• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.63-73
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• 2003

국내에서 사용되는 실시간 신호제어시스템은 각 차로별로 계산된 지점속도를 산술평균 모형을 적용하여 접근로의 속도로 추정하고, 이를 대기길이 추정 모형 과정에 중요 변수로 사용한다. 본 연구에서는 현재의 산술모형의 적정성을 검토하고 하나의 대안으로서 교통량 가중평균 모형을 제시하였다. 그리고 교통량 가중평균 모형과평균 개별차랑 지점속도의 이론적 관계를 해석하고, 이를 관계식으로 표현하였다. 제시된 관계식으로부터, 가중평균 모형은 각 차로의 교통량 이용비율과 평균속도 차이에 따라 산술평균과 선형적인 차이를 갖는 것을 파악하였다. 두 가지 모형에 대한 평가를 위하여 실시간 신호제어시스템으로 운영되는 한 개 교차로로부터 자료를 수집하여 각각 적용하였다. 분석 결과, 가중평균 모형이 현재의 산술평균 모형보다 현장 상황을 합리적이고 안정적으로 나타내는 대기 행렬 추정값을 제시하였다. 따라서 가중평균 모형을 실제 운영에 적용하는 것이 실시간 신호제어시스템의 기능적 안정성에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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• pp.225-227
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• 2009

The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed artificial intelligent-PI(AIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.420-423
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• 2009

The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed hybrid intelligent-PI(HIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.4103-4117
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• 2014

Image processing and computer vision algorithms are gaining larger concern in a variety of application areas such as robotics and man-machine interaction. Vision allows the development of flexible, intelligent, and less intrusive approaches than most of the other sensor systems. In this work, we determine the location and orientation of a mobile robot which is crucial for performing its tasks. In order to be able to operate in real time there is a need to speed up different vision routines. Therefore, we present and evaluate a method for introducing parallelism into the multiple non-overlapping camera pose estimation algorithm proposed in [1]. In this algorithm the problem has been solved in real time using multiple non-overlapping cameras and the Extended Kalman Filter (EKF). Four cameras arranged in two back-to-back pairs are put on the platform of a moving robot. An important benefit of using multiple cameras for robot pose estimation is the capability of resolving vision uncertainties such as the bas-relief ambiguity. The proposed method is based on algorithmic skeletons for low, medium and high levels of parallelization. The analysis shows that the use of a multiprocessor system enhances the system performance by about 87%. In addition, the proposed design is scalable, which is necaccery in this application where the number of features changes repeatedly.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1669-1674
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• 2004

In this paper, a nonlinear information filter (IF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, a nonlinear IF is used in place of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.

• 로봇학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.197-209
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• 2011

This paper presents a localization system using ceiling images in a large indoor environment. For a system with low cost and complexity, we propose a single camera based system that utilizes ceiling images acquired from a camera installed to point upwards. For reliable operation, we propose a method using hybrid features which include natural landmarks in a natural scene and artificial landmarks observable in an infrared ray domain. Compared with previous works utilizing only infrared based features, our method reduces the required number of artificial features as we exploit both natural and artificial features. In addition, compared with previous works using only natural scene, our method has an advantage in the convergence speed and robustness as an observation of an artificial feature provides a crucial clue for robot pose estimation. In an experiment with challenging situations in a real environment, our method was performed impressively in terms of the robustness and accuracy. To our knowledge, our method is the first ceiling vision based localization method using features from both visible and infrared rays domains. Our system can be easily utilized with a variety of service robot applications in a large indoor environment.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.24-32
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• 2007

VMS는 도로, 기상 및 교통 상황, 교통규제 상황에 관한 필요한 정보를 실시간으로 제공함으로써 교통흐름을 원활하게 하고 안전한 통행을 하도록 하는 시설이다. 그러나 기 구축된 VMS는 판독거리, 소실거리, 인지가능 메시지 수, 정보 당 판독시간 등 인간공학적 특성에 대한 적정한 연구 없이 설치 운영되고 있다. 본 연구에서는 Driving Simulator를 이용하여 다양한 정보량의 VMS 메시지를 표출하고 운전자의 정보량에 따른 판독시간을 측정하였다. 그리고 수집된 자료를 이용하여 VMS 메시지 판독시간 모형을 개발하고 보다 효과적인 메시지 설계를 위한 활용방안을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.748-754
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• 2010

깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.13-22
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• 2005

본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.