• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.19 no.4
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• pp.167-175
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• 2016

We present a method for improving adaptability of Learning from Demonstration (LfD) strategy by combining the LfD and Particle Swarm Optimization (PSO). A trajectory generated from an LfD is modified with PSO by minimizing a fitness function that considers constraints. Finally, the final trajectory is suitable for a task and adapted for constraints. The effectiveness of the method is shown with a target reaching task with a manipulator in three-dimensional space.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.9 no.1
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• pp.89-97
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• 2008

Chaotic behavior in motor systems is undesired dynamics in real-time implementation since the speed is oscillated in a wide range and the torque is changed by a random manner. We present an adaptive control approach for time-varying permanent-magnet synchronous motors (PMSM) with chaotic phenomenon. We consider that its parameters are changed randomly within certain bounds. First, a nonlinear system model of a PMSM is transformed to derive a nominal linear control strategy. Then, an auxiliary control for compensating real-time control error occurred by system perturbation due to parameter change is designed by using Lyapunov stability theory. Numerical simulation is accomplished for evaluating its efficiency and reliability comparing with the traditional control method. Additionally, we test our control method in real-time motor experiment including a PSoC based drive system to demonstrate its practical applicability.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1956-1957
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• 2011

본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.56 no.4
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• pp.795-798
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• 2007

In this paper, we propose an image reconstruction method utilizing an optimized adaptive interpolation kernel along with a 2D M-channel perfect reconstruction filter bank (M-ch PR-FB) structure. In particular, the proposed approach leads to construction of a sharper image than a direct conversion, still preserving high frequency components of the original image through the subband processing of the 2D M-ch PR-FB. Finally, the image quality of the proposed approach is demonstrated by comparing with those of the direct methods using conventional interpolation kernels.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.353-353
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• 2020

기후변화에 적응하기 위해 많은 나라들이 수자원 관리 전략을 마련하고 있으며, 대체 수자원 활성화 방안에 관심을 기울이고 있다. 본 연구에서는 대체 수자원 활성화 방안 중 빗물 저류지의 용량 결정 방법을 제시하고자 한다. 빗물 저류지의 용량을 결정하기 위해 메타 휴리스틱 방법 중 하나인 입자 군집 최적화(particle swarm optimization; PSO)를 선정하였다. 이는 기존 실제 설계에 사용되고 있는 시행착오법보다 시간을 단축시킬 수 있다. 최적화 모형은 python의 pyswarm package를 이용해 구성하였다. 모형의 입력자료는 저류지 유입량과 목표 공급량, 목표 보장률이고, 목적함수는 빗물 저류지 용량의 최소화이다. 제약조건은 모의된 보장률이 목표 보장률 이상을 달성하는 것이다. 여기서, 보장률은 전체 모의 기간 중 목표 공급량을 공급한 기간의 비율이다. 제시한 방법론의 적용성을 검토하기 위해 실제 저류지가 설계된 인천의 청라지구 1공구를 선정하여 적용하였다. 최적화 모형의 입력 유입량은 SWMM으로 산정된 1995년부터 2004년까지의 유출량이며, 목표 공급량은 실제 설계에 활용된 용수 목적별 요구 수량이다. 여기서 용수 목적별 요구 수량은 대상지역의 노면 청소수, 화장실 세정수, 호수 유지수 등이다. 산정 결과 계산 시간은 약 30초 소요되며, 목표 보장률을 만족하는 저류지 용량이 결정되었다. 본 연구에 제시한 방법은 제약조건이 추가되어도 기존 시행착오법에 비해 간편함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.478-478
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• 2021

전 세계적으로 많은 나라들이 기후변화에 적응하기 위해 수자원 관리 전략을 마련하고 있으며, 수자원의 근간이 되는 빗물의 효율적 사용을 위해 우리나라에서도 빗물이용시설이 많이 도입되고 있다. 본 연구에서는 사용자 편의 환경(graphical user interface; GUI)을 갖춘 빗물이용시설의 용량 결정 프로그램(capacity design aid for rainwater harvesting; CARAH)을 개발하여 관련 연구와 업무에 활용성을 높이고자 하였다. CARAH는 저수지 질량 보존식과 python의 pyswarm package에 탑재된 메타 휴리스틱 방법 중 하나인 입자 군집 최적화(particle swarm optimization; PSO) 기법을 연계하여 빗물이용시설의 최적 용량을 짧은 시간에 결정될 수 있도록 개발되었다. 그리고, C#의 Windows Forms Application을 이용하여 사용자 편의 환경을 구현하였다. CARAH의 입력 자료는 모의 기간, 유입량, 목표공급량, 공급보장률이고, 출력 자료는 공급보장률-저류조용량, 목표공급량-실공급량-미달성량, 저류용량-유입량-실공급량이다. 빗물이용시설 계획에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 구현하였고, 그래프와 표의 형태로 계산된 결과를 화면에 직접 표출함으로써 사용자가 직관적으로 확인할 수 있도록 하였다. 한편, 입·출력 자료를 포함한 분석 결과는 파일로 관리할 수 있도록 기능을 갖추어 수정 및 보완 등의 반복적 활용이 가능하도록 하였다. 개발된 프로그램의 활용성을 검토하기 위해 실제 저류지가 설계된 인천의 청라지구 1공구를 대상으로 적용하였고, 분석 결과의 적절성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 CARAH는 빗물이용시설의 용량 결정에 관한 효율을 높일 수 있는 프로그램이고, 누구나 쉽고 간편하게 사용할 수 있는 프로그램으로서 향후 활용성이 높을 것으로 판단된다.