• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2569-2574
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• 2013

Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. STAC 프로토콜에서는 다음 응답 라운드의 슬롯 개수를 결정하기 위하여 태그 수 추정 기법을 적용한다. 이 경우 추정한 태그의 수에 오차가 발생하면 충돌 또는 빈 슬롯이 많이 발생할 수 있으므로 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 라운드 동안 빈번한 충돌 또는 빈 슬롯이 발생하면 응답 라운드를 종료하는 기법과 태그의 전송확률을 제어하는 기법을 적용한 ERPB 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 기법은 충돌률이 STAC 프로토콜에 비하여 39% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.43-48
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• 2015

본 연구에서는 지진계 센서의 동적범위를 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 센서에 포함된 저주파수 대역 잡음을 ARMA(Auto Regresive Moving Average) 모델로 모델링하고 시스템 식별 방법으로 그 모델을 식별한다. 다음으로, 모델링된 잡음과 지진파 입력을 칼만필터 식에 포함하여 칼만필터에 의한 지진파입력을 추정한다. 제안한 방법을 새로이 개발된 MEMS 기반 3축 가속도 형태의 지진계에 적용하여 성능을 검증하였다. 시험 결과는 제안한 방법이 단순한 LPF(Low Pass Filter)를 사용한 경우에 비해 동적범위를 개선시킴을 보여준다.

• 대한전기학회논문지
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• 제43권6호
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• pp.991-1000
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• 1994

To control nonlinear systems adaptively, we improve learning speed of neural networks and present a novel control algorithm characterized by compensation of control inputs. In an error-backpropagation algorithm for tranining multilayer neural networks(MLNN's) the effect of the slope of activation functions on learning performance is investigated and the learning speed of neural networks is improved by auto-adjusting the slope of activation functions. The control system is composed of two MLNN's, one for control and the other for identification, with the weights initialized by off-line training. The control algoritm is modified by a control strategy which compensates the control error induced by the indentification error. Computer simulations show that the proposed control algorithm is efficient in controlling a nonlinear system with abruptly changing parameters.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.305-307
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• 1992

This paper presents a technique, which identifies both process noise covariance and sensor noise covariance by using innovation correlation test. A correlation test, which checks whether the square root Kalman filter is workingly optimal or not, is given. The system is stochastic autoregressive moving-average model with auxiliary white noise Input. The linear quadratic Gaussian control is used for minimizing stochastic cost function. This paper indentifies Q, R, and estimates parametric matrics $A(q^{-1}),B(q^{-1}),C(q^{-1})$ by means of extended recursive least squares and model reference control. And The proposed technique has been validated in simulation results on the fourth order system.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권3호
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• pp.42-51
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• 1999

An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.201-204
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• 2000

This paper describes a study on the time-varying control of parameters in learning of the neural network. Elman recurrent neural network (RNN) is used to implement the control of parameters. The parameters of learning and momentum rates In the error backpropagation algorithm ate updated at every iteration using fuzzy rules based on performance index. In addition, the gain and slope of the neuron's activation function are also considered time-varying parameters. These function parameters are updated using the gradient descent algorithm. Simulation results show that the auto-tuned learning algorithm results in faster convergence and lower system error than regular backpropagation in the system identification.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.45-61
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• 2008

기존의 유비쿼터스 상거래에 대한 연구는, 대부분이 상품을 판매하는 매장 공간을 배경으로 하는 연구인 반면, 서비스 공간에서의 유비쿼터스 상거래에 대한 연구는 드물게 이루어져왔다. 본 논문은 서비스 공간에서의 유비쿼터스상거래 사례(맥도날드의 터치오더 서비스)를 분석하고, 현실 사례의 한계를 극복하는 방법으로서, 서비스 공간에서 새로운 가치창출을 할 수 있는 유비쿼터스 상거래 비즈니스 모델인 Media Embedded Place 비즈니스 모델을 소개하였다. Media Embedded Place 비즈니스 모델은 비교적 이동성이 없는 테이블이나 게시판과 같은 사물에 태그를 부착하여 서비스를 제공하거나 상거래를 발생시키고 그 대가로 공간을 제공한 사업자가 인센티브를 취하는 비즈니스 모델을 일컫는데, 이 모델을 위한 시나리오와 애플리케이션들을 분석하고, Tag-Evaluation 모델을 이용한 수익성 분석 사례를 설명하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권8호
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• pp.831-838
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• 2013

This paper focused on the design of an efficient temperature controller for a plant with a wide range of operating temperatures. The greater the temperature difference a plant has, the larger the nonlinearity it is exposed to in terms of heat transfer. For this reason, we divided the temperature range into five sections, and each was modeled using ARMAX(auto regressive moving average exogenous). The movement of the dominant poles of the sliced system was analyzed and, based on the variation in the system parameters with temperature, optimal control parameters were obtained through simulation and experiments. From the configurations for each section of the temperature range, a temperature-based gain-scheduled controller (TBGSC) was designed for parameter variation of the plant. Experiments showed that the TBGSC resulted in improved performance compared with an existing proportional integral derivative (PID) controller.

• 전산구조공학
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• 제3권4호
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• pp.143-148
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• 1990

다자유도를 가진 구조계로 부터 얻어진 동적거동의 측정치를 이용하여 구조물의 모우드계수를 추정하는 시간영역방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 운동방정식을 실험적 모우드식으로 변환한 다음 이를 다시 이산시간 영역의 식인 ARMAX식으로 나타내었다. 순차적 예측 오차 방법을 이용하여 ARMAX식의 계수들을 추정한 후, 이들로 부터 구조물의 모우드 계수들을 계산하였다. 지진하중을 받는 3층 빌딩 구조물의 실험치를 이용하여 얻은 모우드 계수들은 서로 다른 실험간에 좋은 일치를 보였으며, 또한 계산된 계수들을 이용하여 다시 구한 구조물 응답의 시간이력들은 실험치들과 좋은 일치를 보였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제5권3호
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• pp.321-326
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• 2005

MIT의 Auto-ID 센터가 주관하고 Wal-Mart, Gillette, Unilever, Pepsi 등 세계 50여개 유통 및 제조회사가 참여 한 RFID (radio frequency identification system) 공동연구 프로젝트는 "물건들의 인터넷" 을 구축하려고 노력하고 있다. RFID는 전파식별기술로서 전자태그(tag)를 상품에 부착하여, 상품이 주위 안테나를 인지하고 기존 IT 시스템과 실시간으로 정보교환 및 처리가 가능한 기술이다. 이 분야의 선두주자인 Wal-Mart는 134개의 주요 협력회사에게 2005년 1월부터 RFID 태그를 부착하여 납품하도록 요구하고 있다. 본 글에서는 RFID기술과 응용사례에 대하여 소개하고, RFID의 발전이 품질 및 고객안전성 향상에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보려고 한다.