• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.495-495
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• 2000

The Stewart platform manipulator is a closed-kinematis chain robot manipulator that is capable of providing high st겨ctural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex structure, so controllability of the system is not so good. In this paper, it introduces a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a class of nonlinear systems in the presence of modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work introduces the development and design of robust observer for the slate and the perturbation w.hich is integrated into a variable structure controller(VSC) structure. The combination of controller/observer gives rise to the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observer(SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO are easily obtained by genetic algorithm. Simulation and experiment are presented in order to apply to the stewart platform manipulator. There results show highly' accuracy and performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8A호
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• pp.1124-1133
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• 2000

본 논문은 서비스 제어 시스템(Service Control Point : SCP) 서비스 교환 시스템(Service Switching Point: SSP) 그리고 지능형 정보제공 시스템(Intelligent Peripheral : IP)을 물리적 구성요소로 하는 차세대 지능망(Advanced Intelligent Network : AIN)에서 특수자원 제공을 담당하는 지능형 정보제공 시스템에서의 지연 시간에 관한 특성을 분석하였다 지능망 호가 지능형 정보제공 시스템으로 입력되는 시점부터 지능망 서비스가 처리되어 종료되는 시점까지의 시그널링 지연 및 자원 제공 점유시간을 각 구성 요소들이 연동되어서 운용되는 현장환경하에서 실측을 통해 분석하였다 종합정보통신ad 사용자부 (Integrated Serviced Digital Network User Part: ISUP) 프로토콜 기반에서의 호 설정 및 해제 시간을 지연 유형별로 분석하였으며 지능망 응용부(Intelligent Network Application Protocol : INAP) 프로토콜 기반에서의 자원 제공 점유시간을 차세대 지능망에서 제공하는 서비스별로 분석하였다.)

• 한국통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2340-2352
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• 1994

현재 상용화중에 있는 지능망 서비스들은 그 기능이 주로 교환기내에서 수행되고, 구조자체도 조직적이지 못한 관계로 새로운 서비스의 창출이나 수정이 어려웠다. 이점을 극복하기 위하여 최근 들어 고도지능망(AIN : Advanced Intelligent Network) 구조에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 현황에 발맞춰 고도지능망구조의 서비스교환기(SSP : Service Switching Point)에 대한 설계와 그에 대한 성능용량을 얻고자 한다. 즉 ITU-T 권고안을 토대로 교환기가 고도지능망서비스를 처리하기 위하여 필요한 기능들을 규정하고, 이에 따른 고도지능망 구조의 SSP를 국내의 TDX-10교환기를 토대로 설계하여, 이를 시뮬레이션 방법을 통하여 성능을 해석한다. 본 연구의 결론으로서 시스템이 기본모델을 수행할 경우, 최대 메시지 처리용량은 착신과금서비스처리시 127만 BHCA, 신용통화서비스 처리시 119만 BHCA인 것으로 판명되었고 병목요소는 INS(Inter-connection Network Subsystem) 내의 프로세서임이 밝혀졌다. 또한 시뮬레이션과 해석적 모형에 의한 방법을 통해 시스템의 성능향상을 위한 여러 방안, 즉 프로세서 처리속도의 향상 링크 속도의 향상 그리고 D-bus의 서비스정책 변경 등을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4773-4779
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• 2012

본 논문은 지능형 또는 스마트 안테나 시스템에 사용 할 수 있는 두 종류의 3-D 빔 조향 재구성 안테나를 제안하였다. 제안된 두 안테나는 삼각형(구조1.) 및 원형(구조２.)의 루프 구조와 구부러진 다이폴 안테나의 결합형 구조를 갖는다. 제안된 안테나는 하나의 안테나 소자로 4개의 스위치 동작에 따라 xy-평면으로 3개의 빔 State (0, 1, 2) 뿐만 아니라 xz-평면으로 3개의 빔 State (3, 4, 5) 도합 6개의 방향으로 빔 조향이 가능하다. 안테나 구조1.은 급전부를 기준으로 대칭인 평형구조이며, 그라운드가 없기 때문에 다이폴 안테나와 유사한 이득을 가진다. 또한, 구조2.는 반원형태의 CPWG급전 그라운드(반사판)를 이용하여 지향성이 향상된 불 평형 구조를 갖는다. 동작 주파수는 2.5 GHz (구조1.), 2.55 GHz (구조2.)이며, 최대이득은 1.04 ~ 2,06 dBi (구조1.:전방향성 빔), 1.6 ~ 4 dBi (구조2.:지향성빔) 이다. 또한 xy-평면과 xz-평면 각각의 전체 반 전력빔폭(HPBW)은 구조1.에서 $160^{\circ}$ 이상 그리고 구조2.에서 $125^{\circ}$ 이상의 넓은 빔 폭을 갖는다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.111-118
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• 2004

In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.639-648
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• 2002

The stewart platform manipulator is a manipulator that has the closed-loop structure with an upper plate end-effector and a base frame. The stewart platform manipulator has the merit of high working accuracy and high stiffness compared with a serial manipulator. However, this is a complex structure, so controllability of the system is not so good. In this paper, we introduce a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a class of nonlinear systems in the presence of modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work introduces the development and design of robust observer for the state and the perturbation, which is integrated into a variable structure controller(VSC) structure. The combination of controller/observer improves the control performance, because of the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observer(SMCSPO). Simulation and experiment are performed to apply to the manipulator. And their results show a high accuracy and a good performance.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.111-114
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• 1997

Usually, Evolutionary Algorithms are considered more efficient for optimal system design, However, the performance of the system is determined by fitness function and system environment. In this paper, in order to overcome the limitation of the performance by this factor, we propose a co-evolutionary method that two populations constantly interact and coevolve. In this paper, we apply coevolution to neural network's evolving. So, one population is composed of the structure of neural networks and other population is composed of training patterns. The structure of neural networks evolve to optimal structure and, at the same time, training patterns coevolve to feature patterns. This method prevent the system from the limitation of the performance by random design of neural network structure and inadequate selection of training patterns. In this time neural networks are trained by evolution strategies that are able to apply to the unsupervised learning. And in the coding of neural networks, we propose the method to maintain nonredundancy and character preservingness that are essential factor of genetic coding. We show the validity and the effectiveness of the proposed scheme by applying it to the visual servoing of RV-M2 robot manipulators.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.405-410
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• 2002

본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화시키는 새로운 모델링 방법이다. 본 논문에서 제안한 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있음은 물론, 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화시킬 수 있음을 보인다. 유전알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 마지막으로, 복잡한 비선형 시스템에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.993-996
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• 1993

This paper addresses the structure and its associated learning algorithms of a feedforward multi-layered connectionist network, which has distributed learning abilities, for realizing the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller. The proposed neural-network-based fuzzy logic control system (NN-FLCS) can be contrasted with the traditional fuzzy logic control system in their network structure and learning ability. An on-line supervised structure/parameter learning algorithm dynamic learning algorithm can find proper fuzzy logic rules, membership functions, and the size of output fuzzy partitions simultaneously. Next, a Reinforcement Neural-Network-Based Fuzzy Logic Control System (RNN-FLCS) is proposed which consists of two closely integrated Neural-Network-Based Fuzzy Logic Controllers (NN-FLCS) for solving various reinforcement learning problems in fuzzy logic systems. One NN-FLC functions as a fuzzy predictor and the other as a fuzzy controller. As ociated with the proposed RNN-FLCS is the reinforcement structure/parameter learning algorithm which dynamically determines the proper network size, connections, and parameters of the RNN-FLCS through an external reinforcement signal. Furthermore, learning can proceed even in the period without any external reinforcement feedback.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제16권3호
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• pp.327-340
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• 2003

Variations in system parameters due to uncertainties of parameters may result in system performance deterioration and create system internal stability problems. Uncertainties in structural modeling of structures are often considered to ensure that the control system is robust with respect to response errors. So the uncertain concept plays an important role in the analysis and design of the engineering structures. In this paper, the active control of the intelligent structures with the uncertainties is studied and a new method for analyzing the robustness of systems with the uncertainties is presented. Firstly, the system with uncertain parameters is considered as the perturbation of the system with deterministic parameters. Secondly, the feedback control law is designed on the basis of deterministic system. Thirdly, perturbation analysis and robustness analysis of intelligent structures with uncertainties are discussed when the feedback control law is applied to the original system and perturbed system. Combining the convex model of uncertainties with the finite element method, the analysis theory of the robustness of intelligent structures with the uncertainties can be developed. The description and computation of the robustness of intelligent structures with uncertain parameters is obtained. Finally, a numerical example of the application of the present method is given to show the validity of the method.