• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1892-1893
• /
• 2011

본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.687-693
• /
• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.652-661
• /
• 2020

최근, 기후변화와 미세먼지 등에 의한 지구규모적인 환경문제를 해결하기 위하여, 정부에서는 RE 3020 정책을 시행하고 있으며, 이에 따라 대용량의 태양광전원이 배전계통에 연계되고 있다. 하지만, 대용량 태양광전원이 배전계통에 연계되는 경우, 태양광전원의 연계위치와 용량, 연계방식 및 고장지점에 따라 사고전류의 크기와 방향이 변하게 되고, 지락사고가 발생하여도 분류효과에 의하여 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 현상이 발생할 가능성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 태양광전원이 배전계통에 연계되어 운용되는 경우, 리클로저(recloser, 이하 R/C)의 설치개소에 따라 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 메커니즘을 제시하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 기반한 보호협조기기의 부동작 패턴탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 보호협조 전용 해석 프로그램인 Off-DAS를 이용하여, 다수의 태양광 전원이 연계된 배전계통 모델링을 수행하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 따른 보호협조기기 부동작 패턴을 분석한다. 제안한 보호협조기기의 부동작패턴 탐색알고리즘 및 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, R/C의 설치개소 및 태양광전원의 연계 패턴에 따라 부동작 현상이 발생함을 알 수 있어, 본 논문의 유용성을 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제61권1호
• /
• pp.130-134
• /
• 2012

In this paper, we propose a space partitioning technique for swarm robots by using the Centroidal Voronoi Tessellation. The proposed method consists of two parts such as space partition and collision avoidance. The space partition for searching a given space is carried out by a density function which is generated by some accidents. The collision avoidance is implemented by the potential field method. Finally, the numerical experiments show the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.131-137
• /
• 2006

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.591-597
• /
• 2007

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다 이를 위하여 본 논문에서는 새로운 Polygon 기반의 Q-learning 알고리즘과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 유효성을 검증한다.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.135-143
• /
• 1991

The setting problem of protective devices in power distribution systems is a combinatorial search problem involving a lot of trial & errors to search for a proper solution which has a great impact for the system reliability. This paper discusses the nature of the problem and proposes a scheme to prune the decision tree achieving the efficient search for a setting solution by applying heuristic rules which utilize pattern informations of backup and primary devices. Its effectiveness is demonstrated through many tests on real systems.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.164-170
• /
• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.699-704
• /
• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분류자 시스템에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분류자 시스템을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.45-55
• /
• 2005

본 논문에서는 카오스 궤적 표면에서 불안정한 리미트 사이클을 가지는 카오스 무인 비행체의 동기화 기법을 제안하였다. 카오스 궤적 표면에서의 모든 장애물들은 불안정한 리미트 사이클을 가지는 반데어 폴(Van der Pol) 방정식을 가지고 있다고 가정하였다. 제안한 기법들은 만약 2대의 카오스 무인 비행체 중 한대가 동기화 명령을 받으면 나머지 한대의 무인 비행체는 임의의 표면상에 카오스적인 탐색을 하는 동안 동일한 궤적을 가지고 추종하게 됨을 확인하였다.