• 전자공학회논문지T
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• 제36T권1호
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• pp.58-63
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• 1999

본 연구에서는 VFF와 신경망을 이용한 자율 주행 로봇의 조향 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망 조향 시스템은 센서시스템, 가중치 제어를 위한 역전파 학습 제어기, 실시간 동작을 위한 모션 제어 시스템으로 구성된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 조향 시스템이 어떤 환경하에서도 강인하게 운영 될 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.506-512
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.187-192
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• 2021

본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.76-88
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• 1998

강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 하계학술대회
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• pp.351-361
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• 2004

매스컴을 통해 자주 보도되는 정보통신 윤리 관련 범죄는 정보통신 윤리 교육의 필요성이 강조되게 하고 있으며, 최근 교육학자들은 정보 윤리 교육의 실행방안에 대해 많은 연구를 하고 있다. 추병완(2001)은 가상공간의 질서 유지를 위한 네티켓은 강제적이고 억압적인 외적규제보다는 네티즌 자신의 자율성에 의존하는 내적 규제라는 점을 고려해 볼 때, 정보통신윤리 교육은 학생들의 자율성을 발달시켜 주는 방향으로 실시되어야한다고 제시한다. 정보 윤리 교육이 학생들의 자발적인 활동과 체험을 중시하는 가운데 양방향적으로 이루어질 수 있게 하기 위한 방법을 제시하고 설명형, 탐구형, 시범형, 활동형방법의 네 가지 방법을 통합적으로 활용하는 것이 바람직하다고 하였다. 정보통신윤리 교육방법을 통합적으로 활용할 수 있는 코스웨어가 필요하며 그 대안으로 GBS(Goal-Based Scenarios) 방식의 코스웨어를 제시하며 초등학생을 대상으로 하여 GBS를 기반으로 정보통신윤리교육을 위한 사례중심 프로그램을 개발하고 적용해 봄으로써 그 효과를 검증해 보고자 정보 나열형 코스웨어와 사례중심형 코스웨에의 두 가지 종류의 프로그램으로 사전검사를 통해 동질집단으로 밝혀진 두 집단을 학습시키고 사후검사를 통해 두 집단간 비교를 하였으며 각 집단의 사전 사후 대응 검정을 통하여 프로그램의 효과를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.585-594
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• 2000

생산현장이나 불확실한 환경에서 자율이동로봇의 정확한 경로 추종은 고전적 제어 알고리즘인 경우에 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경망을 이용하여 이동로봇이 바닥 위에 설치된 선을 따라갈 수 있도록 하였다. 로봇에 부착된 3 개의 센서들로부터 인식된 정보뿐만 아니라 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 10등분된 세밀한 정보가 입력패턴으로 학습되기 때문에 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 이동로봇은 라인을 따라 원활하게 이동한다. 로봇이 목적지까지 이동하는데 걸리는 시간이 단축되고 라인과의 오차를 최소화하는 효과를 가져온다. 제안된 신경회로망 제어기의 효과를 검증하기 위하여 이동로봇의 이동 각의 변화에 따른 두개의 모터의 속도 변화가 컴퓨터로 시뮬레이션 된다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.129-143
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• 2021

This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.

• 한국가정과교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.27-36
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• 2004

본 연구는 문제중심학습 가정과 수업을 가족관계 영역에 적용했을 때 학생들의 자아효능감에 미치는 효과와 이에 대한 학생들의 평가를 알아보기 위한 것으로 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 문제중심학습을 적용한 가정과 수업은 강의식 수업을 한 학생들보다 자아효능감 및 자아효능감의 하위요인인 자신감, 자기조절효능감, 과제난이도 선호에서 효과가 나타났다 둘째, 문제중심학습 가정과 수업 후 학생들의 평가를 통하여 대체로 문제중심학습 가정과 수업을 통해 협동심을 기를 수 있게 되었고, 가정 과목의 재미를 느꼈으며, 자기 스스로 하는 수업이었다 둥의 긍정적이고 적극적인 반응과 수업 후 가족관계 부분을 일상생활에서 직접 활용할 수 있어서 우리가 일반 생활에서도 쉽게 접할 수 있다는 긍정적인 반응을 얻을 수 있었다. 이러한 연구 결과를 정리해 보면 학생들은 가정과 수업을 할 때 교사위주의 강의식 수업이 아닌 문제중심학습 수업을 할 매 더 적극적이고 긍정적으로 참여하며, 이로 인해 자신감, 자기조절효능감, 과제난이도 선호 등 자아효능감이 향상된다는 것을 알 수 있다. 그러므로 문제중심학습을 적용한 가정과 수업은 학생들의 자아효능감 향상에 효과적이며 이를 통해 강의식 수업에서 벗어난 학생중심의 수업과 실제적 문제중심접근, 자율학습과 협동학습을 기를 수 있기 때문에 가정과 수업의 질을 향상시키는데 기여할 수 있는 평가방법이라고 할 수 있다.