• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.209-214
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• 1997

본 논문에서는 직선주로상에서 차량의 정속 주행을 위한 제어기를 설계하였다. 전형적으로 차량이라는 것은 동특성과 특유한 비선형성에 기인하는 속도로 기술된다. 가장 효율적인 제어방식인 1차 퍼지 제어기를 바탕으로 한 선형 가속 제어기를 주제어기로 사용하고 승차감에 대한 언어적인 기술을 기반으로 2차 퍼지 제어기를 사용하였다. 그리고 설계된 제어기를 가상차량 모델에 적용하였다. 그리고 NATLAB을 이용하여 시뮬레이션하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.4
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• pp.24-31
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• 1993

원전 증기발생기의 수위제어기를 퍼지제어기로 구성하는 경우 증기발생기의 단독운전이 아닌 전체발전소의 가동중에 소속함수 조정이 이루어져야 하는 제약환경을 고려할 때 많은 반복실행횟수를 필요로 하는 임의적인 시행착오방법이나 일반화되어 있지 않은 복잡한 방법보다는 보다 간단명료하고 예측가능한 조정경로를 통해 소속함수를 조정할 필요가 있다. 여기에서는 그 방안으로서 프로세스 제어응답의 최대초과량 상승시간의 합으로 평가함수를 도입하고 descent method를 이용하여 제어응답의 결과로 얻는 평가함수의 최소점을 따라 소속함수를 조정해가는 방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.174-179
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• 2009

We consider the stabilization problem for a class of networked control systems with neutral type of time delays. The neutral type of time-delays occur in controller-to-actuator and sensor-to-controller. The Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent a nonlinear system with neutral type of time-delays. The stabilization via state-feedback is first addressed, and delay-range-dependent stabilization conditions are proposed in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, an application example will be given to show the merits and design a procedure of the proposed approach.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.113-114
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• 2017

본 논문은 모듈형 멀티레벨 컨버터를 이용한 특고압 직류 배전용 지능형 변압기의 운용을 위한 제어 기법을 제안한다. 기존의 저주파 변압기는 부피와 무게가 매우 크며 효율이 낮다는 단점을 갖는다. 이에 반해 다수의 IGBT를 사용하는 지능형 변압기는 시스템의 부피를 저감할 수 있으며 고효율 운영이 가능하다. 또한, 직류 배전 계통의 단락 사고가 발생하였을 때 직류 차단기의 역할이 가능하다. 본 논문에서는 지능형 변압기의 토폴로지, 변조 방법을 제시하고, 스위칭 및 출력 특성을 분석한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 지능형 변압기 운용 제어 기법의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.410-413
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• 2002

일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.23 no.9 s.186
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• pp.15-22
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• 2006

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.329-333
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• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.221-224
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• 2010

본 논문에서는 레이저 포인터를 이용하여 지능형 오피스 환경을 자유롭게 제어 할 수 있는 지능형 정보처리 시스템을 제안한다. 저가의 웹캠을 이용하여 카메라로부터 입력된 레이저 포인터 스팟의 위치를 자동 검출한 후 검출된 위치좌표정보를 컴퓨터상의 제어 명령 이벤트와 매칭 시킨다. 매칭이 이루어 진 후 사용자는 레이저 포인터를 이동시키면서 보조자의 도움 없이 자유롭게 디스플레이 화면을 제어할 수 있다. 사용자는 화면상의 임의의 영역을 특정 명령영역으로 지정할 수 있는 가상 키패드 인터페이스를 통해 특정 프로그램이나 가전 기기를 제어할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 원격 제어 방법에 비해 가격이나 성능 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.288-291
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• 2022

본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.21 no.2
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• pp.175-181
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• 2009

An intelligent control technique using a neural network is proposed for offshore structures exposed to sea-bed earthquakes. Fluid-structure interaction effect was considered in developing controller and a training algorithm for the neural network is presented. In the numerical example, the performance of the proposed neural network controller was compared with that of a passive controller and uncontrolled structures. Based on the example, it can be concluded that the proposed neuro-control scheme can be used for offshore structures with nonlinear characteristics due to its interaction with fluid.