• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.160-163
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• 2021

In this paper, we present a path search scheme for the safe movement of the swarm of unmanned systems in unknown dangerous areas. Some of the swarm searches for the primary and secondary paths before the majority of swarm move through dangerous areas. In terms of rapid movement from the dangerous area and preparation for an accident, the primary path is searched first in the destination's direction. The secondary path is searched by considering the distance between the paths to guarantee a safe distance. The computer simulations show that the proposed scheme is suitable for the swarm of unmanned systems.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.413-421
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• 2010

본 논문에서는 로봇 축구용 카메라를 사용하는 기존 경로계획의 제한적인 사항을 극복하기 위해서 컬러 인식법에 의한 경로계획방법을 제시한다. 제안된 연구에서는 움직이는 목표물이 스웜로봇과 멀리 있어도 로봇의 직선 시야를 기반으로 동료 로봇을 따라가며, 움직이는 목표물을 추적 할 수 있다. 제안된 포텐셜 필드는 동료 로봇과의 충돌과 장애물과의 충돌을 피하면서 스웜 로봇들이 움직이는 목표물을 향하여 이동하게 한다. 결국, 스웜 로봇들 사이의 시각적 도움에 의해 최종 목표물에 모든 스웜 로봇들이 도달하게 된다. 제안된 방법은 움직이는 파티클, 즉 점 로봇이 아닌 논홀로노믹 제한이 있는 유니 사이클 로봇들을 대상으로 자기 조직화 방법을 제시하기 때문에 실제 하드웨어 적용시 유용하다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권5호
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• pp.1404-1411
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• 2016

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.390-395
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• 2012

This paper describes an implementation of automatic mutual localization of swarm robots using a particle filter. Each robot determines the location of the other robots using wireless sensors. The measured data will be used for determination of the movement method of the robot itself. It also affects the other robots' self-arrangement into formations such as circles and lines. We discuss the problem of a circle formation enclosing a target that moves. This method is the solution for enclosing an invader in a circle formation based on mutual localization of the multi-robot without infrastructure. We use trilateration, which does require knowing the value of the coordinates of the reference points. Therefore, specifying the enclosure point based on the number of robots and their relative positions in the coordinate system. A particle filter is used to improve the accuracy of the robot's location. The particle filter is operates better for mutual location of robots than any other estimation algorithms. Through the experiments, we show that the proposed scheme is stable and works well in real environments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.5780-5802
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• 2017

Cloud computing system consists of distributed resources in a dynamic and decentralized environment. Therefore, using cloud computing resources efficiently and getting the maximum profits are still challenging problems to the cloud service providers and cloud service users. It is important to provide the efficient scheduling. To schedule cloud resources, numerous heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Cuckoo Search (CS) algorithms have been adopted. The paper proposes a Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm to solve the above mentioned issues. We first formulate an optimization problem and propose a Modified PSO optimization technique. The performance of MPSO was evaluated against PSO, and GA. Our experimental results show that the proposed MPSO minimizes the task execution time, and maximizes the resource utilization rate.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.465-470
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• 2012

This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2017

클라우드 컴퓨팅에서 바이오 영감 컴퓨팅 기술과 같은 연구들을 통해, 오프로딩 기법에서 새로운 차원의 솔루션이 개발되고 있다. 모바일 장비 사용의 증가 추세에 따라, 바이오 영감 기술은 모바일 클라우드 컴퓨팅의 발전에 기여하고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 에너지효율적인 기법은 총 에너지 소비를 줄이기 위해 필요하지만, 지금까지의 연구는 태스크 분산을 위한 의사결정과정에서 에너지 소비에 관해 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 클라우드렛에서 데이터센터로의 오프로딩 전략으로 Particle Swarm Optimization (PSO) 방법을 제안하며, 이 과정에서 각 태스크는 입자(particle)로 표현된다. 입자의 수를 줄이기 위해 PSO를 적용하기 전에 K-means 클러스터링을 사용하여 수집한 태스크를 클라우드렛 상에서 분류하며, PSO 처리과정 중에는 모든 태스크를 대상으로 하지 않고 분류된 태스크에 따라 최적의 데이터 센터를 찾는다. 시뮬레이션 결과, 제안한 PSO기법이 처리 시간 관점에서는 전통적인 방법에 비해 조금 늦지만, 에너지 관점의 데이터 센터 선택에서는 우수함을 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2504-2526
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• 2016

Wireless sensors are always deployed in brutal environments, but as we know, the nodes are powered only by non-replaceable batteries with limited energy. Sending, receiving and transporting information require the supply of energy. The essential problem of wireless sensor network (WSN) is to save energy consumption and prolong network lifetime. This paper presents a new communication protocol for WSN called Dynamical Threshold Control Algorithm with three-parameter Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization based on residual energy (DPA). We first use the state of WSN to partition the region adaptively. Moreover, a three-parameter of particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed and a new fitness function is obtained. The optimal path among the CHs and Base Station (BS) is obtained by the ant colony optimization (ACO) algorithm based on residual energy. Dynamical threshold control algorithm (DTCA) is introduced when we re-select the CHs. Compared to the results obtained by using APSO, ANT and I-LEACH protocols, our DPA protocol tremendously prolongs the lifecycle of network. We observe 48.3%, 43.0%, and 24.9% more percentages of rounds respectively performed by DPA over APSO, ANT and I-LEACH.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1796-1803
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• 2013

본 논문에서는 IE3D를 기반으로 하는 새로운 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용해 이동통신용마이크로스트립 패치 안테나를 설계하였다. 본 논문의 목적은 이동통신용 급전 사각형 마이크로스트립 안테나를 설계하고, 대역폭의 복사 매개변수에 대한 안테나 크기(길이, 폭) 및 기판 매개변수 상대 유전 상수(${\varepsilon}r$), 기판 두께의 영향을 연구하여 이동통신용에 적합한 안테나를 설계하는 것이다. 안테나 설계 프로그램인 IE3D에 PSO알고리즘을 적용하여 안테나의 낮은 입력저항, 대역폭, 안테나의 이득 등을 개선하였다.