• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.271-278
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• 2015

This paper develops an OBD Diagnostic Program (Program) using Visual Studio (C#), which was used to diagnosis malfunction information from OBD-II system vehicles. We accomplished this using the Program, Diagnostic tests, Board (STN1110), FTDI Basic Cable, Mini USB Cable, OBD Data Cable, and both hybrid and regular vehicles. The Program tests real-time data output, DTC output, sensor value output, engine RPM, waveform data, OBD type check, PID inspection, and whole monitoring. We found vehicles used in this research had 19 PIDs, which was within OBD-II regulations. We also gathered data on control and diagnostic code regulated by OBD-II system, such as, sensor output value, engine RPM, DTC output, each PID analytic value, OBD type, fuel mode, and whole monitoring result value. Using the data collected through the Program appropriately can lead to more effective diagnostic practices and contribute to education.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.301-314
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• 2007

The aim of this paper is to deal with a method to construct a separate fuzzy regression model with crisp input and fuzzy output data using a best response function for the center and the width of the predicted output. Also we introduce the crisp mean and variance of the predicted fuzzy value and also give some examples to compare a performance of the proposed fuzzy model with various other fuzzy regression model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.43-46
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• 2001

We, in this paper, design the Sugeno-models fuzzy controller by using the membership function modification algorithm and ANFIS, which are clustering and learning the input-output data. The membership function modification algorithm constructs the more concrete fuzzy controller by clustering the input-output data from the fuzzy inference system. ANFIS construct the Sugeno-models fuzzy controller by learning the input-output data from the above controller. We showed that the fuzzy controller designed by our method could have the stable learning and the enhanced performance.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.101.5-101
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• 2001

A linear input/output data-based predictive control with integral action is developed. The control input is obtained directly from the input/output data in a single step. However, the state estimation in subspace identification gives a biased estimate and there is model mismatch when the controller is applied to a nonlinear process. To overcome such difficulties, we add integral action to a linear input/output data-based predictive controller by augmenting the integrated white noise disturbance model and use each of best linear unbiased estimation(BLUE) filter and Kalman filter as a stochastic observer for the unmeasured disturbance. When applied to a continuous styrene polymerization reactor the proposed controller demonstrates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8753-8759
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• 2015

터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1147-1152
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• 2012

본 논문은 의학 분야에서 사용되는 하드웨어 발생기 디지털 난수 출력열의 특성 처리 분석을 주요 이슈로 한다. 하드웨어 이진 난수를 기반으로 하는 난수발생기의 출력열은 지연, 지터, 온도 등의 요소로부터 영향을 받는다. 본 논문에서는 하드웨어 출력 난수열에 영향을 주는 주요 요소에 대해 살펴보고, 출력열과 암호알고리즘, 부호알고리즘이 결합된 출력열의 난수성을 분석하였다. 분석된 결과는 난수성 주요 검증 항목에 의해 평가되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.186-188
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• 2009

In this thesis, output voltage, current and power of solar module were classified by irradiation and module temperature from data of overall operating characteristics collected for one year in order to manage efficient photovoltaic generation system and deliver maximum power. In addition, from these data, correlations between irradiation, module temperature of photovoltaic cell and amount of power given by photovoltaic cell was quantitatively examined to deduce optimization of the design and construction of photovoltaic generation system. The results of this thesis can be summarized as follows. As output power characteristics according to a temperature range of 10$\sim$50[], output power was increased with an increase in temperature. Since output power increases with temperature increase, the result corresponds well to the related equation on temperature and output power.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.621-630
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• 2001

최근 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 그러나 서버 시스템은 이러한 멀티미디어 데이타를 사용자들에게 효율적으로 공급하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 운영체제에 멀티미디어 데이타를 효율적으로 전송하기 위한 방안으로 RTP(Real-time Transport Protocol) 프로토콜을 SIO(Special Input/Output) 메커니즘과 함께 커널 영역에 내장하는 SRTPIO(Special RTP Input/Output) 모듈을 제안한다. SIO 메커니즘은 일반적인 서버 시스템에서 발생하는 사용자 영역과 커널 영역 사이의 데이타 복사와 문맥 교환을 줄임으로써 데이타 전송의 효율을 증가시킨다. SRTPIO 모듈은 RTP 프로토콜을 SIO 메커니즘과 커널 영역에서 통합해 효율적 멀티미디어 데이타 전송 구조를 지원한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권11호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문은 multi-level signaling을 이용한 high speed serial link transmitter에 관하여 제안하였다. High speed serial link에서 수 Gb/s를 달성하기 위해 4-pulse amplitude modulation (PAM) 을 사용하였다. 4-PAM은 4개의 level로 한 symbol time에 2 bit data를 전송함으로써 binary signaling보다 2배 빠른 data 전송이 가능해졌다. 제안된 4-PAM transmitter는 전압 output 대신 전류 output을 생성하며 이로 인해 driver의 switching time이 빨라져서 더 높은 속도의 transmitter를 구현할 수 있었다. $2^5-1$ pseudo-random bit sequence (PRBS) 생성기는 built-in self test (BIST)를 하기 위해 on-chip으로 설계되었다. 본 연구는 동부 하이텍 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 통하여 설계되었으며 1.8 V supply voltage에서 eye 크기가 160 mV 이고 최대 동작 속도는 8 Gb/s이다. 칩 전체 면적은 $0.7\times0.6mm^2$이며 전력 소모는 98 mW이다.

• 산업공학
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• 제12권4호
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• pp.551-556
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• 1999

In this paper, we compare the performance of three data mining classification algorithms(neural network, decision tree, logistic regression) in consideration of various characteristics of categorical input and output data. $2^{4-1}$. 3 fractional factorial design is used to simulate the comparison situation where factors used are (1) the categorical ratio of input variables, (2) the complexity of functional relationship between the output and input variables, (3) the size of randomness in the relationship, (4) the categorical ratio of an output variable, and (5) the classification algorithm. Experimental study results indicate the following: decision tree performs better than the others when the relationship between output and input variables is simple while logistic regression is better when the other way is around; and neural network appears a better choice than the others when the randomness in the relationship is relatively large. We also use Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting the relationship between the output and input variables as a noise factor. As a result, the classification accuracy of neural network and decision tree turns out to be higher than that of logistic regression, when the categorical proportion of the output variable is even.