• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.75-86
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• 2013

본 논문은 많은 주변장치와 인터페이스 되는 단일칩 마이크로컨트롤러로 구현되는 임베디드시스템을 인터럽트를 사용하여 다중 유한상태기계로 모델링하고 구현하는 방법을 제시한다. 다중 상태기계 모델은 하드웨어설계에 사용되는 FSMD 구조와 인터럽트에 의한 흐름제어 특징을 이용한다. 주 프로그램은 주상태기계에 대응하고, 부상태기계는 인터럽트 서비스루틴에 대응한다. 따라서 주변장치에서 발생하는 인터럽트는 부상태기계에서 신속히 처리될 수 있다. 유한상태기계 사이의 인터페이스는 요청과 응답 변수를 사용한다. 주상태기계와 부상태기계 사이의 콘텍스트 스위칭은 인터럽트에 의한 하드웨어 흐름제어로 대치될 수 있어 별도의 운영체제가 필요하지 않다. ASM 차트를 사용하여 다중 유한상태기계로 모델링된 임베디드시스템은 C언어 프로그램으로 변환시켜 쉽게 구현될 수 있다. 이 구현 방법은 모델링이 구체적고 부상태기계에서 인터럽트에 신속히 반응할 수 있어 하드웨어가 많이 사용되는 내장형시스템에 쉽게 적용될 수 있다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.61.2-61.2
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• 2005

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.863-868
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• 2005

하드웨어와 소프트웨어를 통합 설계하는 프레임워크인 PeaCE(Ptolemy extension as a Codesign Environment)가 개발되었다. PeaCE 에서는 데이터 흐름과 제어 흐름을 모두 표현할 수 있는데, 제어 흐름은 상태 기계를 확장한 fFSM으로 나타낸다. fFSM은 계층형 상태 기계로서 제어흐름을 표현하기 위해 많은 구문을 제공하지만, 모델에 대한 의미가 정의되어 있지 않아서 명세를 검증하는데 어려움이 많다. fFSM의 의미를 정의하기 위해서, 본 논문에서는 계층형 상태 기계를 먼저 평탄화한 후에 평탄화된 모델에 대해서 단계 의미를 정의하였다. 그 결과 레이스 조건, 애매한 전이, 순환 전이 등의 주요한 버그들을 정형적으로 검출할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.127-137
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• 1989

본 논문에서는 논리 설계 자동화를 위한 레지스터 전송 레벨의 하드웨어 흐름도와 하드웨어 기술언어 SDL-II (symbolic description language)를 각각 제안한다. SDL-II는 일반화된 FSM(finite state machine)의 동작 및 구조적 특성을 제안하는 하드웨어 흐름도로 표현하고 이의 각 기호에 1대 1 대응하며 제어부와 데이타 전송부를 함께 기술하도록 구문을 설정한다. 또한 여러가지 설계 요구조건을 하드웨어 흐름도로 표현하고 이를 SDL-II로 기술하여 본 논문의 유효성을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권6호
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• pp.1796-1809
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• 2021

The subchannel of a research reactor used to generate high power density is designed to be narrow and rectangular and comprises plate-type fuels operating under downward flow conditions. Critical heat flux (CHF) is a crucial parameter for estimating the safety of a nuclear fuel; hence, this parameter should be accurately predicted. Here, machine learning is applied for the prediction of CHF in a narrow rectangular channel. Although machine learning can effectively analyze large amounts of complex data, its application to CHF, particularly for narrow rectangular channels, remains challenging because of the limited flow conditions available in existing experimental databases. To resolve this problem, we used four CHF correlations to generate pseudo-data for training an artificial neural network. We also propose a network architecture that includes pre-training and prediction stages to predict and analyze the CHF. The trained neural network predicted the CHF with an average error of 3.65% and a root-mean-square error of 17.17% for the test pseudo-data; the respective errors of 0.9% and 26.4% for the experimental data were not considered during training. Finally, machine learning was applied to quantitatively investigate the parametric effect on the CHF in narrow rectangular channels under downward flow conditions.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.22-31
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• 2019

In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.523-531
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• 2014

Brushless Dual-Mechanical-Port Electrical Machine (BLDMPEM) is a new type of motor designed for Hybrid Electric Vehicle (HEV), which contains two mechanical ports and two electric ports. Compared with Dual-Mechanical-Port Electrical Machine (DMPEM), the brushless structure brings higher reliability and easier maintenance. In this paper, the model of BLDMPEM is discussed. In Chapter 2, the energy flow and mathematical model of BLDMPEM are analyzed. Then a novel three-phase half-bridge controlled rectifier topology and its control strategy for cruising mode of HEV based on BLDMPEM are proposed in Chapter 3. Compared with the Field Oriented Control (FOC) strategy of BLDMPEM, the proposed method does not require accurate motor parameters, and it is much simpler and easier to be implemented. At last, simulation and experiment results show the feasibility and validity of the proposed strategy.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.457-462
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• 1995

This paper describes diagnosis strategy of the Flexible Multiple Fault Diagnosis Module for forecasting faults in system and deciding current machine state form sensor information. Most studydeal with diagnosis control stategy about single fault in a system, this studies deal with multiple fault diagnosis. This strategy is consist of diagnosis control module such as backward tracking expert system shell, various neural network, numerical model to predict machine state and communication module for information exchange and cooperate between each model. This models are used to describe structure, function and behavior of subsystem, complex component and total system. Hierarchical structure is very efficient to represent structural, functional and behavioral knowledge. FT(Fault Tree). ST(Symptom Tree), FCD(Fault Consequence Diagrapy), SGM(State Graph Model) and FFM(Functional Flow Model) are used to represent hierachical structure. In this study, IA(Intelligent Agent) concept is introduced to match FT component and event symbol in diagnosed system and to transfer message between each event process. Proposed diagnosis control module is made of IPC(Inter Process Communication) method under UNIX operating system.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1572-1581
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• 1993

프로토콜을 명세할때 결정적 유한상태기계(Deterministic Finite State Machine)가 프로토콜의 제어 흐름을 쉽게 나타낼 수 있어서 시험항목 생성시 주로 사용되었으나, 실제의 프로토콜들은 한개의 입력에 의해서 한개 이상의 상태로 천이가 발생하는 비결정성(Nondterminism)문제들을 내포할 수 있으므로 결정적 유한상태기계로는 비결정성 문제를 처리할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 프로토콜을 먼저 프로토콜의 비결정성 특성을 잘 나타낼 수 있는 비결정적 유한상태기계(Nondeterministic FSM)로 나타내고, 이를 결정적 유한상태기계를 변환하기 위한 알고리즘을 제시하였다.

• Computers and Concrete
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• 제25권6호
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• pp.565-574
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• 2020

Over the years, several machine learning approaches have been proposed and utilized to create a prediction model for the high-performance concrete (HPC) slump flow. Despite HPC is a highly complex material, predicting its pattern is a rather ambitious process. Hence, choosing and applying the correct method remain a crucial task. Like some other problems, prediction of HPC slump flow suffers from abnormal attributes which might both have an influence on prediction accuracy and increases variance. In recent years, different studies are proposed to optimize the prediction accuracy for HPC slump flow. However, more state-of-the-art regression algorithms can be implemented to create a better model. This study focuses on several methods with different mathematical backgrounds to get the best possible results. Four well-known algorithms Support Vector Regression, M5P Trees, Random Forest, and MLPReg are implemented with optimum parameters as base learners. Also, redundant features are examined to better understand both how ingredients influence on prediction models and whether possible to achieve acceptable results with a few components. Based on the findings, the MLPReg algorithm with optimum parameters gives better results than others in terms of commonly used statistical error evaluation metrics. Besides, chosen algorithms can give rather accurate results using just a few attributes of a slump flow dataset.