• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.4B
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• pp.683-691
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• 2000

In this paper, we proposed the cell multiplexer using Hopfield neural network and the bandwidth predictor using the backpropagation neural network in order to make an accurate call setup decision. The cell multiplexer controls heterogeneous traffic and the bandwidth predictor estimates minimum bandwidth which satisfies traffic's QoS and maximizes throughput in network. Also, a novel connection admission controller decides on connection setup using the predicted bandwidth from bandwidth predictor and available bandwidth in networks. And then, we proposed a fuzzy traffic policer, when traffic sources violate the contract, takes an appropriate action and aim proved traffic shaper, which controls burstness which is one of key characteristics in multimedia traffic. We simulated the proposed controller. Simulation results show that the proposed controller outperforms existing controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.46-50
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• 1997

In fuzzy logic control, static fuzzy rules cannot cope with significant changes of parameters of plants or environment. To solve this prohlem, self-organizing fuzzy control. neural-network-hased fuzzy logic control and so on have heen introduced so far. However, dynamically changed fuzzy rules of these schemes may make a fuzzy logic controller Fall into dangerous situations because the changed fuzzy rules may he incomplete or inconsistent. This paper proposes a new adaptive filzzy logic control scheme using a predictivc neural network. Although some parameters of a controlled plant or environment are changed, proposed fuzzy logic controller changes its decision outputs adaptively and robustly using unchanged initial fuzzy rules and the predictive errors generated hy the predictive neural network by on-line learning. Experimental results with a D<' servo-motor position control problem show that propnsed cnntrol scheme is very useful in the viewpoint of adaptability.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1994.04a
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• pp.158-170
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• 1994

인간-기계 시스템이 점차적으로 복잡하고 거대해짐에 따라 인간-기계 계면(man-machine interface)에서의 인간은 근운동을 요하는 육체적 작업에서 경계(vigilance), 제어(control), 감시 (monitoring), 추적(tracking) 등 정신적 업무로그 역할이 전이되는 등 시스템내에서의 인적요소의 중요성이 더욱 증가되고 있다. 이러한 시스템내에서의 주된 계면은 표시장치(display)와 제어장치 (control)들이며, 이들에 대한 인간공학적 설계와 배치가 효율적인 인간-기계 계면의 중요한 설계 요인이 된다. 본 연구에서는 동일한 작업에 대해 서로다른 배치를 가진 4개의 컴퓨터 시뮬레이션 표시장치 panel 실험을 통하여 panel 제어 작업에서의 표시장치와 제어장치의 설계형태나 배치에 따라 발생하는 인적오류를 정량적으로 예측, 검출하는 것을 그 목적으로 한다. 그리고 각 panel에 따른 수행도 척도로서 작업수행시간(operation time)과 오류율(error rate)을 검출하고, 그 결과에 의한 인적 오류 예측모형을 제시하여 인적오류를 감소시키는 보다 나은 panel을 설계하는데 활용가능 하게 하고, 더 나아가서는 인간신뢰성 기법에 적용시킬 수 있도록 기초자료를 분석하고 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.355-357
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.717-720
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• 2011

고속 네트워크 환경에서 AR UDT(Adaptive Rate control UDT)는 표준 전송 프로토콜인 TCP에 비해 뛰어난 성능을 보인다. UDT(UDP-based Data Transfer)를 기반으로 하는 AR UDT의 혼잡제어는 네트워크 상태를 예측하여 패킷 간 전송시간을 변화시킴으로써 기존 UDT보다 향상된 성능을 보인다. 그러나 AR UDT는 네트워크 상태 예측의 오차가 클 뿐만 아니라 rate control만을 공격적으로 조절하기 때문에 수신 버퍼의 초과로 인해 안정적인 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 AR UDT환경에서 네트워크 상태에 따라 적응적으로 혼잡제어를 하는 기법을 제안한다. RTT(Round Trip Time)의 변화량에 따라 네트워크 상태를 예측하여 flow control과 rate control을 적응적으로 조절한다. 네트워크 시뮬레이션 결과를 통하여 AR UDT에 비해 전송속도와 안정성이 향상되었음을 보였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.1
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• pp.9-17
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• 2021

In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.809-823
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• 1991

본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.1
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• pp.11-19
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• 1996

지금까지의 항공기 날개에 공력 탄성학적 제어를 위해 압전재료를 작동기로 사용하는 연구는 아직은 완전하지 못하지만 실용화 가능성을 조사하기 위해 집중적인 투자가 행해지고 있다. 본 글에서 언급한 예 외에도 압전재를 이용 날개의 익형을 능동적으로 조절함으로써 천음속에서의 저항을 줄이기 위한 연구(transonic drag reduction with piezos), 압전재로 작동하는 제어면을 부착하여 헬리쿱터 블레이드 의 진동을 제어하기 위한 실험적 연구, 항공기 외부 장착물에 의해 발생되는 불안정 성을 제어하기 위한 압전작동기를 사용한 pylon decoupler 설계 등 다양한 분에에서 연구가 되고 있다. 하지만 아직까지는 제어에 필요한 충분한 제어력을 얻는 문제, 주 구조물과 압전재료의 강성도의 차이, 가용한 압전재의 실용화, 내구성 문제 등 항공 기에의 응용을 위한 새로운 재료의 개발이 요구되고 있다. 그리고 사용에 필요한 전력을 공급하는 문제는 지상에서 작동되는 시스템과는 달리 항공기에서는 해결해야 될 큰 문제점이며, 이에 대한 연구가 요구되고 있으며, 실용 가능성이 보일 경우 재료의 내구성, 제어 성능, 번개 등 외력에 대한 손상 예측 등 광범위한 연구가 이어 질 것으로 예측된다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.305-310
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• 1997

국내에 신규로 건설되는 원자력발전소(이하 원전)는 부분강 제어봉을 설치하여 축방향의 출력 분포 제어에 별다른 어려움 없이 운전을 하고 있으나, 일부 가압 경수로형 원전의 경우는 부분강 제어봉이 설치되어 있지 않아 원자로 출력 변동시 출력분포 제어에 어려움이 많다. 기존 원전 경우의 제어봉 운전 방식은 원자로 출력의 균일한 제어를 위해 각 제어봉 뱅크를 순서적으로 운전하고 있으며, 각 뱅크간에는 일정한 수(일반적으로 113 Step) 만큼 중첩하여 운전하고 있다. 출력운전중에는 모든 제어봉을 인출하여 균일한 출력분포를 유지하며 축방향의 출력분포 제어를 위해 제어봉을 조절한다. 출력을 변동하면 제어봉이 원자로내에 삽입하게 되는 데, 먼저 D Bank가 삽입되며 D Bank가 113 Step에 도달하면 C Bank가 삽입되기 시작하는 데, D 130에서부터 C Bank가 삽입되어 제어값을 갖는 D 100 Step 까지는 축방향 출력 제어가 되지 않아 출력 편차가 제한값을 벗어나 출력을 급격히 감소해야 하는 등의 어려움이 있다. 본 연구는 제어봉의 중첩을 조절하여 C Bank를 조기에 노심에 삽입시의 영향을 분석하기 위하여 제어봉값이 출력에 미치는 영향을 예측하고, 제어봉 중첩수를 변경시에 노심에 미치게 될 안전성을 검토하였으며, 그 결과 중첩수를 조절할 경우 축방향 출력 분포를 초기부터 양호하게 제어할 것으로 예측된다.