• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.99-105
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• 2009

Web을 이용한 컴퓨터기반의 학습은 교육을 위한 유용한 적용방법이다. 이런 방법은 애니메이션과 상호작용을 통해 제공되어 지고 복잡한 설비들은 교본을 통해 쉽게 학습할 수 없다. 웹/인터넷이 가능한 응용문제들은 원격지에서 제어되고 모니터링 될 수 있으므로 전 세계 원격지 대학, 연구소 또는 회사에서 다양한 방법으로 충분히 사용된다. 컴퓨터와 전자기술의 결합을 통한 저가의 하드웨어 개발은 이전에 비해 웹/인터넷 기반기술의 발전을 통해 특별히 교육기관을 위해 만들어졌다. 따라서 이런 분야에 적합한 기술개발은 광범위한 웹기반 교육의 확장과 이를 위한 기술개발 적절한 투자가 필수적이다. 원격 가상계측기의 응용은 실험을 통해 검증되어져야 하며 공학도를 위해 실험이 가능할 수 있도록 적용되어야 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2794-2796
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• 2002

기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 특히 전력통신망의 경우 전자메일, 회계관리, 전자결재, 도면자료관리 등의 데이터 통신망에서부터 IBM 온라인, 사내 방송망, 전력계통설비 원방 제어용 시스템들 간을 연결하는 EMS, SCADA 등 전력 수급용 전용 통신망에 이르기까지 다양한 종류의 통신망이 구축 운용되고 있다. 이러한 기업환경에 따라 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 네트워크 관리 시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며 많은 네트워크 관리 시스템들이 도입되어 운영되었으나 이들 관리 시스템들은 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공한 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 이와 더불어 네트워크 관리자는 보다 손쉬운 방법으로 네트워크를 관리하고자 하며, 보다 지능적이고 효율적으로 관리하고자 한다. 하지만 관리 시스템이 모든 네트워크에 대해 효율적이고 지능적인 관리 기능을 제공하기는 매우 어려우며 이는 장기간의 관리 네트워크의 특성과 트래픽 형태를 파악한 후에나 가능하다. 결국 지능적이고 효율적인 네트워크 관리는 네트워크의 특성과 함께 이전에 관리자에 의해서 내려졌던 관리 행위 및 의견 그리고 조치에 대한 이력정보를 학습하고 있을 때만 가능하다. 본 논문은 전력통신망을 대상으로 전력통신망이 지닌 네트워크 특성을 반영하며 네트워크 운영 과정에서 축적된 관리자의 의견과 이에 대한 조치를 지식 데이터베이스화하여 지능적인 관리 시스템을 제공하기 위한 기반 시스템으로써 전력통신망 운용 관리 지원시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 향후 지식 정보를 학습하고 이를 바탕으로 논리적인 추론을 통해 관리 네트워크를 지능적이고 자동적으로 관리할 수 있는 시스템으로 확대 개발될 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.101-105
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• 1989

The iterative learning controller makes the system output follow the desired output over a finite time interval through iterating trials. In this paper, first we discuss that the design problem of learning controller is originally the design problem of the inverse model. Then we show that the tracking error which is the difference between the desired output and the system output is reduced monotonically by properly modeled inverse system if the magnitude of the learning operator being introduced is bounded within the unit circle in complex domain. Also it would be shown that the conventional learning control method is a kind of extremely simplified inverse model learning control method of the objective controlled system. Hence this control method can be considered as a generalization of the conventional learning control method. The more a designer model the objective controlled system precisely, the better the performance of the approximated inverse model learning controller would be. Finally we compare the performance of the conventional learning control method with that of the approximated inverse model learning control method by computer simulation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.254-257
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• 2015

차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.53-54
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• 2006

The main purpose of tunnel ventilation system is to maintain CO pollutant and VI (visibility index) under an adequate level to provide drivers with safe driving condition. Moreover, it is necessary to minimize power consumption used to operate ventilation system. To achieve the objectives, the control algorithm used in this research is reinforcement teaming (RL) method. RL is a goal-directed teaming of a mapping from situations to actions. The goal of RL is to maximize a reward which is an evaluative feedback from the environment. Constructing the reward of the tunnel ventilation system, two objectives listed above are included. RL algorithm based on actor-critic architecture and natural gradient method is adopted to the system. Also, the recursive least-squares (RLS) is employed to the learning process to improve the efficiency of the use of data. The simulation results performed with real data collected from existing tunnel are provided in this paper. It is confirmed that with the suggested controller, the pollutant level inside the tunnel was well maintained under allowable limit and the performance of energy consumption was improved compared to conventional control scheme.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.883-892
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• 2019

본 연구에서는 지능형 대퇴 의족의 노면 적응 기술 구현시 보행 환경이 변화하는 구간 및 약 경사로 보행에서의 보행 불평형 문제를 해결하기 위한 방법으로 발목 관절 운동을 제어 가능한 하퇴 의족을 적용하였다. 제안한 태퇴 의족의 개발을 위해서는 보행의 단계 구분이 필수적이다. 이러한 보행의 입각기의 단계별 구분과 유각기의 판단을 위하여 대퇴의족의 슬관절 데이터와 관성센서 데이터를 바탕으로 의사 결정 나무 학습법과 랜덤포레스트 기법을 융합한 머신러닝 기술을 제안 및 적용하였다. 이러한 방법으로 발목의 운동 상태를 제어 하였으며 보행 평형이 문제가 해소 되는지를 butterfly diagram을 측정하여 평가 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.340-344
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• 2023

본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.155-160
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• 2003

본 논문에서는 동공 검출을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공검출기는 눈의 역반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형컴퓨터나 무인정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높였으며 또한, 실시간으로 서보의 제어 장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.18-23
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• 2011

본 연구는 자동차에 장착된 일반적인 자동변속기의 문제점을 향상시키기 위해서 지능형 변속선도 결정 모듈을 제안한다. 전형적인 자동변속기의 변속선도는 운전자의 습관 및 성향이 반영되지 않기 때문에 운전자가 원하는 변속점을 제공하지 못한다. 기존의 변속선도는 불필요한 기어의 변화가 발생하고 연료효율에도 좋지 않다. 또한 가끔 킥-다운과 같은 현상이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 개인적인 운전자의 운전 스타일을 고려한 변속선도를 결정하는 지능형 변속 제어 방법을 연구한다. 운전스타일은 주행 중인 자동차의 실제 데이터를 이용하여 운전자의 성향 및 운전 습관에 의해 판단된다. 이 모듈은 실제 자동차 데이터를 학습하기 위해 신경회로망을 사용한 계층적 구조로 구성된다. 제안된 지능형 변속선도 제 어 모듈은 각 운전자의 운전스타일에 따라 운전에 필요한 토크와 속도를 제공하여 운전자에게 적합한 변속점과 변속시간을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1823-1830
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• 2003

본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.