• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1168-1171
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• 2003

The visuo-motor map is based on the Kohonen's self-organizing map. The map is learned the relation of the end effecter coordinates and the joint angles. In this paper, a 3 d-o-fmanipulator which moves in the 2D space is targeted. A CCD camera is set beside the manipulator, and the end effecter coordinates are given from the image of a manipulator. As a result of learning, the end effecter can be moved to the destination without exact teaching.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.1022-1027
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• 1988

The author propose a method to realize a self organization in the artificial system. In self organizing system, sub-systems are not constructed as functional parts of the system but cooperate with one another to realize the total system. Each sub-system obtains the local purpose from the global purpose by learning. This function is realized by using a neural network. The validity of this method is confirmed by some simulations.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권7호
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• pp.603-611
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• 2013

본 논문은 Self-Organizing Time Division Multiple Access (SO-TDMA) 기반의 MAC 프로토콜을 사용하는 다중-홉 해양통신망에서 비실시간 서비스뿐만 아니라 종단간 지연시간 품질을 보장해야 하는 실시간 서비스를 통합적으로 지원하기 위한 새로운 프레임 구조를 제안하고, 실시간 트래픽의 부하에 따라 적응적으로 자원을 분배하는 방안을 제시한다. 실시간 사용자의 평균 불능 성능을 보장하기 위한 자원 할당을 통해 동적으로 프레임 구조를 제어하는 방안을 제시한다. 한편, 이를 위한 평균 불능 확률을 수학적으로 분석하고, 이에 따라 결정된 프레임 구조에 대해서 실시간 서비스의 품질을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.378-383
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• 1998

A FOV, that stands for "Field Of View", refers to the maximum area where a camera could be wholly seen. If a FOV of CCD camera cannot the cover overall inspection area, the overall inspection area should be divided into sub-areas of size FOV. In this paper, we propose a new neural network-based FOV generation method by using a newly modified self-organizing map(SOM) which has multiple structure based on a self-organizing map, and uses new training rule that is composed of the movement, creation and deletion terms. Then, experiment results using real PCB indicate the superiority of the method developed in this study to the existing sequential method.al method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.19-19
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• 2000

This paper introduces a new scheme for neural network classifier which can describe the shape of patterns in clustered group by using a self-organizing teeming algorithm. The prototype based neural network classifier can not describe the shape of group and it has low classification performance when the data groups are complex. To improve above-mentioned problem, new neural scheme is introduced. This proposed neural network algorithm can be regarded as the extension of self-organizing feature map which can describe The experimental results shows that the proposed algorithm can describe the shape of pattern successfully.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권5호
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• pp.260-270
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• 2014

본 논문은 VHF 대역을 사용하는 다중-홉 해양통신망에서 실시간 서비스를 제공하기 위해 제안된 DSTS(Dynamic Space-Time Subframe)기반 프레임 구조에서 다수의 MAC PDU로 구성된 데이터를 ASO-TDMA 전송 방식을 사용했을 때 발생되는 지연시간의 분포를 수학적으로 분석하고, 그 성능을 시뮬레이션을 통해 확인한다. 또한, 기존 전송방식에서 발생되는 지연시간을 단축시키는 동시에 시스템의 수율을 최대화하기 위한 연속적인 자원 할당 방식과 적응적 전송 확률 제어 방식을 제안하고, 기존 방식과 수율 성능을 비교한다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 방식은 DSTS 프레임 구조에서 다수의 MAC PDU에 대해서도 실시간 전송이 가능하고, 또한 수율 성능을 극대화할 수 있음을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1505-1509
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• 2005

This paper introduces a new architecture of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks by means of information granulation. The conventional SOFPNNs developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The augmented genetically optimized SOFPNN using Information Granulation (namely IG_gSOFPNN) results in a structurally and parametrically optimized model and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional FPNN. With the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The GA-based design procedure being applied at each layer of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks leads to the selection of preferred nodes with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) available within the network. To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using gas furnace process data. A comparative analysis shows that the proposed IG_gSOFPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than intelligent models presented previously.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3063-3072
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• 1993

The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.

• 대한산업공학회지
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• 제20권2호
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• pp.65-76
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• 1994

The most effective computer algorithms for facility layout that have been found are mainly based on the improvement heuristic such as CRAFT. In this paper, we present a new algorithm which is based on the Kohonen neual network. The algorithm firstly forms a self-organizing feature map where the most important similarity relationships among the facilities are converted into their spatial relationships. A layout is then obtained by a minor adjustment to the map. Some simulation results are given to show the performance of the algorithm.