• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.52-56
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• 2004

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are remotely piloted or self-piloted aircraft by inputted program in advance or artificial intelligence. In this study Aileron and Elevator are used to control the movement of airplane for horizontal and vertical flights about its longitudinal and lateral axis. In an introduction, the drone was linearly modeled by extracting aerodynamic parameter through flight test and simulation, lift and drag coefficient corresponding to angle of attack, changes of pitching moment coefficient. In the main subject, the flight simulation was performed after constructing hardware using TMS320F2812 from TI company and PID with lateral and longitudinal controller for horizontal and vertical flights. Flying characteristics of two system were estimated and compared through real flight test with hardware equipped algorithm and adaptive algorithm that was applied to consider external factors such as turbulence. In conclusion the control performance of the controller with proposed algorithm was streamlined at lateral and longitudinal controller respectively, we will discuss guidance command to pass way point.

• Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.57-64
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• 2017

A new paradigm based on distributed manufacturing services is emerging. This paradigm shift can be realized by smart functions and smart technologies such as Cyber Physical System (CPS), Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing. Most architectures define stack levels from Level 0 (equipment) to Level 4 (business area) and specify the services to be provided between them. Because of their a rough technical specification, there is a limitation on how to actually utilize a technology to actually implement a smart factory service with this architecture. In this paper, we propose a smart factory architecture that can be utilized directly from the perspective of a smart service system by making the use of System Engineering Process and System Modeling Language (SysML).

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.11c
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• pp.607-612
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• 2000

Microprecision agriculture for a fully controlled plant factory is proposed in this paper. Microprecision agriculture can be attained by using plant factories to realize profitable alternative agriculture. A closed, fully controlled, plant-growing factory is far better in terms of minimizing all sorts of waste. The limit and optimum design concept has to be applied to establish an economically feasible, fully controlled, plant-growing factory. To achieve this objective, microprecision technologies have to be developed. Microprecision technologies should be involved in sensing, modeling, controlling, and collecting information for the mechatronics for plant production. Basic technologies for microprecision are already available; they are SPA (speaking plant approach to environmental control), AI (artificial intelligence: expert systems, neural networks, genetic algorithms, photosynthetic algorithms etc.), bioinstrumentation, non-invasive measurement, biomechatronics, and biorobotics. A microprecision irrigation system for plug production is an example of a microprecision technology that has actually been implemented in a plug seedling production factory.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.12
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• pp.3236-3245
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• 1994

The nesting of two-dimensional patterns onto a given raw sheet has applications in a number industries. It is a common problem often faced by designers in the shipbuilding, garment making, blanking die design, glass and wood industries. This paper presents a multi-stage layout approach for nesting two-dimensional patterns by using artificial intelligence techniques with a relatively short computation time. The raw material with irregular boundaries and internal defects which must be considered in various cases of nesting was also investigated in this study. The proposed nesting approach consists of two stages : initial layout stage and layout improvement stage. The initial layout configuration is achieved by the self-organizing assisted layout(SOAL) algorithm while in the layout improvement stage, the simulated annealing(SA) is adopted for a finer optimization.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.51 no.3
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• pp.100-107
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• 2002

In this paper, we propose an expert system for electronic interlocking which enhances the safty, efficiency and expanability of the existing system by designing real-time interlocking control based on the interlocking table automatically generated using artificial intelligence approach. The expert system consists of two parts; an interlocking table generation part and a real-time interlocking control part. The former generates automatically the interlocking relationship of all possible routes by searching dynamically the station topology which is obtained from station database. On the other hand, the latter controls the status of station facilities in real-time by applying the generated interlocking relationship to the signal facilities such as signal devices, points, track circuits for a given route. The expert system is implemented in C language which is suitable to implement the interlocking table generation part using the dynamic memory allocation technique. Finally, the effectiveness of the expert system is proved by simulating for the typical station model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.409-414
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• 2004

생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.321-326
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• 2004

인간의 뇌와 같이 다양한 정보들을 구분하고 처리하며 기억할 수 있는 능력을 지닌 시스템은 현재 지능 기법이 적용되고 있는 제어, 통신, 인터넷 응용 기술, 경영 분야, 분석 및 예측 등의 분야에 응용될 수 있으며 그 성능을 효과적으로 향상시킬 것이다. 이러한 다양한 분야에 활용될 수 있는 통합 모델을 제시하고 점차 발전시켜나감으로써 미래에 기대되는 다양한 인간형 시스템, 친환경적 시스템, 인간보조 시스템 등의 공학적 시스템 측면과 인간을 대신할 수 있으면서 인간과 유사한 능력을 지닌 학습 시스템, 추론 시스템, 판단 시스템 등의 지능형 시스템 측면에서 활용 가능한 모델로 성장시켜 나갈 수 있다. 이에, 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고 최종적으로, 뇌 정보처리 메커니즘에 기반한 레이어를 설계하여 범용으로 사용될 수 있도록 하고자 한다. 본 논문에서 설명되는 레이어 구조는 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.408-414
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• 1996

자연언어처리 프로그램에서 어휘지식을 제공하는 전자사전은 그 중요성에 비해 작성 및 관리에 불편함이 많다. 본 논문에서는 전자사전의 작성 및 관리를 편리하게 할 수 있도록, 다양한 형태의 어휘 자료로부터 필요한 정보를 추출, 변형하고, 편집할 수 있는 텍스트 및 사전 관리시스템(TDMS: Text and Dictionary Management System)의 설계에 관하여 소개한다. TDMS에서는 SGML(Standard General Markup Language)의 일부를 사용하여, 표준사전 표기언어(SDML: Standard Dictionary Markup Language)를 정의하고, 이를 이용하여 다양한 형태의 사전 형식을 기술하고 있다. 또, 표준사전 표기언어로 표현된 사전이나 텍스트는 각종 응용프로그램에 독립적인 형태로 존재하여, 정보의 표준화와 교환을 용이하게 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.23-28
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• 2002

최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06c
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• pp.139-142
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• 2002

The brain of the human is the best model for the artificial intelligence and is studied by many natural, medical scientists and engineers. In the engineering department, the brain model becomes a main subject in the area of development of a system that can represent and think like human. In this paper, we approach and define the function of the brain biologically and especially, make a model for the function of cerebral cortex, known as a part that performs behavior inference and decision for sensitive information from the thalamus. Therefore, we try to make a model for the transfer process of the brain. The brain takes the sensory information from sensory organ, proceeds behavior inference and decision and finally, commands behavior to the motor nerves. We use the modular neural network in this model. finally, we would like to design the intelligent system that can sense, recognize, think and decide like the brain by learning the information process in the brain with the modular neural network.