• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.118-129
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• 2008

차량 접근 경고 시스템(VAWS: Vehicle Approach Warning Systems)은 급커브 구간에 진입하는 차량에게 반대편 차선의 차량 진입 정보를 운전자에게 제공하여 사고 위험을 줄이는데 도움을 주기 위한 시스템이다. 본 논문에서는 VAWS를 위한 IEEE 802.15.4 기반 계층구조 센서 네트워크 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델에서 토폴로지 제어 프로토콜은 네트워크의 생존시간을 지속시킬 수 있도록 자가 구성(self-organizing) 방식으로 트리 기반 토폴로지를 형성한다. 또한, 간단하면서도 효율적인 라우팅 프로토콜은 이 토폴로지를 기반으로 라우팅 테이블을 구성하고 센서 노드에서 생성된 데이터 패킷을 노변 경고 메시지 디스플레이와 연결되어 있는 베이스 스테이션까지 멀티홉 방식으로 전달한다. 이 프로토콜들은 기존의 IEEE 802.15.4 MAC계층에 포함된 확장 MAC 형태로 설계되며, 급커브 구간을 모델링한 시나리오에서의 시뮬레이션을 통하여 제안하는 네트워크 모델이 에너지 효율 및 네트워크 처리량 면에서 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.47-59
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• 2010

본 연구는 아이템 현금거래를 단순한 정적인 체계로 접근하는 기존 연구와 달리, 거래의 진화과정에 대한 역사적 분석을 통해 아이템 현금 거래를 복잡적응계(CAS)로서 접근하였다. 아이템 현금거래는 가상경제와 현실경제 간의 융합을 보여주는 복합적 현상으로 시간에 따라 아이템의 생산과 소비 과정이 역동적으로 진화하고 있다. 본 연구는 첫째, 초기 아이템 거래가 단일한 행위자에 의해 설계된 의도적 체계가 아니라 내생적으로 창발하였음을, 둘째, 초기 거래 이후 아이템 거래는 다양한 행위자들(개인유저, 작업장, 게임 기업, 유저 커뮤니티, 중개인 등)이 자발적으로 참여하는 복잡하고 역동적인 체계로서 거래안전성과 효율성을 증가시키는 방향으로 자기조직화하고 있음을, 셋째, 복작접응계로서 아이템 거래 체계는 내부 행위자들의 욕구를 상호보완해주고 긍정적 피드백이 강력히 작동하고 있음을 분석하였다. 본 연구의 결과는 아이템 현금거래의 창발과 진화에 대한 이해가 부재한 인위적 규제가 체제 효율성을 왜곡시켜 비의도적인 정책 실패를 야기할 수 있다는 함의를 제공한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제14호
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• pp.63-73
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• 1998

The aim of this study is to understand and redefine the nature of architectural environment within the paradigm of natural science. The chaos theory non-equilibrium thermodynamics theory self-organization of modern physics offer new insights to explain not only natural phenomena but also to define creative and dynamic architectural environment. First natural laws in modern physics like the arrow of time but is related not only with certainty but also possibility so nature is understood as a constantly changing process of evolution. Second the new architectural environment is defined as a kind of fluid and irreducible organic biosytem that cannot be fully understood by modernist idea of architecture. It is conceived of as a fluid constantly changing self-oraganizing system that consists of different situations events movements and programs in uncertain and irreducible time frame. Third insights and implications of natural science offer new language and strategy for design and the two disciplines can be understood as interdependent and co-evolving

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.89-101
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• 2008

제조 분야에서 품질관리를 위해 가장 많이 사용되는 도구는 관리도이다. 하지만 휴대용 카메라 모듈과 같은 소형 전자부품의 제조 라인은 자동화되어 여러 개의 공정이 유기적으로 연결되어 있는 경우 관리도의 적용이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공정의 흐름을 파악할 수 있는 모니터링체계와 수율 예측 및 주요공정 변수 파악 등의 주요 공정 파라메터 추출 체계로 구성된 데이터마이닝 기반 품질관리시스템을 구축하고자 한다. 데이터마이닝을 위해 품질관리시스템은 의사결정나무, 신경망, 패턴분석 등의 모듈을 사용한다. 제안된 시스템을 통해 제조 공정은 안정적인 품질의 유지 및 공정 이상 유무의 신속한 파악, 수율 예측 등 품질관리를 위한 유용한 정보를 제공하고 공정의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.85-95
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• 2021

Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.120.2-120
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• 2002

In this paper auto-tuning scheme of weight function in the neural networks has been suggested by immune algorithm for nonlinear process. A number of structures of the neural networks are considered as learning methods for control system. A general view is provided that they are the special cases of either the membership functions or the modification of network structure in the neural networks. On the other hand, since the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation. Also. It can provi..

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.103.1-103
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• 2002

In variable structure control algorithms, The control law used to realized the desired sliding mode dynamics is discontinuous on the switching manifold. However, due to imperfections in switching, such as time delays, the system trajectory chatters instead of sliding along the switching manifold. This chattering is undesirable because it may excite unmodeled high frequency dynamics in the physical system. In this paper, to overcome this drawback a self-organizing fuzzy sliding mode control algorithm using gradient descent method is proposed. The proposed method has the characteristics which are viewed in conventional VSC, e.g. insensitivity to a class of disturbance, parameter variations and uncertainties ill the sliding mode. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to an inverted pendulum system. The results show that both alleviation of chattering and performance are achieved.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.334-340
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• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권7호
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• pp.623-632
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• 2006

본 논문에서는 비구조적 피어-투-피어 시스템에서의 낮은 검색 성공률과 긴 검색 시간을 개선하기 위하여, 성능이 우수한 우수 피어들로 자기 조직적인 링 구조를 구성하고 광고 및 검색에 이용하는 검색 기법을 제안하였다. 우수 피어 링 구조는 동적인 환경에서 시스템의 상황에 따라 적응적으로 크기가 변하고, 에이전트를 이용하여 지속적으로 우수한 피어들이 링 구조에 참여하게 함으로써 성공률을 높이고, 빠른 검색 시간을 유지할 수 있게 하였다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제3권1호
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• pp.43-50
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• 2001

In this paper, we propose the design procedure of advance Polynomial Neural Networks(PNN) architecture for optimal model identification of complex and nonlinear system. The proposed PNN architecture is presented as the generic and advanced type. The essence of the design procedure dwells on the Group Method of Data Handling(GMDH). PNN is a flexible neural architecture whose structure is developed through learning. In particular, the number of layers of the PNN is not fixed in advance but is generated in a dynamic way. In this sense, PNN is a self-organizing network. With the aid of three representative numerical examples, compari-sons show that the proposed advanced PNN algorithm can produce the model with higher accuracy than previous other works. And performance index related to approximation and generalization capabilities of model is evaluated and also discussed.