FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중-링크 서브넷(multi-link subnet) 문제를 해결하기 위하여 수정된 MANET 구조에 적합한 주소 자동 설정 및 경로 결정 기법을 제안한다. 먼저 다중-홉 무선 네트워크 환경에서 패킷의 중복 수신 문제없이 라우터 광고(Router Advertisement) 메시지를 전송할 수 있도록 하기 위한 Scope-Extended RA(Scope-Extended Router Advertisement) 메시지를 정의한다. 또한 MANET Prefix 옵션을 새로 정의함으로써 MANET 노드가 MANET 내에 있지 않은 호스트로 패킷을 전송하고자 할 때 바로 게이트웨이로 보낼 수 있게 한다. 이렇게 함으로써 반응형 라우팅 프로토콜에서 발생하는 경로 설정을 위한 제어 메시지의 브로드캐스트로 인한 성능 저하를 방지할 수 있다. 제안 기법의 성능을 NS-2 기반의 모의실험을 통하여 분석했으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 제안 기법이 제어 메시지 오버헤드 측면에서 우월함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Building Energy Management System(BEMS) 구현을 위해 "재실자의 위치 및 인원정보" 에 기반을 둔 실내 위치 기반 서비스 및 그를 위한 센서 시스템에 대하여 제안한다. 본 논문에서 제안한 센서 시스템에는 열에너지 그 자체를 감지 할 수 있는 서모파일 센서와 비 접촉 방식으로 대상까지의 거리를 얻어낼 수 있는 초음파센서, 그리고 이를 제어하고 구동할 수 있는 기구 및 동작부가 포함된다. 본 시스템은 적절한 크기의 방 전체를 감시할 수 있도록, $360^{\circ}$ 회전과 틸팅이 가능한 구조로 되어있어, 실내공간내의 재실자의 인원 및 위치를 동시에 파악할 수 있다. 또한 무선통신 기술인 블루투스 모듈을 통해 빌딩 관리자나 스마트 홈 서버와의 통신이 가능하도록 되어 있어, 빌딩내의 조명이나 공조시스템을 자동으로 제어, 관리하게 함으로써 전체 에너지 절약을 가능케 한다. 마지막으로 측정 데이터 검증을 위한 실환경 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 시스템의 효용성 및 타당성을 확인한다.
본 논문에서는 2대 이상의 소형 발전기를 사용하는 환경에서 부하의 전력 소비량을 이용하여 에너지를 절약하는 전력 관리 시스템을 제안하고 개발하였다. 고속의 하드웨어 플로팅 포인트 연산처리가 가능한 TI사의 TMS320C6713 DSP 칩을 사용하여 하드웨어를 구성하였으며, 시리얼 통신을 이용하여 모니터링 PC와 통신하게 하였다. 모니터링 PC에서 수동제어가 가능하도록 하였으며, DSP main board에서 CT/PT센서로 수집한 데이터를 이용하여 자동적으로 발전기를 on/off 할 수 있도록 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 전력 관리 시스템이 이상 없이 동작하는 것을 확인할 수 있었으며, 부하의 전력사용량을 이용하여 에너지를 절약하는 알고리즘을 적용하였을 경우 소형 발전기 2대를 지속적으로 사용할 때 보다 더욱 오래 전력을 공급하는 것을 알 수 있었다.
경면물체의 형상과 두께를 측정하는데 있어 접촉식 센서가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 홀로그램 레이저 다이오드와 자동 전력 제어를 이용하여 성능이 좋은 비접촉식 광센서를 개발하였다. 접촉식 센서에서는 센서 프로브가 측정 대상체와 계속해 접촉하므로 프로브의 마모로 인한 측정왜곡이 발생하게 된다. 이를 극복하기 위해 플라스틱렌즈와 CD 플레이어의 광학 픽업장치를 홀로그램 레이저로 구성하는 저가의 비접촉 센서를 제안한다. 비접촉식 광센서는 대상물체 쪽으로 움직이면서 포커스 에러 신호를 얻어 투명판의 형상과 두께를 측정할 수 있다. 센서 내부 온도를 ${\pm}0.1^{\circ}$ 제어한 상태에서 다수의 실험 측정을 수행하여 ${\pm}2{mu}m$의 측정 오차를 가지는 우수한 결과를 보이고 있다.
자동차산업의 발전과 함께 M2M(Machine-to-Machine)통신이 자동차 산업분야에서 많은 관심이 되고 있다. M2M은 기상, 환경, 물류, 국방, 농.축산 등에서 사용하기 시작하여 장비들이 자동으로 상황에 맞추어 통신을 하고 상황에 맞는 동작을 함으로써 운영해가는 시스템이다. 자동차에서도 차량내부 장치 간, 차대 차, 차와 교통시설물, 차와 주변의 환경 등에 적용되고 있다. 그러나 통신시스템의 특성상 전송구간에서 공격자의 공격에 대한 문제가 있으며 자동차의 운행, 제어계통 및 엔진제어 등에 공격자의 공격이 진행되면 안전에 심각한 문제가 발생하게 된다. 따라서 디바이스 간 보안통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 차량의 디바이스간 안전한 통신을 위해 해시함수 및 수학적 복잡한 공식을 이용하여 프로토콜을 설계하였으며 프로토콜 정형검증 도구인 Casper/FDR을 이용하여 실험하였으며 제안한 프로토콜이 각종 공격에 안전하게 동작되며 실제 적용할 때 효과적임을 확인하였다.
LPG차량의 공기 흡입 시스템에서 먼지 입자의 대부분은 공기 청정기를 통해 제거되지만, 아주 작은 입자는 제거되지 않고 흡기계통에 축적되게 된다. 이 축적된 카본은 공회전 속도 제어와 센서신호 그리고 배출가스에 영향을 주게 된다. 또한 엔진 채터링 현상이나 자동변속기의 변속시점 불량등을 야기시킨다. 이 연구는 세척액을 사용하여 흡기계통을 세척하는 것에 관한 것이다. 워밍업된 챠량에서 흡입호스를 제거하고 세척액을 사용하여 가속시에 세척액을 흡입장치에 분사시켜 흡기계통을 세척하는 것이다. 세척액을 사용하여 스로틀 바디, ISC, 서지탱크, 흡입매니폴드, 흡기밸브, 연소실까지 세척함으로서 다음과 같은 실험결과를 얻을 수 있다. 스로틀 밸브가 정확하게 작동되어 TPS의 센서 신호 전압이 개선되었으며, 차량이 정지하는 경우 ISC 시스템은 공회전 속도 제어를 원활하게 작동하였다. 또한 일산화탄소는 약 0.15 %, 탄화수소는 약 20~100PPM으로 각각 감소되어 배기가스가 현저하게 개선되었다.
항공기 엔진 제작사들은 수치제어 공작기계를 운영하고 제어하기 위해 CAM 소프트웨어를 도입했다. 그러나 CAM 모델을 생성하는 일은 긴 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 이는 가공연산 및 절차를 수작업으로 정의하기 때문이다. CAM 모델을 자동으로 생성하기 위해, 특징형상 인식 기술들이 오래 전부터 연구되었다. 그러나 인식 범위가 제한적이기 때문에 제트엔진과 같이 복잡한 형상에는 완전히 적용할 수 없다. 본 연구에서는 형상 검색 기술을 이용해 CAD 모델로부터 CAM 모델을 빠르게 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 작업자가 한 개의 가공연산을 참조연산으로 지정하면, 동일한 가공형상을 가지는 형상들을 검색하고, 참조연산을 검색된 형상들의 위치로 복사한다. 제트엔진 압축기 케이스를 대상으로 한 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
과학기술위성2호(STSAT-2)는 우리기술에 의해 만들어지는 KSLV 발사체에 실리는 첫 위성이다. 현재 STSAT-2의 관제를 위한 지상관제용 제어시스템(GBC)은 EM(Engineering Model)개발이 완료되어 성능검증 까지 마친 상태이며 최종 납품모델을 제작 중에 있다. GBC는 크게 2가지 기능을 가지는데 하나는 지상 수신안테나들(1.5M, 3.7M, 13M)과 관제컴퓨터들 사이에 연결패스를 자동으로 만들어 주는 것과 다른 하나는 위성과 데이터를 송수신 하는 것이다. GBC는 거의 모든 기능 (MODEM, PROTOCOL, GBC system control)을 FPGA에 담고 있다. GBC의 FPGA에 구현되어있는 MODEM은 두 개의 uplink FSK modulators(1.2[kbps], 9.6[kbps])와 여섯개의 downlink FSK demodulators(9.6[kbps], 38.4[kbps])로 구성되어있다. 과학기술위성 2호의 GBC는 물리적으로 과학기술위성 1호의 관제 시스템보다 매우 작아졌으며 기능은 더 풍부해진 특징을 가지고 있다. 이 논문은 GBC의 구조, 성능, 실험결과에 관한 것이다.
본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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