• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5480-5486
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• 2014

조향계 엔지니어들에게 전동 조향 시스템의 시뮬레이션 및 분석을 위한 새로운 방식의 소프트웨어를 소개한다. 이 소프트웨어 MSAS는 전동 조향 시스템의 시뮬레이션, 분석 및 종합 기능을 제공하며, 기본적으로 조향계 모델과 차량모델 및 제어로직에 기초한다. 부품 공급회사들은 제어로직을 블랙박스 형태로 제공하기 때문에 이 소프트웨어는 로직 설계자의 의도에 따라 블랙박스 형태이든지 또는 화이트박스 형태이든지 모두 사용가능하다. 또한 이 소프트웨어는 공급회사들의 에스함수 제어로직 및 RMDPS와 함께 통합될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.201-214
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• 2014

본 논문에서는 차량에 사용되는 MDPS(Motor Driven Power Steering) 시스템에 사용되는 BLDC(Brush Less Direct Current) 모터 제어기의 파괴 시험에 적합한 테스트 케이스 생성 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 입력 기반 테스트 방법의 하나인 CTM(Classification Tree Method)을 수정한 방법이다. CTM은 모든 입력의 중요도를 동등하게 가정하고 테스트 케이스를 생성하는 방법이다. 따라서 극한 상황과 같은 테스트 케이스를 생성하기 힘들다. 이와 같은 단점을 극복하고, 파괴 시험에 적합한 테스트 케이스를 생성하기 위해 CTM의 한계점을 보완한 변형된 CTM 재구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CTM의 장점을 유지하면서 CTM으로 만들어진 테스트 케이스를 조합하여 특정 상황의 테스트에 적합한 시나리오를 집중적으로 생성할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 방식을 이용해 파괴 시험을 위한 테스트 시나리오를 생성하고, 이를 이용하여 승용차에 사용되고 있는 MDPS 시스템에 대한 테스트를 수행하여 제안한 방법의 유용성을 검증한다.

• 자동차안전학회지
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• 제5권2호
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• pp.11-16
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• 2013

This paper presents a unified control algorithm of independent braking and steering for collision avoidance. The desired motion of the vehicle in the yaw plane is determined using the probabilistic risk assessment method based on target state estimation. For the purpose of coordinating the independent braking and steering, a non-linear vehicle model has been developed, which describes the vehicle dynamics in the yaw plane in both linear and extended non-linear ranges of handling. A control allocation algorithm determines the control inputs that minimize the difference between the desired and actual vehicle motions, while satisfying all actuator constraints. The performance of the proposed control algorithm has been investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.