• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.646-648
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• 2021

Sensors with wireless communication functions are essential for acquiring and transmitting spatio-temporal data that is not easily accessible in sensor network environments. However, these sensors lack adaptability to large amounts of sensing data processing or dynamic environments, resulting in over-consumption of power and network overhead. This paper proposes a mobile agent that can acquire, transmit, and process only the necessary data by applying thresholds, and presents methods for autonomous migration and communication processing of mobile agents.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.4 no.3
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• pp.41-49
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• 1990

본 연구는 산업현장에서 요구되고 있는 공장자동화의 한 분야로 다관절이 로보트의 비집중 제어기버에 관해 고찰한 것이다. 제안한 기법은 매니퓰레이터가 원하는 궤적에 정확히 진행할 수 있도록 각 링크별로 차원이 낮은 부시스템으로 모델링하여 분산제어를 실시 함으로서 실시간 제어를 용이하게 할 수 있는 방식이다. 각 부시스템의 제어기는 관절별로 제어하는 궤환 제어기, 전향 제어기 및 보호신호기 등으로 구성되고, 이들 제어기의 이득을 조정함으로서 매니퓰레이터를 제어하는 것이다. 또한 제안한 비집중 적응 제어기를 2-링크 매니퓰레이터에 시뮬에이션한 결과 강하게 결합된 동력학과 부하의 변화에도 불구하고 제안한 기법이 원하는 궤적에 양호하게 진행함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.259-265
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• 2012

Recently, many research works are focusing on DVC (Distributed Video Coding) system for low complexity encoder. Most DVC systems need feedback channel for parity bit control to achieve the good RD performances, however, this causes the system to have high decoding latency and is considered as one of the most critical problems for real implementation. In order to overcome this problem, this paper proposes an effective distributed video decoding method using adaptive LDPCA frame-based parity bit request estimation. The proposed method applies for the pixel-domain Wyner-Ziv system and exploits the statistical characteristics between adjacent LDPCA frames to estimate adaptively the parity bit request. Through computer simulations, it is shown that the proposed method achieves about 80% of latency reduction compared to the conventional no-estimation DVC system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.3
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• pp.545-553
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• 2017

This paper investigates a synchronization algorithm for a distributed network which does not have a centralized infrastructure. In order to operate a distributed network, synchronization across distributed terminals should be acquired in advance, and hence, a plenty of distributed synchronization algorithms have been studied extensively in the past. However, most of the previous studies focus on the synchronization only in fault-free networks. Thus, if there are some malfunctioning terminals in the network, the synchronization can not be guaranteed with conventional distributed synchronization methods. In this paper, we propose a reliability-based adaptive consensus algorithm which can effectively acquire the synchronization across distributed terminals and confirm performance of the proposed algorithm by conducting numerical simulations.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.9A
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• pp.1329-1338
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• 1999

In this paper, an efficient signal interference control technique to improve the convergence speed of LMS algorithm is introduced. The convergence characteristics of the proposed algorithm, whose coefficients are multiply adapted in a symbol time period by recycling the received data, are analyzed to prove theoretically the improvement of convergence speed. According as the step-size parameter $\mu$ is increased, the rate of convergence of the algorithm is controlled. Also, a increase in the step-size parameter $\mu$ has the effect of reducing the variation in the experimentally computed learning curve. Increasing the eigenvalue spread has the effect of controlling down the rate of convergence of the adaptive equalizer and also increasing the steady-state value of the mean squared error and also demonstrate the superiority of signal interference control to the filter algorithm increasing convergence speed by (B+1) times due to the data-recycling LMS technique.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.6
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• pp.1-8
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• 2002

This paper presents a generalized minimum-variance self-tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior and time delays. The neural network is used to estimate the controller parameters, and the control output is obtained through estimated controller parameter. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the computer simulation is done to adapt the nonlinear nonminimum phase system with time delays and changed system parameter after a constant time. The proposed method compared with direct adaptive controller using neural network.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.748-749
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• 2011

중앙 집중적이고 단방향 특성을 갖는 현재의 전력망에 대하여 신재생 에너지와 에너지 저장장치를 중심으로 하는 다양한 분산 전원의 도입에 따른 독립적 운영을 특징으로 하는 스마트 그리드로의 변화는 기존 전력망의 보호 동작에도 변화를 필요로 하게 된다. 이러한 분산전원의 연계와 스마트 그리드의 도입은 사고전류의 크기와 방향의 변화는 물론 양방향 계통에 의한 동작 변화가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 보호 알고리즘을 제시하였다. 배전계통에서 일반적으로 이용되는 과전류 계전기 (Overcurrent Relay, OCR)에 대하여 제안된 알고리즘의 적용을 통해 분산전원 도입을 비롯한 전력계통 상태 변화에 능동적으로 대응하여 보호협조가 유지될 수 있도록 하였다. 또한, 제시된 알고리즘의 성능 검증을 위하여 PSCAD/EMTDC를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.19 no.5 s.89
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• pp.107-113
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• 2004

광섬유의 분산특성에 의한 신호의 왜곡을 완화하기 위한 방법의 하나로 수신단에서 전기적 등화에 의한 분산 보상법이 개발되고 있다. 이 기술은 이미 유무선 전송에 널리 사용되었으며 근래에 고속의 광 전송에도 도입되고 있다. 본 논문은 이와 관련된 기술을 소개하고자 한다. 현재까지 비교적 구현이 용이한TF(Transversal Filter)와 DFE(Decision Feedback Equalizer)에 관한 결과가 주로 발표되었다. 전송속도는 대부분이 현재 상용화된 10Gb/s이며 40Gb/s에 관한 결과도 최근 발표되었다. 등화기의 효과적인 적응 제어 방법에 관하여도 몇 가지 기술이 제시되었다. 이 기술의 대표적인 적용분야는 단일모드 광섬유의 편광모드 분산에 대한 보상이며 그 외에 다중모드 광섬유의 모드간 분산 보상에도 활용될 수 있다. 이 기술의 사용으로 전송거리의 확장에 의한 경제성 향상을 기대할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.2
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• pp.534-542
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• 1999

A sell-designed rate control strategy can improve overall picture quality for video transmission over a constant bit rate channel and the rate control method is not a normative part of MPEG-video standard, the performance of MPEG video codec can be quite different depends on how to implement the rate control scheme. The rate control scheme proposed in MPEG show good results when scene changes is not occurred. But it has weakness that it does not properly handle scene-changed pictures. Therefore picture quality after scene change is deteriorated, and possibility of overflow occurrence becomes high. In this paper, a new method for detection of scene change occurrence using local variance and a new determination scheme for adaptive quantization parameter, mqunt, which can consider local characteristic of an image by using previously computed the local variance from the scene change detection part are proposed. IN addition, and adaptive rate control scheme which can handles scene changed picture very efficiently by scene-changed picture is proposed. Computer simulations are performed to verify the performance of the proposed algorithm. The suggested detection algorithm precisely detected scene change. And the proposed rate control scheme shows better rate control performance as compared with that of the conventional MPEG scheme.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.