Considering the problems of poor control effect, weak disturbance rejection ability and adaptive ability of two-wheeled self-balanced robot (TWSBR) systems on undulating roads, this paper proposes a fuzzy neural network active disturbance rejection controller (FNNADRC), that is based on fuzzy neural network (FNN) for online correction of active disturbance rejection controller (ADRC)'s nonlinear control rate. Firstly, the dynamic model of the TWSBR is established and decoupled, the extended state observer (ESO) is used to compensate dynamically and linearize the upright and displacement subsystems. Then, the nonlinear PD control rate and FNN are designed, and the FNN is used to modify the control parameters of the nonlinear PD control rate in real time. Finally, the proposed control strategy is simulated and compared with the traditional ADRC and fuzzy active disturbance rejection controller (FADRC). The simulation results show that the control effect of the proposed control strategy is slightly better than ADRC and FADRC.
인터넷 기반의 사이버 공격의 형태가 다양해지고 복잡해지면서 공격자를 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 점차 어려워지고 있다. 또한, 기존의 네트워크 보안 메커니즘이 지엽적인 영역에서 방어적인 대응에 치중하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 사이버 공격에 쉽게 대응할 수 있고, 보안 영역 간의 협력을 통해 공격자를 추적하고 고립화할 수 있는 능동적인 대응이 가능한 새로운 네트워크 보안 구조를 제안하고자 한다. 제안된 보안 구조는 능동 네트워크 상에서 능동 패킷 기술을 이용하여 위조 IP 공격이나 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격 등을 효과적으로 대응하는 것이 가능하다. 제안된 보안 구조를 기반으로 설계된 능동 보안 관리 시스템은 보안 영역 내에서 능동보안노드와 능동보안관리서버로 구성되며, 다양한 보안 영역 내의 능동보안관리 시스템 간의 협업을 통해 기존의 사이버 공격 대응 방식보다 능동적으로 대응할 수 있다. 능동보안관리 시스템의 적용가능성을 검증하기 위해 테스트베드를 구축하여 실험하였고, 실험 결과를 분석한다.
네트워크 관리는 다양한 네트워크 장비들을 적절하게 구성하고 운용하는 것이다. 대부분의 네트워크 관리 시스템은 장치구성 관리자, 성능관리자, 장애 관리자 등과 같은 기본부분으로 구성된다. 최근 광역의 개방형 인터넷의 등장으로 네트워크의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 다양한 네트워크 장비 및 호스트들에 대한 관리 역시 복잡해지고 중요하게 되었다. SNMP기반의 네트워크에서 다양한 종류의 네트워크 장비들을 관리하기 위한 네트워크 관리 프로그램을 개발하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소모된다. 따라서 네트워크 환경을 확장하고 다양한 네트워크 장비들을 효율적으로 제어하기 위해서 이 논문에서는 트리거 기반의 네트워크 관리프로그램 자동생성기를 가지는 능동적인 네트워크 관리시스템을 제안한다. 트리거는 이벤트 컨디션 액션의 능동규칙으로 표현되어지며 네트워크 환경에 상태 변화가 생기는 경우 이를 감지하는 역할을 한다. 제안된 능동적인 네트워크 관리 시스템은 네트워크 엘리먼트들을 추가하거나 변경하는 경우 트리거 규칙이 활성화되고 네트워크관리시스템의 구성요소들이 상호작용하여 SNMP라이브러리에서 제공되는 정보들을 이용하여 새로운 네트워크 장비 관리 프로그램을 자동으로 생성한다. 능동적인 네트워크 관리 시스템은 자동생성된 네트워크 관리 프로그램을 이용하여 SNMP 네트워크 구성을 효율적으로 확장하는 것이 용이하다. 또한 ANMS 는 네트워크 관리프로그램의 개발기간 단축과 비용절감의 효과를 가져온다는 것을 실험을 통해서 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 물리층이 광소자들로 구성된 액티브 광 링네트워크 시스템에서의 전송 능력과 그에 따른 효율성에 관하여 기술한다. 실험을 위한 시뮬레이션은 광 전송 시스템에서 광 전송 품질을 측정 할 수 있는 트랜스미션메이커 WDM(Transmissionmaker WDM)이 사용되었다. 광액티브 네트워크는 메인링과 서브링에 의한 두 개의 링으로 구성되었다. 서브링의 노드 개수와 각 노드들 간의 간격에 따른 비트 에러율 (Bit Error Rate)의 특성을 측정한다. 이러한 물리층에서의 성능 분석은 액티브 광 링네트워크의 성능 최적화를 위한 설계의 기준이 된다. 따라서 궁극적으로는 실제 가입자망에서 각 노드의 물리적 거리, 트래픽 요구량, 가입자 수를 반영한 효율적인 광전송 시스템을 구성할 수 있다.
센서네트워크의 능동성과 자율성을 위한 이동에이전트의 효율적 이주 방법과 일관된 네이밍 서비스는 센서네트워크 미들웨어의 주요 요소이다. 따라서 본 논문에서는 센서네트워크 구성 성분들에 대한 다양한 정보를 새로운 메타테이블에 저장하여 RMI 기반의 네이밍 기법을 통하여 능동규칙 이동에이전트의 역 방향 이주와 탑재한 능동규칙 실행을 실험한다. 본 연구는 기존 정 방향 이주[12]의 확장을 기반으로 이루어지며, 실험 결과는 센서네트워크 환경에서의 이동에이전트 미들웨어의 유효성과 효율적인 센서네트워크 응용환경 구축 가능성을 제시하며, 이는 센서네트워크 응용 개발에 있어서 동적인 환경 변화에 대한 적응성을 향상시킬 수 있다.
A new neuro-control scheme for active control of structures is proposed. It utilizes lattice pattern of state vector as training data of probabilistic neural network(PNN). Therefore. it is the so-called lattice probabilistic neural network(LPNN). PNN makes control forces by using all the training patterns. Therefore, it takes much time to obtain a control force in application. This inevitably may delay the control action. However. control force of LPNN is calculated by using only the adjacent information of LPNN input. So, the response of LPNN is greatly faster than PNN. The proposed control algorithm is applied for three story building under California and El Centro earthquakes. Also, control results of the LPNN are compared with those of the conventional PNN. The structural responses have been suppressed effectively by the proposed algorithm.
In this paper, we design a Linear Quadratic Gaussian(LQG) controller for active suspensions. We can improve the inherent suspension problem, trade-off between the ride quality and the suspension travel by selecting appropriate weights in the LQ-objective function. Using an optimization-algorithm, Evolution Strategy(ES), we find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle's state variables. The frequencies and proper control gains are used for the neural network data. During a vehicle running, the trained on-line neural network is activated and provides the proper gains for non-trained frequencies.
In this paper, we design a Linear Quadratic Gaussian controller for the active suspension. We can improve the inherent suspension problem, trade-off between the ride quality and the suspension travel by selecting appropriate weights in the LQ-objective function. Because any definite rules for selecting weights do not exist, we use an optimization-algorithm, Evolution Strategy (ES) to find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle's state variables. The frequencies and proper control gains are used for the neural network data. During a vehicle running, the trained on-line neural network is activated and provides the proper gains for non-trained frequencies. For the full-state feedback control, Kalman filter observes the full states and Fourier transform is used to detect the frequency of the road.
최근 인터넷을 통한 정보 전달이 생활화되고 있다. 또한 인터넷에서의 자료교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격에 대하여 효율적으로 역추적 하기 위해서 액티브 네트워크 기반의 역추적 시스템을 분석 및 설계한다.
현재 무선 인터넷 환경은 이동 단말에 컨텐츠 서비스를 제공할 경우, 서비스 사용자가 소유한 단말 환경의 다양성을 고려한 컨텐츠 최적화 작업을 필요로 한다. 기존 환경에서는 이런 기능을 위한 서버를 따로 설치하여 관리함으로 사용자가 늘어나게 되면 서버에 부하가 집중되어 제공되는 서비스의 질이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 컨텐츠 최적화 기능을 망에서 제공하여 서버의 부하 집중 문제를 해결하는 이동 컨텐츠 적응형 네트워크(Mobile Contents Adaptation: MobiCAN)를 제안한다. MobiCAN 시스템은 ABone(Active Network Backbone) 데몬과 ANTS(Active Network Transfer System) 실행환경, 컨텐츠 최적화를 위한 액티브 응용으로 구성된다. 본 연구에서는 위와 같이 구성된 MobiCAN 시스템을 실제 무선 인터넷 망과 연동시킴으로 해서 액티브 네트워크의 무선 인터넷 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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