• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.1A
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• pp.75-82
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• 2007

This paper proposes the way that reduces power consumption of the IEEE 802.15.4-based sensor network. To reduce power consumption, we consider following two schemes; first scheme is the Adaptive Beacon Interval Control. The next is the Adaptive Superframe Duration Control. Our results show that these guarantee reducing power consumption in ns-2 simulator.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.275-278
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• 2011

체인로봇은 단일 로봇보다 강인성 측면에서 유리하기 때문에 무인탐사 환경에 적합하다. 체인로봇을 관리하기 위해서는 선두 로봇을 선정하고 군집을 관리하는 방법이 사용된다. 본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 미로 탐색을 위해 체인로봇 그룹의 순위를 미로 환경에 맞게 적응적으로 순위를 재지정 하는 방법인 적응적 체인로봇 알고리즘을 제안한다. 그리고 체인 알고리즘을 적용한 경우와 적응적 체인 알고리즘을 적용한 경우로 나누어 2차원 맵을 탐색하는 실험을 수행하였다. 군집로봇이 맵을 이동하는 과정에서 선두 로봇이 동작 불능 상태가 되는 경우가 발생할 수도 있다. 이때 체인로봇을 적응적으로 순위를 재지정하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 시뮬레이션 환경에서 실험하였는데 실험 결과에 따르면 100%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.253-255
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• 2004

현재의 센서 네트워크를 구성하고 있는 센서 노드들은 배치 전에 미리 입력된 라우팅 및 감지 서비스만을 제공한다. 이러한 센서 네트워크 및 노드 구조는 기존의 고정화된 환경에는 적합하나 차세대 유비쿼터스 환경과 같이 시스템이 스스로 성장하며 서비스 추가 및 재설정 요구가 빈번하게 일어나는 환경에서는 그대로 적용하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 시스템 레벨의 정책 및 환경 변화에 따라 적응적으로 동작할 수 있는 센서 네트워크 노드 구조를 제안하여, 또한 제안된 구조에서 기존의 구조에 대한 에너지 소모 정도를 분석하여 제안의 현실성을 검증한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.5 no.3
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• pp.44-49
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• 1986

회로의 간편성에 최대 역점을 두어 PLL을 이용한 정현파 간섭음을 실시간으로 제거하는 방식을 제안하였다. SC 여파기를 이용한 적응 노치 여파기ㅘ 적응 대역 여파기를 자기 동조법으로 구동시킴으 로써 간섭음을 제거하였다. SC 여파기의 구동 스위칭 주파수는 제거하려는 신호 주파수으 L49배가 되 도록 하엿으며 소자의 동작 특성상 4KHz의 간섭음 제거 대역을 갖게 된다. 노치 여파기는 6차 여파기 이고 감쇄도는 중심 주파수에서 약 -56dB이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.3
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• pp.39-46
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• 2004

This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for the speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented by using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights among the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strongly high performance and robustness in parameter variation, steady-state accuracy and transient response.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.452-454
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• 2003

기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.5
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• pp.413-418
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• 2002

This paper proposed a feed-forward adaptive position controller that is robust for variable Inertia. The control system consists of PI Position controller, feed-forward and model reference adaptive control. A parameter g(t) of the feed-forward adaptive position controller is adapted by using both the reference model speed and position error. So it improves the transient response and reduces the settling time. And normalization function Is used to make linear adaptation time. The validity of the feed-forward adaptive controller is confirmed by simulation results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.131-134
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• 2002

일반적인 산업현장에서 많이 사용되는 이중탱크 시스템은 동작점 근방에서 선형화하는 고전제어기법을 사용한 것으로서 큰 시간지연과 비선형성으로 인해 정확한 수학적 모델링이 어렵고 모델링을 하더라도 넓은 동작 영역에서 만족스로운 결과를 얻기 어렵다. 따라서, 비교적 모델링에 대한 의존도가 낮은 퍼지, 신경회로망, 유전알고리즘 등의 지능제어 기법들도 제안되고 있다. 그러나 이들 제어기 역시 외란이나 다양한 동작 모드들에 따른 제어기 변수들의 적응성 저하로 인해 안정화 가능 영역이 협소해 지는 것은 물론 시스템의 불안정 현상도 초래한다. 이에 반해, SMC(sliding mode controller)는 변수의 변동, 외란에 둔감한 강점을 갖고 있지만, 시스템의 상태에 따른 슬라이딩 평면 설정의 곤란성과 채터링(chattering)이 존재하는 문제점 이 있다. 따라서 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위 제어를 위하여, GA과 FLC를 사용하여 최적 변수로 설정 할 수 있게 하고, 채터링 저감을 위해 시스템 동특성 변동과 외란 에 강인한 GA-FSMC(genetic algorithm fuzzy sliding mode controller)를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 종래의 제어기의 제어결과와 비교함으로써 제안하는 GA-FSMC의 우수성을 입증하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1161-1167
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• 2006

본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3213-3215
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• 2000

뇌자도 신호의 측정은 뇌에서 발생하는 자장 성분을 정밀하게 측정할 수 있으나, 신호의 크기가 매우 작기 때문에 노이즈에 매우 민감하게 동작하며 이러한 노이즈 성분의 발생원인은 외부 환경에 의하여 발생하거나 시스템 내부에서 발생하는 두가지로 나눌 수 있다. 따라서 뇌자도 신호를 측정하는데 있어서 가장 중요한 작업은 신호에 존재하는 노이즈 성분을 제거하는 것이다. 특히 뇌자도 측정 시스템에서는 외부 노이즈 성분을 제거하기 위하여 레퍼런스 채널이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 청각 자극 신호에 의한 뇌자도 신호를 측정하고 측정한 데이터를 사용하여 레퍼런스 채널과 입력신호에 대하여 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터를 모델링 하였다. 그리고, 구현한 적응 필터를 이용하여 뇌자도 신호의 평균값, 표준편차의 통계적 결과를 비교하여 모델링한 적응 필터 방법의 유용성을 확인하였다.