• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.219-226
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• 2005

This paper describes the open API with integration of semantic web service with PARLAY X based open API in 4G mobile network. It can be expected that the intelligence such as the context-awareness, adaptation and personalization in 4G mobile network will be deployed. But the existing PARLAY based network lacks in considering context-awareness, adaptation and personalization. Therefore, the object of this paper is to support the architecture and the Application Programming Interface (API) of the network service for the context-awareness, adaptation and Personalization in 4G mobile network The open API is to provide users with the adaptive network service to the changing context constraints as well as detecting the changing context and user's Preference. For instance, the open API can Provide users with QoS in network according to the detected context and user's preference, after detecting the context such as location and speed and user's preference.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.503-509
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• 2014

In this paper, a PID controller with adaptive neural network compensator is proposed to control the formations of mobile robot. The control system is composed of a kinematic controller based on the leader-following robot and dynamic controller for considering the dynamics of the mobile robot. The dynamic controller is constituted by a PID controller and the adaptive neural network compensator for improving the performance and compensating the change in dynamic characteristics. Simulation results show the performance of the PID controller and the neural network compensator for the circular trajectory and linear trajectory. And it is verified that by improving the performance of a PID controller via the adaptive neural network compensator, the following robot's tracking performance is improved.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.114-117
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• 2008

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.983-986
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• 2015

물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.12B
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• pp.2430-2437
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• 1999

This paper introduces an adaptive time-based location update scheme that dynamically determines when to perform location update based on moving distance of mobile station and incoming call arrival probability using fuzzy logic. Comparison with other schemes demonstrate that proposed scheme adapts well to the environment where the characteristics of mobility pattern of mobile station is changed all the time, and reveals better performance in the aspect of network signaling load.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.2
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• pp.51-57
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• 2009

Ubiquitous sensor network is the communication environment where sensor nodes move freely and construct network to get the services from the system. So, it does not need fixed infrastructure and can easily be placed in unaccessible regions like war or calamity area. Wireless sensor network protocol has self-organizing capability, need to adapt topology change flexibly and also has technique that sensor nodes work cooperatively, because network disconnection is frequently occurred due to the active mobility of sensor nodes. In this paper, we design a cluster based fault-tolerant routing protocol for the efficient topology construction and to guarantee stable data transmission in USN. The performance of the proposed protocol is evaluated by an analytic model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.426-428
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• 1998

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.