• Smart Structures and Systems
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• 제21권4호
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• pp.389-395
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• 2018

This paper presents the application of a semi-active fuzzy based control system for seismic response reduction of a single degree-of-freedom (SDOF) framed structure using a Magnetorheological (MR) damper. Semi-active vibration control with MR dampers has been shown to be a viable approach to protect building structures from earthquake excitation. Moreover, intelligent damping systems based on soft-computing techniques such as fuzzy logic models have the inherent robustness to deal with typical uncertainties and non-linearities present in civil engineering structures. Thus, the proposed semi-active control system uses fuzzy logic based models to simulate the behavior of MR damper and also to develop the control algorithm that computes the required control signal to command the actuator. The results of the numerical simulations show the effectiveness of the suggested semi-active control system in reducing the response of the SDOF structure.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 춘계학술대회 논문집(한국공작기계학회)
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• pp.255-260
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• 2001

This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1996년도 추계학술대회 논문
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• pp.133-137
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• 1996

This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have bevome increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking arre indispensable capabilities for their versatile application. the need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under sygnificant uncertainties leads toward design of implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme the ntworks intrduced are neural nets with dynamic neurouns whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure fast in computation and suitable for implementation of real-time control, Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCAEA robot.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.404-411
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• 2004

With distribution industrial control system, the use of low cost to achieve a highly reliable and safe system in real time distributed embedded application is proposed. This developed intelligent node is based on two microcontrollers, one for the execution of the application code, also as master controller for ensuring the real time control & the logic operation with CPLD and other for communication task and the easy control execution, i.e., I/O digital input, digital output and interrupting. This paper also presents where the case NCS (Networked control system) with LonTalk protocol is applied for the filtration process control system of a small water treatment plant.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.108-117
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• 2011

서울시는 2001년부터 실시간 신호제어시스템(COSMOS)를 운영하고 있으며, 도시부 신호교차로의 신호운영 자료인 포화도 및 대기길이의 산출을 위하여 검지기를 설치해 차량으로부터 기초자료를 습득하고 있다. 현재 가장 보편적으로 사용하는 것은 유도성 루프검지기로 도로의 노면에 매설하는 방식이라 유지 보수가 용이하지 않고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 또한 대기길이의 산정시 검지기를 통과하는 차량의 속도만으로 계산해야하기 때문에 속도측정 오차 발생시에 대기길이의 값에 영향을 미치게 된다. 제안하는 알고리즘은 카메라, 센서 및 이미지처리 장치와 같은 추가적인 장치 없이, VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)의 차량 간의 통신을 이용하고 각 방향별 그룹을 설정하여 교차로에서 원활한 교통 흐름을 가능케 하는 실시간 교통신호 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 GLD(Green Light District) Simulator를 기반으로 단일교차로 모델에서 AJWT(Average Junction Waiting Time)와 TQL(Total Queue Length) 에 대해서 확인하였으며 그 결과를 무작위(Random) 제어방식 및 최상우선(Best first) 제어방식과 비교하여 더 나은 결과를 보였다. 향후 VANETs를 활용한 실시간 제어방법이 보편화 될 경우 무선 통신기술을 이용한 교차로의 교통제어기술을 제안한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단된다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.125-130
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• 1997

In this paper, it is presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C3x is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, andsuitable for implementation of robust control.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 추계학술대회 논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.113-118
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• 1999

This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important n the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.69.2-69
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• 2001

This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1020-1026
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• 2012

본 논문에서는 LED 가로등의 에너지 효율을 높인 RTOS 기반의 점등제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 RTOS 기반의 점등제어를 위하여 LED 가로등의 제어 모듈을 3개의 태스크로 세분화하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 첫 번째 태스크는 조도를 측정하여 LED 점등신호를 전달하고, 두 번째 태스크에서는 모션디텍터를 이용하여 움직임 감지 신호를 전달한다. 세 번째 태스크에서는 앞에서 전달된 신호를 통하여 LED를 점등제어 하도록 설계하였다. 시스템의 검증을 위해 ATmega128 MCU에 직접 포팅하여 동작 상태를 검사하였으며, 실제 LED 가로등의 필드 실험을 통하여 조도분포와 동작 상태를 검증하였다. 본 논문에서 제안한 RTOS 기반의 점등제어 시스템은 여러 기능들을 각각의 태스크 모듈로 분리하여 독립성을 보장하기 때문에 시스템의 성능 향상 및 추가 기능들을 가능하게 하고, 지능적인 패턴 점등제어로 인하여 최적의 에너지 절감 효율성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.27-41
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• 2011

본 논문은 도시부 간선도로의 트램을 위한 고정식 우선신호 전략으로 트램의 연동모형 MAXBAND MILP-Tram을 제시하였다. MAXBAND MILP-Tram은 전통적인 간선도로 연동모형인 MAXBAND를 기반으로 하고 있으며, 중앙트램 전용 차로의 트램과 일반차로의 승용차 모두를 위한 이중화된 연동폭을 산정할 수 있다. 본 모형은 일반차량 대비 낮은 속도와 정류장 정차시간이 포함되는 통행시간을 가지는 트램 통행특성을 고려하여 연동폭을 산정할 수 있다. 중앙트램전용차로에서는 현시순서에 따라 트램의 녹색시간이 크기를 달리하게 되며, 이를 제약조건으로 표현하였다. 미시적 시뮬레이션 효과분석을 수행하여 트램 연동모형의 효과분석을 위한 트램과 교차로의 제어지체와 사람당 제어지체 변화를 확인하였다. MAXBAND MILP-Tram으로 산출된 신호시간을 VISSIM에 적용한 결과 MAXBAND MILP-2 대비 트램의 차량당 평균 제어지체는 57%가 감소된 결과를 나타내었으나, 교차로 평균 제어지체의 경우 일반차량의 연동폭이 감소함에 따라 MILP-Tram은 MILP-2 대비 18% 증가된 결과를 나타내었다. 또한 일반차량의 교통량 변화를 이용한 민감도 분석에서는과포화 상태에 근접함에 따라 MAXBAND MILP-Tram과 같이 �낵째� 현시순서만을 변경시키는 우선신호 기법은 사람당 지체를 감소시킬 수 있는 유용한 수단임을 확인하였다.