• Smart Structures and Systems
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• 제20권6호
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• pp.657-668
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• 2017

In this research, an active vibration suppression of a smart beam having piezoelectric sensor and actuators is investigated by designing separate controllers comprising a linear quadratic regulator and a neural network. Firstly, design of a smart beam which consists of a cantilever aluminum beam with surface bonded piezoelectric patches and a designed mechanism having a micro servomotor with a mass attached arm for obtaining variations in the frequency response function are presented. Secondly, the frequency response functions of the smart beam are investigated experimentally by using different piezoelectric patch combinations and the analytical models of the smart beam around its first resonance frequency region for various servomotor arm angle configurations are obtained. Then, a linear quadratic regulator controller is designed and used to simulate the suppression of free and forced vibrations which are performed both in time and frequency domain. In parallel to simulations, experiments are conducted to observe the closed loop behavior of the smart beam and the results are compared as well. Finally, active vibration suppression of the smart beam is investigated by using a linear controller with a neural network based adaptive element which is designed for the purpose of overcoming the undesired consequences due to variations in the real system.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.367-380
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• 2011

본 논문에서는 지각판 운동 지진과 같은 급격한 지각변동을 고려한 국가기준점의 상시적 성과 산정 체계 수립에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 GPS 기준점의 국내 현황 및 최근 국가기준점의 재정비가 이루어진 국외 사례 조사로부터 시사점을 도출하고 GPS 상시관측점으로 이루어진 위성기준점망과 6,900 여점으로 이루어진 단일 GPS 망으로 단순화된 국가기준점의 계층 구조를 제안하였다. 또한, 초고정밀 다중기선해석과 정규방정식의 누적에 의한 연속조정을 통한 단계별 위성기준점의 성과 산정 절차 및 다중 세션 조정에 의한 단일 GPS 기준망의 성과 산정 방안을 제시하였다. 또한, 시험 조정망을 구성하여 조정계산을 실시하고 결과 분석을 통해 상시적 성과산정의 필요성과 제안한 성과산정 방법 및 절차의 타당성 등을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.418-424
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• 2018

수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-354
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• 2014

An active vibration control technique of a time-varying cantilever beam is proposed in this study. A simple in-house coil sensor instead of expensive commercial sensors was used to measure the vibrational displacement of the beam. Active band pass filters and artificial neutral net works detect the frequencies, amplitudes, and phases of the main vibration mode. The time constants of the low pass filter representing the positive position feedback controller are updated in real-time, which generates the control voltage input to actuate the piezoelectric actuator and suppress the vibration. An experiment was successfully performed to verify the algorithm for a cantilever beam, which fundamental natural frequency arbitrarily varies between 9 Hz ~ 18 Hz. The present active vibration suppression technique can be applied to variety of structures which undergoes large variation of dynamic characteristics while operating.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.313-320
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• 2002

A new semi-active control strategy for seismic response reduction using a neuro-controller and a magnetorheological (MR) fluid damper is proposed. The proposed control system consists of the improved neuro-controller and the bang-bang-type controller. The improved neuro-controller, which was developed by employing the training algorithm based on a cost function and the sensitivity evaluation algorithm replacing an emulator neural network, produces the desired active control force, and then the bang-bang-type controller causes the MR fluid damper to generate the desired control force, so long as this force is dissipative. In numerical simulation, a three-story building structure is semi-actively controlled by the trained neural network under the historical earthquake records. The simulation results show that the proposed semi-active neuro-control algorithm is quite effective to reduce seismic responses. In addition, the semi-active control system using MR fluid dampers has many attractive features, such as the bounded-input, bounded-output stability and small energy requirements. The results of this investigation, therefore, indicate that the proposed semi-active neuro-control strategy using MR fluid dampers could be effectively used for control of seismically excited structures.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.29-38
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• 2020

본 논문에서는 다중 레이블 콘볼루션 신경회로망(Multi-label Convolution Neural Networks)을 이용하는 능동펄스 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 단일 레이블 기반 알고리즘이 여러 개의 신경회로망 구조로 되어 있던 것과 달리 하나의 신경회로망 구조로 능동펄스의 정보를 한번에 획득할 수 있으며, 학습과정 역시 간편해지는 장점이 있다. 제안한 능동펄스 식별 알고리즘을 검증하기 위해서 해상실험 데이터를 이용하여 신경회로망을 학습시키고 성능을 분석하였다. 분석결과 제안한 능동펄스 식별 알고리즘이 수렴하는 것을 확인하였으며, 오차행렬(Confusion Matrix) 분석을 통하여 우수한 능동펄스 식별성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.209-217
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• 2001

In this paper, we propose a linear quadratic regulator(LQR) controller design for the active suspension using evolution strategy(ES) and neural network. We can improve the inherent suspension problem, the trade-off between ride quality and suspension travel by selecting appropriate weight in the LQR-objective function. Since any definite rules for selecting weights do not exist, we replace the designers trial-and-error method with ES that is an optimization algorithm. Using the ES, we can find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle. The relationship between the frequencies and proper control gains are generalized by use of the neural networks. When the vehicle is driven, the trained neural network is activated and provides the proper gains for operating frequencies. And we adopted double sky-hook control to protect car component when passing large bump. Effectiveness of our design has been shown compared to the conventional sky-hook controller through simulation studies.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.581-590
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• 2016

본 논문은 다수의 RFID 리더가 공간상에서 무선네트워크를 형성하여 리더기마다 소속된 능동형 태그들 관리할 수 있는 효율적인 시스템을 설계 및 구현하고 특히 이 시스템에서 리더기-리더기 간 및 태그-태그 간에 발생하는 충돌을 회피하도록 하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. RF 리더기가 무선 네트워크 노드들로서 작동하고 이들이 동기식으로 링크를 형성하여 리더기간 메시지를 주고받을 수 있도록 구성하였다. 능동형 태그 역시 각 리더기와 동기식으로 통신하도록 구성되며 태그 고유 ID를 사용하여 태그 간에 슬롯 점유를 경쟁시키는 알고리즘을 수행한다. 리더기 간 충돌방지를 위하여 각 리더기 노드들은 네트워크 통신 주기에서 서로 다른 시간 구간에서 리더기 기능을 수행하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.416-419
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• 2004

최근에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투 자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.73-76
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• 2015

본 논문에서는 인지 통신의 스펙트럼 감지 기법에 에너지 하베스팅 기법을 적용하여 2차 송신단의 전력 소모없이 스펙트럼을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 전력을 저장할 수 있는 방안을 제안하였다. 에너지 하베스팅 방법을 통해 수집된 전력과 임계값을 비교하여 1차 네트워크의 스펙트럼 사용 유무를 판단한다. 2차 송신단이 메시지를 전송하려는 경우, 1차 네트워크가 사용 중이라면 주파수를 변경하여 스펙트럼의 사용 유무를 판단하게 된다. 또한 전송하려는 메시지를 가지지 않는 경우, 지속적으로 전력을 수집하게 된다. 따라서 2차 네트워크의 지속적인 스펙트럼 감지로 인한 전력 낭비를 제거할 수 있으므로 인지 기술의 활용도 및 효율성을 증가시킬 수 있다.