• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.379-391
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• 2024

To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.211-224
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• 2019

This paper deals with a nonlinear controller based on saturation functions with variable parameters for set-point regulation and trajectory tracking control of an Autonomous Underwater Vehicle (AUV). In many cases, saturation functions with constant parameters are used to limit the input signals generated by a classical PD (Proportional-Derivative) controller to avoid damaging the actuators; however this abrupt bounded harms the performance of the controller. We, therefore, propose to replace the conventional saturation function, with constant parameters, by a saturation function with variable parameters to limit the signals of a PD controller, which is the base of the nonlinear PD with gravitational/buoyancy compensation and the nonlinear PD + controllers that we propose in this paper. Consequently, the mathematical model is obtained, considering the featuring operation of the underwater vehicle LIRMIA 2, to do the stability analysis of the closed-loop system with the proposed nonlinear controllers using the Lyapunov arguments. The experimental results show the performance of an AUV (LIRMIA 2) for the depth control problems in the case of set-point regulation and trajectory tracking control.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.247-258
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• 1999

With the contemporary CAD/CAM system, where the tool path is generated and verified purely based on the geometric operation, geometric accuracy of the machined surface cannot be guaranteed dut to the cutting mechanics, meaning that the cutting mechanics should be incorporated in some fashion. In this paper, we incorporate the instantaneous cutting force and the tool deflection phenomena in predicting the machined surface for the finish-cut and milling operation. For the given NC dat including cutting conditions, the developed algorithm computes cutting force and deflection amount along the tool trajectory, and outputs the 3D graphic model of the machined surface together with error analysis. The validity and accuracy of the presented method has been tested by the actual cutting experiments. Experimental results and accuracy enhancement method together with implementing architecture of the VMCS (Virtual Machining CAM System) are discussed in the paper.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.50-57
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• 1995

In this paper, the design and the implementation of the controller for an articulate robot, which is developed in our Automatic Control Laboratory, are mainly discussed. The controller reduces software computational load via distributed processing method using multiple CPU's, and simplifies structures by the time-division control with TMS320C31 DSP chip. The method of control is based on the fuzzy-compensated PID control with scale factor, which compensates for the influence of load variation resulting from the various postures of the robot with conventional PID scheme. The application of the proposed controller to the robot system with DC servo-motors shows some excellent control capabilities. Also, the response characteristics of system for the various trajectory commands verify the superiority of the controller.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권1호
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• pp.33-37
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• 2005

One of the most important feature of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using the redundant freedom, Mobile Manipulator can move various mode, perform dexterous motion. In this paper, to improve robot job ability, as two robots perform a job in co-operation control, we studied optimal position and posture of Mobile Manipulator with minimum movement of each robot joint. Kinematics of mobile robot and task robot is solved. Using mobility of Mobile robot, weight vector of robots is determined. Using Gradient methode, global motion trajectory is minimized. so the job which Mobile Manipulator perform is optimized. The proposed algorithm is verified with PURL-II which is Mobile Manipulator combined Mobile robot and task robot. and discussed the result.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.35-48
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• 2018

북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권2호
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• pp.240-252
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• 2016

In this paper, an on-board orbit propagator and compressing trajectory method based on B-spline for a lunar explorer are proposed. An explorer should recognize its own orbit for a successful mission operation. Generally, orbit determination is periodically performed at the ground station, and the computed orbit information is subsequently uploaded to the explorer, which would generate a heavy workload for the ground station and the explorer. A high-performance computer at the ground station is employed to determine the orbit required for the explorer in the parking orbit of Earth. The method not only reduces the workload of the ground station and the explorer, but also increases the orbital prediction accuracy. Then, the data was compressed into coefficients within a given tolerance using B-spline. The compressed data is then transmitted to the explorer efficiently. The data compression is maximized using the proposed methods. The methods are compared with a fifth order polynomial regression method. The results show that the proposed method has the potential for expansion to various deep space probes.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.352-357
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• 2023

Since robotic assembly in an unstructured environment is very difficult with existing control methods, studies using artificial intelligence such as reinforcement learning have been conducted. However, since long-time operation of a robot for learning in the real environment adversely affects the robot, so a method to shorten the learning time is needed. To this end, a method based on a pre-trained neural network was proposed in this study. This method showed a learning speed about 3 times than the existing methods, and the stability of reward during learning was also increased. Furthermore, it can generate a more optimal policy than not using a pre-trained neural network. Using the proposed reinforcement learning-based assembly trajectory generator, 100 attempts were made to assemble the power connector within a random error of 4.53 mm in width and 3.13 mm in length, resulting in 100 successes.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.503-508
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• 2010

최근 사용자의 위치를 파악할 수 있는 기기가 보편화 되어감에 따라 사용자의 이동 경로를 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 위치정보를 수집하여 각각의 요구사항에 맞게 가공하여 사용하고 있다. 그러나 이동경로를 나타내기 위해 수집되는 GPS등의 위치정보는 일반적으로 매우 방대하며, 이로 인해 경로 간 유사도 비교 시에 큰 연산 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 의미 있는 장소를 정의하고 장소간의 이동으로 모델링하여 이동 경로를 단순화하는 방법이 연구되고 있으나, 기존 연구들은 체류 시간과 거리만을 고려하여 이를 정의하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 체류 시간과 거리, 상호작용 정보를 이용하여 특정 사용자의 의미 있는 장소 추출하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 의미 있는 장소를 이용하여 경로를 단순화하여, 이동 경로 유사도 비교 시 드는 연산 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, GPS를 통한 위치정보와 타인과의 상호작용 정보(통화, 문자 메시지 송수신등)를 이용하여 사용자와 친밀도가 높은 사람들을 정의하고 체류 시간과 거리, 주변에 있었던 사람의 정보를 기반으로 의미 있는 장소를 정의한다. 제안하는 방법을 검증하기 위해, 스마트폰 사용자로부터 실제 정보를 수집하였으며, 이를 이용하여 의미 있는 장소를 추출하고, 설문조사를 통해, 추출된 의미 있는 장소의 정확성을 확인하였다. 또한 의미 있는 장소로 단순화 한 이동경로를 이용하여 이동 경로 예측을 수행할 경우의 예측 정확도를 파악하기 위해 기존 방법과의 비교 실험을 진행하였으며, 연산에 소모되는 비용을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.142-149
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• 2013

인공위성을 포함한 우주물체가 지구궤도로 재진입하고 대기권에서 소실되거나, 지표면에 추락하는 일들이 날로 증가하고 있다. 최근 국내에서도 위성추락상황실을 운영하여 인공위성의 추락고도 및 추락시기에 대한 예측을 실시하였다. 아직까지 국내에서는 우주물체의 추락 시 현업에 적용할 수 있는, 미전략사령부에서 발표하는 TLE 자료를 활용한 독자적인 추락예측모델이 없으며, 다른 위성 운영국에서 발표하는 추락 예상시기를 참고하였다. 이 연구에서는 TLE 자료에 대기모델을 바탕으로 추락예상시기를 예측하고, 분석한 결과를 종합 분석하였고, 위성추락상황실 운영간 적용했던 RUBBER SHEET SHIFT METHOD(RSSM)의 인공위성 예상추락시기 예측결과를 토대로 새로운 추락모델에 대한 예시를 제안하였다.