• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1166-1175
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• 2021

국내 스마트시티와 긴급차량 우선신호 제어시스템의 현재 상황과 발전동향을 알아보고, 긴급차량 우선신호 제어시스템의 기존 효과분석과 신호제어시스템의 보안을 위한 국내외 선행 연구 내용을 바탕으로, 긴급차량 우선신호 제어시스템을 구축하고 긴급차량에 실제 적용 및 시험운행을 통해 시간단축의 효과성을 분석하였다. 더불어 실시간 신호시스템 제어의 보안관리 및 안정적인 서비스를 위해 기존 ISMS-P 인증제도와 한국인터넷진흥원 사이버보안 가이드의 보안요구사항과 보안위협 항목에 따른 보안대책의 연관성에 따라 비교하여 맵핑함으로서, 인명구조나 화재 등 긴급상황 발생 시 시민의 소중한 생명과 재산을 지킬 수 있는 골든타임 확보 가능성을 높일 수 있도록 ISMS-P 인증제도의 기술적 통제항목 개선을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.116-124
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• 2012

본 논문에서는 AVR 기반의 LSDM 제어를 위한 효율적인 점등제어 시스템 설계를 제안한다. 본 논문은 LSDM 제어을 위한 효율적인 점등제어 시스템의 설계는 I/O 데이터 버스를 위한 신호 제어부와 동작 상태에 따른 클록 신호 제어를 위한 타이머/카운터부로 구분하여 설계한다. LSDM 제어로직은 효율적인 제어신호 처리를 위하여 각 비트에 논리 값을 지정하여 DDRx와 PORTx 레지스터를 최적화한다. 그리고 ATmega128의 점등제어 프로그램 실행에 의한 LSDM 제어신호는 제어로직을 동작시켜 LSDM 점등제어가 가능하도록 설계한다. 본 논문에서 제안한 점등제어 시스템은 전력 손실률 감소효과를 입증하기 위하여, 호스트 PC에서 시리얼을 통해 점등제어 프로그램을 시스템에 다운로드하여 LSDM 제어로직의 점등 상태에 대한 전력 손실률을 측정하였다. 측정한 결과, 기존의 점등제어 시스템보다 제안한 점등제어 시스템은 전체적인 전력 소모 감소 효과가 있음을 입증하였다.

• 공학교육연구
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• 제19권2호
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• pp.3-7
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• 2016

A flow control system was designed and fabricated to control the flow rate of liquid through the pipe. This control system was composed of hardwares and software, hardwares as controller, gate valve, orifice meter and data aquisition board and software as National instruments Labview program. Control of flow rate was executed by adjusting the pneumatic valve located at the center of pipe line based on the control signal generated by LabView PID control algorithm, which converts analog signal measured by pressure difference of orifice to digital signal to adjust pneumatic valve. For the controller setup Ziegler-Nichols tuning technique was applied and control performances were investigated for not only the disturbance but also the set point changes. Developed system showed good control performances in flow control enough to use as teaching tool of feedback control theory and practice in university, and also as industrial application.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권8호
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• pp.495-497
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• 2005

Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.18-20
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• 2005

Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.54-62
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• 2002

본 논문에서는 최근 급속히 진전되고 있는 자동차의 각종 전기신호와 센서 입·출력의 통합제어를 위한 CAN 통신 시스템의 개발에 관해서 기술한다. 본 논문에서 제시하는 CAN 통신을 사용한 통합제어 시스템은 기존의 Wiring Harness (W/H)에 의한 제어기 구성의 문제점인 낮은 신뢰성과 시스템 구성의 비효율성을 개선할 수 있고, 다중화 네트워크에 의한 유니트별 독립적인 제어가 가능함으로 성능향상과 기능확대에 유연하게 대응할 수 있는 특징을 갖는다. 제안 시스템은 성능향상과 함께 높은 신뢰성으로 센서 입·출력의 각종 기능을 통합해서 자동차 신호를 제어 할 수 있는 새로운 통합 시스템의 하나이다. 제안 시스템의 성능을 확인하기 위해, 관련 하드웨어와 프로그램을 개발하고 실제 시스템을 구현해서 그 효율성을 입증한다. 이를 위해 CAN 통신 프로토콜의 특징을 간단히 기술하고, 이를 이용한 차량의 각종 전기신호와 센서들의 통합제어를 수행하는 개발된 하드웨어와 프로그램을 제시한다. CAN 통신의 높은 신뢰성과 각종 신호의 효율적인 제어가 가능함으로 제안된 시스템은 향후 자동 전자제어화에 중요한 모듈이 될 것이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.204-210
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• 2018

As the 4th industrial revolution and artificial intelligence technology develop, it is expected that there will be a revolutionary changes in the security robot. However, artificial intelligence system requires enormous hardwares for tremendous computing loads, and there are many challenges that need to be addressed more technologically. This paper introduces precise tracking control technique of autonomous system that need to move repetitive paths for security purpose. The input feedforward signal is generated by using the inverse based iterative learning control theory for the 2 input 2 output nonminimum-phase system which was difficult to overcome by the conventional feedback control system. The simulation results of the input signal generation and precision tracking of given path corresponding to the repetition rate of extreme, such as bandwidth of the system, shows the efficacy of suggested techniques and possibility to be used in military security purposes.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.142-145
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• 2003

Many control applications using Neural Network need a priori information about the objective system. But it is impossible to get exact information about the objective system in real world. To solve this problem, several control methods were proposed. Reinforcement learning control using neural network is one of them. Basically reinforcement learning control doesn't need a priori information of objective system. This method uses reinforcement signal from interaction of objective system and environment and observable states of objective system as input data. But many methods take too much time to apply to real-world. So we focus on faster learning to apply reinforcement learning control to real-world. Two data types are used for reinforcement learning. One is reinforcement signal data. It has only two fixed scalar values that are assigned for each success and fail state. The other is observable state data. There are infinitive states in real-world system. So the number of observable state data is also infinitive. This requires too much learning time for applying to real-world. So we try to reduce the number of observable states by classification of states with Self-Organizing Map. We also use neural dynamic programming for controller design. An inverted pendulum on the cart system is simulated. Failure signal is used for reinforcement signal. The failure signal occurs when the pendulum angle or cart position deviate from the defined control range. The control objective is to maintain the balanced pole and centered cart. And four states that is, position and velocity of cart, angle and angular velocity of pole are used for state signal. Learning controller is composed of serial connection of Self-Organizing Map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.42-58
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• 2008

심각해지는 교통난을 효율적으로 해결하기 위한 목적으로 실시간 신호제어시스템의 도입이 점차 확산되고 있다. 실시간 신호제어시스템은 수집정보의 신뢰도 및 시스템의 기능성이 중요하다 할 수 있으나, 시스템 구축 후 이에 대한 평가체계가 미비하여 본래의 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 실시간 신호제어시스템에 대해 수집정보의 신뢰도는 물론 시스템의 기능성 등에 대한 평가를 통해 신호제어시스템 운영 효율을 파악하고 확장 및 운영의 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 낮은 신뢰도를 보이거나, 이에 따른 대기행렬 길이 예측, 주기길이 변화, 좌회전 감응제어 등 시스템 기능성에 문제가 있는 부분들이 있음을 알 수 있었다. 이를 해결하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통한 효율적인 유지보수체계가 필요하다고 판단된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.368-374
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• 2011

This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.