Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.153-158
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1995
All of the nuclear power plants in Korea we operating with analog instrumentation and control (I&C) equipment which are increasingly faced with frequent troubles, obsolescence and high maintenance expenses. Electrical and computer technology has improved rapidly in recent years and has been applied to other industries. So it is strongly recommended we adopt modern digital and computer technology to improve plant safety and availability. The advanced I&C system, namely, Integrated Intelligent Instrumentation and Control System (I$^3$CS) will be developed for beyond the next generation nuclear power plant. I$^3$CS consists of three major parts, the advanced compact workstation, distributed digital control and protection system including Automatic Start-up/shutdown Intelligent Control System (ASICS) and the computer-based alarm processing and operator support system, namely, Diagnosis, Response, and operator Aid Management System (DREAMS).
In network human-robot interaction, human can access services of a robot system through the network The communication is done by interacting with the distributed sensors via voice, gestures or by using user network access device such as computer, PDA. The service organization and exploration is very important for this distributed system. In this paper we propose a new agent-based framework to integrate partners of this distributed system together and help users to explore the service effectively without complicated configuration. Our system consists of several robots. users and distributed sensors. These partners are connected in a decentralized but centralized control system using agent-based technology. Several experiments are conducted successfully using our framework The experiments show that this framework is good in term of increasing the availability of the system, reducing the time users and robots needs to connect to the network at the same time. The framework also provides some coordination methods for the human robot interaction system.
Sensor networks are the results of convergence of very important technologies such as wireless communication and micro electromechanical systems. In recent years, sensor networks found a wide applicability in various fields such as environment and health, industry scene system monitoring, etc. A very important step for these many applications is pattern classification and recognition of data collected by sensors installed or deployed in different ways. But, pattern classification and recognition are sometimes difficult to perform. Systematic approach to pattern classification based on modem learning techniques like Multivariate Gaussian mixture models, can greatly simplify the process of developing and implementing real-time classification models. This paper proposes a new recognition system which is hierarchically composed of many sensor nodes having the capability of simple processing and wireless communication. The proposed system is able to perform context classification of sensed data using the Multivariate Gaussian function. In order to verify the usefulness of the proposed system, it was applied to intelligent dust collecting system.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.1
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pp.29-35
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2015
In this paper, we propose a intelligent retrieval system with interactive voice support. The developed system helps to find misrecognized words by using the relationship between lexical items in a sentence recognition and present the correct vocabulary. In this study, we implement a simulation system that can be proposed to determine the usefulness of the product search assistance system which offers applications. Experimental results were confirmed to correct the wrong speech recognition vocabulary in a simple user interface to help the product search.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.135-142
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2012
DSRC system is a communication system that consists of road side equipment and on board equipment to provide services of communication technology for intelligent transportation systems. In this paper, we carry out a short-range dedicated high-speed wireless communications via DSRC system based on board equipment that is installed in the vehicle and road side equipment through wireless channels of communication. on board equipment is system that have a memory which initialization information is stored, it loads physical layer and MAC layer, LLC layer, L7 layer in turn. In the upper, it should analyze the various commands that are sent from roadside base stations, and carry out the operation which is in accordance with the command. and also it designs the structure of protocol stack which is TRM Layer loaded that is to initialize on L7 layer and MAC layer and efficiently designs operation between on board equipment and the road side equipment.
Recently we have developed an active stereo head-eye system with vergence, name it KIST HECter(Head-Eye System with Colored Stero Vision), based on the analysis of human's neck and eye motion at visual behavior. Our HECter is a five degree-of-freedom system composed of pan and tilt motion in neck part and independent vergence motion of binocular cameras and commonly shared elevation axis in eye part. And stereo vision Provides two color image, which are processed by powerful each TMS32080 vision board. The shape and size are designed to be almost same as human face. The ability to vergence has significant importance and gives many beneficial merits. On its mechanical implementation we adapt a non-parallelogram 4-bar linkage mechanism since it provides high accuracy in transfering motion and enables compact and flexible design.
Train control and monitoring system for the railway train requires a reliable real-time communication network. The system have various functions, diagnostics, passenger informations, and fault-tolerant controls. For this system, an international standard called TCN(Train Communication Network) is proposed by IEC and the train industries. The TCN is composed of two layers, wire train bus(WTB) and multifunction vehicle bus(MVB). This paper evaluates the performance of the proposed WTB and modified WTB. And computer simulations are performed. The evaluated results can be used for the fault tolerant network in the railway train system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.346-352
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1998
In this paper, we give some geometric condition for a stochastic nonlinear system and we propose a control method for a stochastic nonlinear system using neural networks. Since a competitive learning neural networks has been developed based on the stochastic approximation method, it is regarded as a stochastic recursive filter algorithm. In addition, we provide a filtering and control condition for a stochastic nonlinear system, called perfect filtering condition, in a viewpoint of stochastic geometry. The stochastic nonlinear system satisfying the perfect filtering condition is decoupled with a deterministic part and purely semi martingale part. Hence, the above system can be controlled by conventional control laws and various intelligent control laws. Computer simulation shows that the stochastic nonlinear system satisfying the perfect filtering condition is controllable. and the proposed neural controller is more efficient than the conventional LQG controller and the canoni al LQ-Neural controller.
In this paper we describe Flexible Manufacturing Systems (FMS) using Petri nets, since Petri nets provide a powerful tool for modeling dynamical behavior of discrete concurrent processes. We deal with off-Line and on-Line rule-based scheduling of FMS. The role of the rule-base is to generate appropriate priority rule for resolving conflicts, that is, for selecting one of enabled transitions to be fired in a conflict set of the Petri nets. This corresponds to select a part type to be processed in the FMS. Towards developing more Intelligent Manufacturing Systems (IMS) we propose a conceptual framework of a futuristic intelligent scheduling system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.644-647
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2003
This paper describes a neural network based machine vision system designed for inspecting yellow beans in real time. The system consists of a camera. lights, a belt conveyor, air ejectors, and a computer. Beans are conveyed in four lines on a belt and their images are taken by a monochrome line scan camera when they fall down from the belt. Beans are separated easily from their background on images by back-lighting. After analyzing the image, a decision is made by a multilayer artificial neural network (ANN) trained by the error back-propagation (EBP) algorithm. We use the global mean, variance and local change of gray levels of a bean for the input nodes of the network. In an our experiment, the system designed could process about 520kg/hour.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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