• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.863-868
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• 1992

This paper presents a method on applying Genetic Algorithm(GA), which is a well-known high performance optimizing algorithm, to construct the self-organizing fuzzy logic controller. Fuzzy logic controller considered in this paper utilizes Sugeno's hybrid inference method, which has an advantage of simple defuzzification process in the inference engine. Genetic algorithm is used to find the optimal parameters in the FLC. The proposed approach will be demonstrated using 2 d.o.f robot manipulator to verify its effectiveness.

• ETRI Journal
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• 제24권2호
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• pp.172-175
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• 2002

This paper considers a packet-scheduling algorithm for a given combined traffic of unicast and multicast data packets and proposes a hybrid router with several dedicated buses for multicast traffic. Our objective is to develop a scheduling algorithm that minimizes schedule length for the given traffic in the hybrid router. We derive a lower bound and develop an optimal solution algorithm for the hybrid router.

• 전기학회논문지
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• 제63권1호
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• pp.115-122
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• 2014

Mobile robot has been studied for long time due to its simple structure and easy modeling. Regarding path planning of the mobile robot, we suggest real-time hybrid path planning algorithm which is the combination of optimal path planning and real-time path planning in this paper. Real-time hybrid path planning algorithm modifies, finds best route, and saves calculating time. It firstly plan the route with real-time path planning then robot starts to move according to the planned route. While robot is moving, update the route as the best outcome which found by optimal path planning algorithm. Verifying the performance of the proposed method through the comparing real-time hybrid path planning with optimal path planning will be done.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.154-161
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• 2009

In order to implement continuous-path motion on a robot, it is necessary to blend one joint motion to another joint motion near a via point in a trapezoidal form of joint velocity. First, the velocity superposition using parametric interpolation is proposed. Hybrid motion blending is defined as the blending of different two type's motions such as blending of joint motion with linear motion, in the neighborhood of a via point. Second, hybrid motion blending algorithm is proposed based on velocity superposition using parametric interpolation. By using a 3-axis SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) robot with $LabVIEW^{(R)}$ $controller^{(1)}$, the velocity superposition algorithm using parametric interpolation is shown to result in less vibration, compared with PTP(Point- To-Point) motion and Kim's algorithm. Moreover, the hybrid motion $algorithm^{(2)}$ is implemented on the robot using $LabVIEW^{(R)(1)}$ programming, which is confirmed by showing the end-effector path of joint-linear hybrid motion.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.601-608
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• 2015

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.196-196
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• 2021

상수관망은 많은 관을 통해 물의 수요가 있는 곳으로 물을 공급해주는 역할을 하는 사회기반 시설물이다. 상수관망 설계의 요점은 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째 요점은 다양한 종류의 관배치로 인한 상수관망 설계안의 많은 경우의 수이다. 두 번째 요점은 상수관망 내 절점의 최저 요구수압 등의 제약조건이다. 두 가지 요점이 있는 상황에서 상수관망 설계비용의 최소화를 위한 상수관망 최적설계는 많은 계산이 요구된다. 많은 계산이 요구되기 때문에 상수관망 최적설계에 최적화 기법을 적용할 수 있다. 본 연구에서 상수관망 최적설계를 위해 적용된 최적화 기법은 Hybrid Rate(HR)를 개선한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)이다. HVCA는 Vision Correction Algorithm(VCA)을 기반으로 추가적인 전역탐색을 실행하는 Centralized Global Search(CGS)의 적용 및 자가적응형 매개변수인 Hybrid Rate(HR)를 적용하여 사용성과 성능을 개량한 알고리즘이다. HVCA의 기존 HR은 선형적으로 증가하는 형태이다. 선형적으로 증가하는 HR로 인해 HVCA는 최적해 탐색과정에서 지역해에 빠지는 문제가 발생하였다. HVCA의 문제를 해결하기 위해 HR을 비선형적으로 증가하는 형태로 개량하였다. HR이 개량된 HVCA를 수자원공학 문제인 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 비교하였다. 적용결과 HR이 개량된 HVCA가 기존의 HVCA보다 낮은 설계 비용을 나타내었다. 상수관망 최적설계 적용결과를 바탕으로 HR이 개량된 HVCA는 상수관망 최적설계 이외의 수자원공학 문제에도 적용가능할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.21-27
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• 2020

본 논문에서는 전투관리체계의 QoS를 향상시키기 위해 동적 가중 결손 라운드로빈과 우선 순위 기반의 혼합 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘인 DWDRR은 큐의 트래픽과 중요도에 따라 가중치를 동적으로 부여하여 패킷을 전송하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 타당성을 분석하기 위해 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 특정구간에서 높은 효율성을 나타내는 것을 증명하였다. 따라서 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘을 혼합하여 사용하는 방법을 제안한다. 또한, 빈번한 기법 전환을 방지하기 위해 히스테리시스 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘은 동일한 트래픽에서 기존 알고리즘보다 낮은 패킷 손실률과 지연 시간을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8A호
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• pp.805-814
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• 2008

Both EPCglobal Generation-2 (Gen2) for passive RFID systems and Intelleflex for semi-passive RFID systems use probabilistic slotted ALOHA with Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti-collision algorithm. A better tag anti-collision algorithm can reduce collisions so as to increase the efficiency of tag identification. In this paper, we introduce and analyze the estimation methods of the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose two new tag anti-collision algorithms, which are Chebyshev's inequality (CHI) algorithm and hybrid Q algorithm, and compare them with the conventional Q algorithm and adaptive adjustable framed Q (AAFQ) algorithm, which is mentioned in Part I. The simulation results show that AAFQ performs the best in Gen2 scenario. However, in Intelleflex scenario the proposed hybrid Q algorithm is the best. That is, hybrid Q provides the minimum identification time, shows the more consistent collision ratio, and maximizes throughput and system efficiency in Intelleflex scenario.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.126-129
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• 1997

This paper propose a new hybrid genetic algorithm for auto-tunig auzzy controller improving the performance. In general, fuzzy controller used pre-determine d moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controller, using hybrid genetic algorithms. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by overcoming a premature convergence of genetic algorithms. Hybrid genetic algorithm is based on genetic algorithm and modified gradient method. Simulation results verify the validity of the presented method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2908-2910
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• 1999

In this paper, a fuzzy model is identified and optimized using the hybrid algorithm and HCM clustering method. Here, the hybrid algorithm is carried out as the structure combined with both a genetic algorithm and the improved complex method. The one is utilized for determining the initial parameters of membership function, the other for obtaining the fine parameters of membership function. HCM clustering algorithm is used to determine the confined region of initial parameters and also to avoid overflow phenomenon during auto-tuning of hybrid algorithm. And the standard least square method is used for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Two numerical examples are shown to evaluate the performance of the proposed model.