• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
• /
• pp.429-432
• /
• 2011

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 축조작 및 인력부족등 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 임베디드 단속 시스템 개발을 위하여 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석을 연구하였으며 이를 통하여 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다고 판단된다. 또한 USN구성을 위한 임베디드 센서와 함께 Internal/External Network의 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
• /
• pp.207-212
• /
• 2003

This paper proposed trajectory tracking control of Mobile Robot. Trajectory tracking control scheme are Real coding Genetic-Algorithm and Back-propergation Algorithm. Control scheme ability experience proposed simulation.

• Spatial Information Research
• /
• 제18권5호
• /
• pp.107-117
• /
• 2010

본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.241-246
• /
• 2004

This paper proposed trajectory tracking control of mobile robot. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic-algorithm and back-propergation algorithm. Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studios have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using Real coding Genetic Algorithm(RCGA) and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verify numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.