• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.146-146
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• 2010

진공이나 특정 가스 분위기 또는 플라즈마를 이용하여 박막을 제조하는 방법은 공정 조건에 따라 그 특성이 현저히 달라지며 대부분의 경우 제조된 박막에 대한 성분 및 조직의 분석과 박막이 구현하는 특성을 파악한 후 공정 조건을 최적화하게 되는 번거로움이 있다. 특히, 박막 제조 시스템에 따라 제조되는 박막이 특성이 달라지거나 원하는 공정조건에서 원하는 특성의 박막을 얻지 못하는 경우가 종종 발생하고 있다. 한편, 최근의 박막 제조 기술은 결정립 미세화 및 나노화, 다층화, 다성분계 박막 등을 통해 다기능을 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다, 이러한 다기능성 박막을 제조하기 위해서는 박막의 조직제어 기술과 함께 특성을 예측하고 제어하는 기술이 필요하게 된다. 본 연구에서는 상기의 문제점을 근본적으로 해결하고 다기능성 박막의 특성을 예측하고 제어하기 위한 코팅 수식모델을 개발하고 이를 응용하는데 필요한 시스템 구성에 대한 연구를 진행하였다. 코팅 수식 모델은 정해진 물질계의 각 공정별 특성 데이터를 이용하여 내삽 또는 외삽을 통해 수식화하였으며 이를 바탕으로 특성을 예측하는 프로그램을 개발하였고, 시스템에 따른 차이를 줄이기 위해 플라즈마 진단장치를 이용하여 시스템을 동기화시키는 작업을 진행하였다. 이러한 수식 모델을 바탕으로 TiN 피막의 특성예측 및 제어에 대한 기초연구를 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.441-442
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• 2007

본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.411-412
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• 2008

본 논문에서는 차세대원자로인 APR1400(Advanced Power Reactor 1400)의 출력제어방법으로 모델예측제어 알고리즘을 적용하고, 일일부하추종 운전을 하였을 때 최적의 제어기 구현을 위해 제어 로직의 주요 변수인 예측구간, 제어구간, 모델 차수의 변화에 따른 제어 성능을 평가하였다. 성능 평가는 원자로 출력제어 성능 검증시 사용하는 방법으로 제어대상인 차세대 원자로(APR1400)를 3차원 노심해석 전산코드인 MASTER(Multipurpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactor)로 시뮬레이션하여 제어 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2005.11a
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• pp.77-81
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• 2005

본 논문은 열차제어시스템의 고장률을 정량적으로 예측하고 입증하기 위한 방안을 제시한다. 고장률의 정량적 예측은 시스템 개발단계에서 하부시스템별 고장발생확률을 예측하여 목표 고장률과 비교하고, 고장률이 높은 하부시스템의 설계를 보완하기 위함이다. 시제품이 완성된 후에는 예측된 고장률의 입증을 위해 시운전을 통한 고장데이터를 분석하거나 신뢰성시험을 통해 고장률의 예측치를 입증한다. 본 논문에서 제시하는 열차제어시스템 고장률예측과 입증은 철도신호시스템 신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성관련 규격인 IEC62278의 시스템 수명주기별 신뢰성활동을 근거로 하며, 전자부품으로 구성된 시스템고장률예측은 미국방부 전자부품 고장률예측 지침인 MIL-HDBK-217을 기준으로 사용하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.402-403
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• 2018

본 논문에서는 5-레그 인버터(Five-leg Inverter)를 이용하여 2대의 유도전동기를 구동하는 시스템의 모델 예측 제어 기법을 제안한다. 기존 모델 예측 제어 기법인 FS-MPC(Full-Set MPC)는 5-레그 인버터에서 가능한 32가지의 모든 스위칭 상태를 고려하기 때문에 제어 성능은 뛰어나지만 계산량이 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 FS-MPC보다 제어 성능의 저하를 최소화하고 계산량은 현저히 감소시킨 모델 예측 제어 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 및 타당성 검증을 검증한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.420-425
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• 1999

The maximum demand controller is an electrical equipment installed at the consumer side of power system for monitoring the electrical energy consumed during every integrating period and preventing the target maximum demand (MD) being exceeded by disconnecting sheddable loads. By avoiding the peak loads and spreading the energy requirement the controller contributes to maximizing the utility factor of the generator systems. It results in not only saving the energy but also reducing the budget for constructing the natural base facilities by keeping thc number of generating plants ~ninimumT. he conventional MD controllers often bring about the large number of control actions during the every inteyating period and/or undesirable loaddisconnecting operations during the beginning stage of the integrating period. These make the users aviod the MD controllers. In this paper. fuzzy control technique is used to get around the disadvantages of the conventional MD control system. The proposed MD controller consists of the predictor module and the fuzzy MD control module. The proposed forecasting method uses the SOFM neural network model, differently from time series analysis, and thus it has inherent advantages of neural network such as parallel processing, generalization and robustness. The MD fuzzy controller determines the sensitivity of control action based on the time closed to the end of the integrating period and the urgency of the load interrupting action along the predicted demand reaching the target. The experimental results show that the proposed method has more accurate forecastinglcontrol performance than the previous methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.119-122
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• 1996

본 논문은 Building, 아파트, 병원 호텔 등의 건물의 급수 System으로서 최근 대두되고 있는 Bosster Pump System에 관한 것으로서, 제품의 주요 특징 및 제어 알고리즘을 소개하고 특히 최종 User에게 쾌적한 급수 환경을 제공하기 위한 주 제어 기능인 일정 예측 최종 압력 제어를 PID 및 Fuzzy 제어이론을 이용하여 구현하였는데, 그 적용 알고리즘을 소개하고, 실제 제어 실험을 통해 PID제어와 Fuzzy 제어를 비교하였다.

• 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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.11-16
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• 2014

In this paper, the two-wheels robot using a predictive controller to maintain the balance of the posture control in real time have been examined. A reaction wheel pendulum control method is adopted to maintain the balance while the bicycle robot is driving. The objective of this research was to design and implement a self-balancing algorithm using the dsPIC30F4013 embedded processor. To calculate the attitude in ARS using 2 axis gyro(roll, pitch) and 3 axis accelerometers (x, y, z). In this study, the disturbance of the posture for the asymmetrical propose to overcome the predictive controller which was a problem in the control of a remote system by introducing the two wheels of the robot controller and the linear prediction of the system controller combines the simulation was performed. Also, the robust characteristic for realizing the goal of designing a loop filter too robust controller is designed so that satisfactory stability of the control system to improve stability of the system to minimize degradation of performance was confirmed.