭터 애니메이션을 쉽게 구현할 수 있는 모듈과 툴을 제공한다. 본 논문에서 구현된 엔진은 이미지, 텍스트 및 캐릭터 출력 속도를 기준으로 성능을 평가하였고, 실험 결과 이미지, 텍스트 및 캐릭터 모두 게임을 구현하기에 충분히 빠른 출력 속도를 보여주었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2003년도 제21회 추계학술대회 논문집
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• pp.267-270
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• 2003

본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.294-299
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• 2015

Free piston linear engine (FPLE) is a promising concept being explored in the mid-20th century. On the other hand, Arficial neural networks (ANNs) are non-linear computer algorithms and can model the behavior of complicated non-linear processes. Some researchers already studied this method to predict internal combustion engine characteristics. However, no investigation to predict the performance of a FPLE using ANN approach appears to have been published in the literature to date. In this study, the ability of an artificial neural network model, using a back propagation learning algorithm has been used to predict the in-cylinder pressure, frequency, maximum stroke length of a free piston linear engine. It is advised that, well-trained neural network models can provide fast and consistent results, making it an easy-to-use tool in preliminary studies for such thermal engineering problems.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.97-106
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• 2015

유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임에서는 통신 패킷 처리를 담당하는 네트워크 스레드와 게임 로직을 담당하는 메인 스레드를 분리해야 한다. 네트워크 스레드 간에 통신 패킷은 렌더링 속도 향상을 위하여 중복되는 패킷을 폐기할 필요가 있다. 본 논문에서는 유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임을 위한 네트워크 스레드 간 통신 패킷 폐기 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Partial Packet Discard 기법과 Periodic Packet Discard 기법을 혼합한 기법으로 네트워크 패킷을 큐로 관리하고 중복되는 패킷을 주기적으로 폐기하여 렌더링 속도를 향상시킨다. 제안하는 기법은 유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임의 다양한 패킷 발생 시뮬레이션을 통하여 렌더링 속도를 분석하고 효율성을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권4호
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• pp.15-20
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• 2005

엔진오일 교환 시기 예측은 엔진의 수명을 연장하고 연비를 증가시킨다. 그러나, 엔진오일의 교환 시기는 자동차를 주행한 거리나, 장거리를 운행한 차량, 단거리를 운행한 차량, 엔진오일의 종류 등에 따라서 크게 달라진다. 본 논문에서는 엔진오일 교환 시기를 예측함에 있어서 단지 주행 거리나 엔진오일의 색깔의 변화 등의 데이터를 퍼지 및 신경망 알고리즘을 이용하여 값을 구하였다. 모의실험결과, 지능형 엔진오일 교환 시스템이 기존의 사람이 예측하여 결정하는 방식 보다는 더 정확하게 엔진 오일을 교환할 수 있음을 입증할 수 있었다. 따라서 지금의 자동차에 이러한 알고리즘을 적용한다면 보다 편리한 차량이 될 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.119-124
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• 2017

1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.