• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.56-65
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• 1998

본 연구는 부하변동이 잦은 유도 전동기 속도제어 시스템에 적합한 신경망 알고리즘을 제안하고 구현을 위한 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 전동기 파라미터의 적응추정을 위하여 역전파 신경망 알고리즘을 도입한다. 기준 상태변수와 실제 상태변수와의 오차가 역전파되어 전동기 파라미터를 추정한다. 이의 구현을 위해 고속 연산 신호처리용 프로세서인 TMS320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 신경망 제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제15권3호
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• pp.730-740
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• 2015

This paper presents model reference adaptive system speed estimators based on Type-1 and Type-2 fuzzy logic controllers for the speed sensorless direct torque and flux control of an induction motor drive (IMD) using space vector pulse width modulation. A Type-1 fuzzy logic controller (T1FLC) based adaptation mechanism scheme is initially presented to achieve high performance sensorless drive in both transient as well as in steady-state conditions. However, the Type-1 fuzzy sets are certain and cannot work effectively when a higher degree of uncertainties occurs in the system, which can be caused by sudden changes in speed or different load disturbances and, process noise. Therefore, a new Type-2 FLC (T2FLC) - based adaptation mechanism scheme is proposed to better handle the higher degree of uncertainties, improve the performance, and is also robust to different load torque and sudden changes in speed conditions. The detailed performance of different adaptation mechanism schemes are performed in a MATLAB/Simulink environment with a speed sensor and sensorless modes of operation when an IMD is operates under different operating conditions, such as no-load, load, and sudden changes in speed. To validate the different control approaches, the system is also implemented on a real-time system, and adequate results are reported for its validation.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1073-1082
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• 2004

본 논문에서는 변화하는 환경에서 에이전트의 인지 정보로부터 움직이는 물체의 운동모델을 미리 알 수 없는 경우에도 적용할 수 있는 적응적인 행동을 생성하는 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 강건하지만 다양하고 복잡한 환경에 적용할 수 얼었다. 환경에 대한 정보가 없는 상황에서 에이전트가 자율적으로 행동하기 위해서는 행동 기반의 방법이 적합하며, 실제와 같은 변화는 환경에서 에이전트의 적응적 행동을 위해서는 상황을 미리 추론하고 대처하는 능력이 필요하다. 움직이는 장애물 피하기는 변화하는 환경에서의 적응적 행동생성의 가능성을 보여줄 수 있는 문제이기 때문에 다양한 방법으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 고정된 장애물뿐만 아니라 움직이는 장애물을 인지하고 피하는 적응적인 행동을 생성하기 위한 2단계의 제어 구조를 제안한다. 1단계는 상황을 인지하고 자율적으로 행동을 생성하는 행동 네트워크 구조이고 2단계는 변화하는 상황을 추론하고 제어정보를 1단계로 전달하는 베이지안 네트워크 구조이다. 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법으로 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1599-1609
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• 2014

광대역 무선 네트워크 환경에서 TCP의 혼잡 제어 알고리즘은 미디어 스트리밍 서비스가 요구하는 대역폭 및 지연 한계를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 멀티미디어 전송을 위한 혼잡 제어 기법인 COLO TCP(Concave Increase Slow Start Logarithmic Increase Congestion Avoidance TCP)를 제안하였다. COLO TCP는 저속증가 (Slow Start) 구간에서 오목 증가 (Concave Increase) 알고리즘을 적용하여 다량의 패킷 손실을 방지한다. 혼잡회피 (Congestion Avoidance) 구간에서는 패킷 손실 이후 감소된 혼잡 윈도우를 빠르게 복구하는 로그 증가(Logarithmic Increase) 알고리즘을 사용한다. 또한 높은 네트워크 활용도와 패킷 손실률의 감소를 위해 가산 증가(Additive Increase) 알고리즘과 적응 감소 (Adaptive Decrease) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과를 통해 COLO TCP가 효율적인 멀티미디어 데이터 전송이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.429-435
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• 2011

This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.102-108
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• 1999

슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권3호
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• pp.187-192
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• 2017

Autonomous driving vehicle research demands complex road and lane understanding such as lane departure warning, adaptive cruise control, lane keeping and centering, lane change and turn assist, and driving under complex road conditions. A fast and robust road lane detection subsystem is a basic but important building block for this type of research. In this paper, we propose a method that performs road lane detection from black box input. The proposed system applies Random Sample Consensus to find the best model of road lanes passing through divided regions of the input image under HSV color model. HSV color model is chosen since it explicitly separates chromaticity and luminosity and the narrower hue distribution greatly assists in later segmentation of the frames by limiting color saturation. The implemented method was successful in lane detection on real world on-board testing, exhibiting 86.21% accuracy with 4.3% standard deviation in real time.

• Journal of Power Electronics
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• 제9권5호
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• pp.791-799
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• 2009

This paper presents a time-varying sinusoidal disturbance compensation method (based on an adaptive estimation scheme) for induction motor drives fed by a matrix converter. In previous disturbance accommodation methods, sinusoidal disturbances with unknown time-invariant frequencies have been considered. However, in the new method proposed here, disturbances with unknown time-varying frequencies are considered. The disturbances can be estimated by using a disturbance accommodating observer, and an additional control input is added to the induction machine drive. The stability analysis is carried out considering the disturbance estimation error and simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed solution.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1356-1358
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• 2007

데이터 병합은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 통신량 축소로 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해 적용되는 기법이다. 이런 데이터 병합의 시간 제어는 종단간 지연시간을 최적화하면서 병합 시간의 적응적인 조절로 WSNs의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 WSNs에서 데이터 정확성과 종단간 지연시간 사이에 발생하는 상충조건의 최적화를 위해 무선 손실을 고려한 적응성 있는 타이밍 제어 프로토콜을 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 손실의 변화에 적응성을 있는 데이터 병합을 수행할 수 있도록 선택적 참여율과 중요도를 결정함으로써 네트워크 전체에 패킷 전송 횟수를 균등하게 분배하여 전체 네트워크 안정성을 높일 수 있도록 하였다.