• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권3호
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• pp.245-251
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• 2013

This paper addresses the issue of time-difference-of-arrival (TDOA) estimation for complex noncircular signals. First, under the wide-sense stationary assumption, we derive the maximum likelihood (ML) estimator and the Cramer-Rao lower bound for Gaussian noncircular signals in Gaussian circular noise. The ML estimator uses the second-order statistics information of a noncircular signal more comprehensively when compared with the cross-correlation (CC) and the conjugate CC estimators. Further, we present a scheme to modify the traditional signal-selective TDOA methods for noncircular signals on the basis of the cyclostationarity of man-made signals. This scheme simultaneously exploits the information contained in both the cyclic cross-correlation (CCC) and the conjugate CCC of a noncircular signal.

• 한국해양공학회지
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• 제18권2호
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• pp.33-38
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• 2004

All adaptive neural network controller has been developed for a model of an underwater vehicle. This controller combines a radial basis neural network and sliding mode control techniques. No prior off-line training phase is required, and this scheme exploits the advantages of both neural network control and sliding mode control. An on-line stable adaptive law is derived using Lyapunov theory. The number of neurons and the width of Gaussian function should be chosen carefully. Performance of the controller is demonstrated through computer simulation.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.235-240
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• 2002

This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권3호
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• pp.306-312
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• 2006

This paper studies theoretically the bit error rate (BER) performance of cooperative transmission using space-time block code (STBC) in a fully distributed manner. Specifically, we first propose a STBC-based cooperative signaling structure to make the cooperation of three single-antenna terminals possible. Then, we derive the closed-form BER expressions for both cooperation and noncooperation schemes under flat Rayleigh fading channel plus additive white Gaussian noise (AWGN). The validity of these expressions is verified by Monte-Carlo simulations. A variety of numerical and simulation results reveal that the cooperative transmission achieves higher diversity gain and better performance than the direct transmission for the same total transmit power.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권9호
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• pp.430-438
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• 2001

In this study, we introduce the adaptive Polynomial Neuro-Fuzzy Networks(PNFN) architecture generated from the fusion of fuzzy inference system and PNN algorithm. The PNFN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. Fuzzy inference system is applied in the 1st layer of PNFN and PNN algorithm is employed in the 2nd layer or higher. From these the multilayer structure of the PNFN is constructed. In order words, in the Fuzzy Inference System(FIS) used in the nodes of the 1st layer of PNFN, either the simplified or regression polynomial inference method is utilized. And as the premise part of the rules, both triangular and Gaussian like membership function are studied. In the 2nd layer or higher, PNN based on GMDH and regression polynomial is generated in a dynamic way, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure. That is, the PNN is an analytic technique for identifying nonlinear relationships between system's inputs and outputs and is a flexible network structure constructed through the successive generation of layers from nodes represented in partial descriptions of I/O relatio of data. The experiment part of the study involves representative time series such as Box-Jenkins gas furnace data used across various neurofuzzy systems and a comparative analysis is included as well.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.23-30
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• 2011

무선 센서 네트워크에서, 각 센서 노드들로부터 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 센서 노드의 정확한 위치 정보는 필수적이다. 센서 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS)기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널 환경에 따라 다양한 표본 데이터들이 수집 될 수 있고, 특히 이상점(outlier)이 포함 될 수 있다. 이러한 이상점들은, 수집된 표본들로부터 통계적 분석(statistical analysis)에 상당한 요인을 미치며 위치 추정 오차를 발생시키는 주요한 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는, 이상점이 포함 된 표본들로부터 정확한 위치 추정을 위해 Robust Statistics를 적용한 가우시안 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이상점이 포함된 표본들로부터 이상점을 제거하고, 낮은 확률값의 표본들을 배제함으로써 위치 추정의 정확도를 향상시킨다. 시뮬레이션 결과로부터, 이상점이 포함 된 표본들로부터 비 가우시안적 환경에서 제안된 방법의 위치 추정의 정확성 향상과 강인성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권5호
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• pp.553-561
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• 2002

이 논문에서는 자원을 공유하는 여러 개의 QoS(Quality of Service) 큐(queue)를 서비스하기 위한 새로운 서비스 규칙 - 선형 서비스 규칙을 제안하고, 그 특징을 분석하였다. 제안하는 선형 서버는 각각의 큐에 대한 출력 트래픽(traffic) 및 고객 수 과정을 입력 트래픽의 선형 함수로 만든다 특히 입력 트래픽이 가우스 분포를 갖는 경우에는 큐 길이의 분포와 출력 트래픽 분포가 모두 가우스 분포를 갖게 하며, 그 분포의 평균과 분산이 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼(power Spectrum)의 함수로 나타나게 한다. 중요한 QoS 척도인 버퍼 넘침 확률 및 지연 분포 역시 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼의 함수로 나타나게 된다. 이 연구는 네트워크의 각 노드를 하나의 선형 필터로 볼 수 있게 하므로, 선형 시스템 이론에 기초한 네트워크 전반에 걸친 트래픽 관리 기술의 새로운 방향을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.119-121
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• 2019

부가적 백색 잡음 모델(additive white Gaussian noise, AWGN에서 학습된 깊은 신경만 (deep neural networks)을 이용한 잡음 제거기는 제거하려는 잡음이 AWGN인 경우에는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 카메라 잡음에 대해서 잡음 제거를 시도하였을 때는 성능이 크게 저하된다. 본 논문은 U-Net 구조의 깊은 인공신경망 모델에 residual block을 결합함으로서 실제 카메라 영상에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 지니는 신경망을 제안하다. 제안한 방법을 통해 Darmstadt Noise Dataset에서 PSNR과 SSIM 모두 CBDNet 대비 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1804-1807
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• 1997

This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learnign architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural networks-fuzzy based on independent reasoning and a connecton net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.