• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.613-622
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• 2019

A differential codebook design method using wireless channel's temporal correlation is proposed over closed loop multiple-input single-output (MISO) system. The single layer codewords in a codebook are selected among a set of phase elements. In the conventional codeword selection rule, codewords are assumed to be on a spherical cap and sine formula was used. In this paper, however, a new method using Pythagoras formula is employed to simplify computational complexity. Also, an adaptive differential codebook selection is adopted to enhance performance. Monte-Carlo simulations demonstrate that the proposed codebook is superior to the conventional ones.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.564-570
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• 2003

This paper presents an adaptive fuzzy control scheme for nonlinear helicopter system which has uncertainty or unknown variations in parameters. The proposed adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller. The parameters of fuzzy controller are adjusted so that the plant output tracks the reference model output. It is shown that the adaptive law guarantees the stability of the closed-loop system by using Lyapunov function. Several experiments with a small model helicopter having parameter variations are performed to show the usefulness of the proposed adaptive fuzzy controller.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.10
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• pp.1157-1163
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• 1992

The development of adaptive control algorithms for possibly nonminimum phase systems has been hampered by singularities that may arise in the control law. To solve this problem, one securing convergence of the estimates to their true values by inducing persistency of excitation in the plant signals using direct adaptive control method and indirect adaptive control method, and another in which the estimates are adequately modified to meet the controllability requirements using indirect adaptive control method, without persistency of excitation. This paper presents an adaptive scheme that achieves regulation without persistent excitation condition using direct adaptive control method and reduces estimation algorithms with direct estimation of controller parameters without estimation of plant parameters.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1833_1834
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• 2009

본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 선도-추종 로봇 방법에 기반한 적응 군집 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법 에서는 선도 로봇의 선형 속도와 각 속도를 추정하기 위해 투영 법칙에 기반한 적응 기법을 이용하며, 또한 백스테핑 제어 기법을 이용하여 이동 로봇의 제어 입력인 토크를 구한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.317-323
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• 1998

이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.886-888
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• 2005

Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 안에서 돌아다니는 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 본 연구에서 NDIS에 snort를 이용한 소프트웨어적인 패턴매칭을 FPGA를 이용하여 하드웨어적 패턴매칭으로 구현하였으며, 새로운 법칙에 따라서 유연하게 적응할 수 있도록 패턴매칭을 정규 표현식(Regular Expression)으로 나타내어 FPGA에 재구성할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.6
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• pp.2421-2427
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• 2012

This paper is discussed the design on non-linear adaptive attitude controller for quadrotor UAV. Quadrotor UAV featured to have four rotor, required the special controller to compensate for the model parameter uncertainties as the unstable nonlinear system. In this research, we designed the adaptive controller to compensate for the payload changes even though it is changed with industrial applications. Especially, based on the mathematical model of UAV, non-linear adaptive controller is suggested and the stability is verified using the Lyapunov function and finally proved its performance and effectiveness of update laws with various payload by simulation.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.11
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• pp.990-998
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• 2007

Adaptive output feedback control technique using Neural Networks(NN) is proposed for uncertain nonlinear Multi-Input Multi-Output(MIMO) systems. Modified Dynamic Inversion Model(MDIM) is introduced to decouple uncertain nonlinearities from inversion-based control input. MDIM consists of approximated dynamic inversion model and inversion model error. One NN is applied to compensate the MDIM of the system. The output of the NN augments the tracking controller which is based upon a filtered error approximation with online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method to guarantee tracking performance and ultimate boundedness. Several numerical results are illustrated in the simulation of Van der Pol system and unmanned helicopter with model uncertainties.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.97-105
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• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.