• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.296-296
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• 1998

고속도로 교통축은 고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 표면가로로 구성된 가로망을 말한다. 이러한 고속도로에서의 도로망의 효율을 극대화하기 위해서 시행되고 있는 제어기법으로는 고속도로 진입램프에서의 램프미터링과 표면가로에서의 신호시간조정 등을 들 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 되었을 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 부체도로로의 경로전환을 통해 고속도로교통축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 고속도로 교통축에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 표면가로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 고속도로에서의 진입램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 표면가로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하고, 그에 따른 통합제어알고리즘을 개발하는 것을 본 논문의 목적으로 한다. 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형계획법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 통합제어알고리즘을 우수성을 검증하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.4
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• pp.54-64
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• 2005

The study investigated genetic algorithms for the optimal control model of maximum height vertical jumping. The model includes forward dynamic simulations by the neural excitation-control variables. Convergence of genetic algorithms is very slow. In this paper the micro genetic algorithm(micro-GA) was used to reduce the computation time. Then a near optimal solution from micro-GA was an initial solution for VF02, which is one of well-developed and proven nonlinear programming algorithms. This approach provided the successful optimal solution for maximum-height jumping without a reasonable initial guess.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07b
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• pp.1055-1057
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• 2002

산업이 발전할수록 정밀 위치제어 알고리즘에 대한 요구가 증가하고 있으며, 선형 전동기의 보급에 따라 1um 단위의 고급 위치 제어 알고리즘에 대한 중요성이 커지고 있다. 위치제어에 있어서 작업의 신속성 및 정밀도를 높이기 위해서는 제어의 오버슛 현상을 억제할 필요가 있으며, 현장에서 직접 활용이 가능하도록 하려면 보다 간단한 구조의 제어 알고리즘이 요구된다. 위치제어에서 가장 큰 문제는 전동기의 최대 속도 및 최대 전류 제한에 의한 비선형성이 위치의 과도한 오버슛으로 나타난다는 것이며, 기존의 고급 알고리즘에서는 미리 제공되는 S-커브 형태의 위치 명령 패턴을 사용하여 속도 및 전류 제한을 회피하고 있다. 본 연구에서는 고급 제어 알고리즘과 동일한 성능을 내면서 복잡한 패턴 생성기를 사용하지 않고도 실제 위치가 오버슛없이 부드러운 S-커브 형태로 목표값에 수렴하는 새로운 형태의 위치제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 비교적 간단한 구조로 인하여 헌장 적용력이 매우 뛰어나며, 이득 설정이 간편하다는 장점을 지니고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1874-1875
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• 2011

본 논문에서는 스위칭 선형 시스템의 적응 LQ 준최적 제어를 위한 Q-학습법 알고리즘을 제안한다. 제안된 제어 알고리즘은 안정성이 증명된 기존 Q-학습법에 기반하며 스위칭 시스템 모델의 변수를 모르는 상황에서도 준최적 제어가 가능하다. 이 알고리즘을 기반으로 기존에 스위칭 시스템에서 고려하지 않았던 각 시스템의 불확실성 및 최적 적응 제어 문제를 해결하고 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능과 결과를 검증한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.593-597
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• 2004

This paper presents the new design method of fuzzy control system for nonlinear system. Many conventional design methods for fuzzy controller find the control gain for stabilizing fuzzy controller with some mathematical approaches. However, there exist some controllers which are hard to design with mathematical approach. In order to solve these problems, we propose the intelligent design method for fuzzy controller by using genetic algorithm with evolution strategy. The genetic algorithm with evolution strategy finds the control gain by changing the evolution region of chromosome. Finally, an application example of stabilizing a cart-pole typed inverted pendulum system will be given to show the stabilizability of the fuzzy controller.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.6
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• pp.73-79
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• 2009

For the shake of control for movement object, control theory like neural network, nonlinear model predictive control(NMPC) is realized on digital high speed computer. Predictor of flight control system(FCS) based nonlinear model predictive control has to be satisfied with response for hard real-time to perform applications on each module in the FCS. Simultaneously, It gives a serious consideration accuracy to give full play to FCS's performance. Error of mathematical aspect affects realization of whole algorithm. But factors of bring mathematical error is not considered to calculate final accuracy on parameter of predictor. In this paper, Predictor was made using load control model on the digital computer for design FCS at hard real-time and is shown response time on realization algorithm. And is shown realization algorithm of high effective predictor over the accuracy. The predictor was realized on the load control model using Euler method, Heun method, Runge-Kutta and Taylor method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.801-804
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• 2003

The autopilot system of vessel is proposed to take service safety sorority, to elevate service efficiency, to decrease labor and to improve working environment. Ultimate purpose of it is to minimize the number of crew by guaranteeing economical efficiency of shipping service. Recently, the research is being achieving to compensate various nonlinear parameters of vessel and apply it is course keeping control, track keeping control, roll-rudder stabilization, dynamic ship positioning and automatic mooring control etc. using optimizing control technique. Relation between rudder angle controlled by steering machine of vessel and ship-heading angle, and load condition of ship are nonlinear, which affect various parameters of shipping service. The speed and direction of waves, velocity and quantity of wind, which also cause the non-linearity of it. Therefore the autopilot system of ship requires the robust control algorithm can overcome various non-linearity. On this paper, we design the autopilot system of ship, which overcome nonlinear parameters and disturbance of it using Fuzzy Algorithm, evaluate the proposed algorithm and its excellence through simulation

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1509-1513
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• 2003

The autopilot system of vessel is proposed to take service safety and security, to elevate service efficiency, to decrease labor and to improve working environment. Ultimate purpose of the proposed system is to minimize the number of crew by guaranteeing economical efficiency of shipping service. Recently, the research is being achieved to compensate various nonlinear parameters of vessel and apply it to course keeping control, track keeping control, roll-rudder stabilization, dynamic ship positioning and automatic mooring control etc. using optimizing control technique. Relation between rudder angle controlled by steering machine of vessel and ship-heading angle, and load condition of ship is nonlinear, which affects various parameters of shipping service. The speed and direction of waves, velocity and quantity of wind, which also cause the non-linearity of it. Therefore the autopilot system of ship requires the robust control algorithm can overcome various non-linearity. On this paper, we design the autopilot system of ship, which overcomes nonlinear Parameters and disturbance of it using Fuzzy Algorithm, evaluate the proposed algorithm and its excellence through simulation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1817-1825
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• 2021

Omnidirectional mobile robots can be mobile in any direction without changing the robot's direction, making them easy to apply in many applications and providing excellent maneuverability. Omnidirectional mobile robots have non-linear dynamic components such as friction, making them difficult to model accurately. In this paper, we linearize the mobile robot system using the mobile robot's inverse dynamics and integral sliding mode control method to remove these nonlinear components. And the position and velocity gains are optimized using a genetic algorithm to realize the optimal performance of the proposed system control method. As a result of the performance evaluation, the genetic algorithm's control method showed superior performance than the control method with an arbitrary gain. And the proposed inverse dynamic and integral sliding mode control method can be applied to other control methods. It can be beneficial for designing a linear control system.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.319-327
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• 1990

시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.