• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.649-656
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• 2007

오늘날 차량네트워크(CAN)는 전기적 강인, 저가격과 접근지연 때문에 분산 임베디드 시스템에서 널리 사용되는 버스형 필드이다. 그러나 버스토폴로지에서 발생하는 의존적인 제한 때문에 차량네트워크가 어플리케이션상에서 안전적으로 사용되는지는 논쟁되어왔다. 그래서 차량네트워크(CAN) 디자인 단계 동안 데이터 버스의 부하와 최대 지연, 경쟁 우선순위와 같은 네트워크의 성능을 분석하는 것이 중요하게 되었다. 이 논문은 차량네트워크의 성능을 평가하기 위해 사용된 시뮬레이션 알고리즘과 고장 기법 기술을 적용을 소개한다. 이는 차량네트워크의 어떤 산만한 구현의 줄임과 시스템의 신뢰성을 향상 시켜 줄 것이다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.47-57
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• 2006

This paper presents a network-based traction control system(TCS), where several electric control units (ECUs) are connected by a controller area network(CAN) communication system. The control system consists of four ECUs: the electricthrottle controller, the transmission controller, the engine controller and the traction controller. In order to validate the traction control algorithm of the network-based TCS and evaluate its performance, a Hardware-In-the-Loop Simulation(HILS) environment was developed. Herein we propose a new concept of the HILS environment called the network-based HILS(Net-HILS) for the development and validation of network-based control systems which include smart sensors or actuators. In this study, we report that we have designed a network-based TCS, validated its algorithm and evaluated its performance using Net-HILS.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2328-2330
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• 2003

This paper presents a new design methodology of networked control system using CAN(Controller Area Network). Feedback control systems having control loops closed through a network are called networked control systems. We design CAN nodes which can transmit control and monitoring data through network bus and apply these to networked control system design. We analyze the variation of stability property according to network-induced delay and determine a proper sampling period of networked control system that preserves stability performance. The results of the experimental example validate effectiveness of our networked control system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.77-79
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• 2004

Because robot hardware architecture generally is consisted of a few sensors and motors connected to the central processing unit, this type of structure is led to time consuming and unreliable system. For analysis, one of the fundamental difficulties in real-time system is how to be bounded the time behavior of the system. When a distributed control network controls the robot, with a central computing hub that sets the goals for the robot, processes the sensor information and provides coordination targets for the joints. If the distributed system supposed to be connected to a control network, the joints have their own control processors that act in groups to maintain global stability, while also operating individually to provide local motor control. We try to analyze the architecture of network-based humanoid robot's leg part and deal with its application using the CAN(Controller Area Network) protocol.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제23권4호
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• pp.480-487
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• 1999

In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1184-1187
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• 2020

본 논문에서는 UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)와 CAN (Controller Area Network)의 장점을 활용할 수 있는 차량통신 콘트롤러를 제안한다. UART는 1대1 통신에 사용되며 데이터 유효성 검사로 패리티 비트를 사용한다. 제안하는 차량통신 콘트롤러를 사용하는 경우에는 UART를 CAN으로 변환하여 1대1 통신뿐만 아니라 버스 구조의 다중 통신도 가능하다. 또한 데이터 유효성 검사를 패리티보다 발전된 CRC (cyclic redundancy check)를 통해 수행하므로 신뢰도가 올라간다. CAN은 마이크로프로세서에 의해 제어되지만 제안하는 차량통신 콘트롤러를 사용하는 경우에는 RS-232, RS-422, RS-485를 지원하는 장치라면 무엇이든지 제어가 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.145-152
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• 2016

전통적인 조명이 고효율 LED(Light Emitting Diode)로 빠르게 대체되고, 에너지 효율의 극대화를 위한 다양하고 효과적인 조명 제어 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 LAN(Local Area Network)과 PAN(Personal Area Network) 기반의 유무선 통신기술을 이용하여 다양한 방법으로 LED 조명을 제어 할 수 있는 조명 제어 장치를 설계하고 구현한다. 구현된 장치는 조명 설치의 복잡한 배선 작업과 설치 작업 비용을 절감하고, 필요한 곳만 선택적으로 자동 또는 수동으로 조명을 제어할 수 있도록 제어 장치를 설계하여 전력 소비량을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 개발된 LED 조명 제어 장치의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2242-2244
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• 2003

This paper considers a networked control system (NCS) that consists of an inverted cart pendulum, a digital controller, and a controller area network (CAN) in which the actuator and sensors of the pendulum are connected to form a closed-loop system. The worst-case message response time (WCMRT) in the CAN is analyzed and the analysis results are applied to the target control system. For the case where the control system cannot satisfy the WCMRT condition and therefore time delays are inevitable, the Luck and Ray method is used to compensate the network-induced time delays. Simulations are carried out to show the feasibility of the proposed scheme.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.29-32
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• 2001

본 논문에서는 최근 급속히 진전되고 있는 자동차 전기 신호의 통합제어를 위한 시스템의 개발에 관한 것을 간략히 기술한다. CAN 통신은 차량 내에 multiplexed network의 개념이 도입되어, 제어의 핵심모듈을 여러 곳에 분산시키고, 이들 각 모들을 직렬 통신 프로토콜을 사용하여 제어하는 기법의 하나이다. 본 논문에서는 먼저 CAN 통신 프로토콜의 특징을 간단히 기술하고, 이를 이용한 차량의 각종 전기신호와 센서들의 통합제어를 위한 시스템과 프로그램의 개발에 관한 것을 소개 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.476-479
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• 1992

This paper presents a neural network method for tuning PlD controller of a time-varying process. Three gains of PlD controller are tuned for a certain desirable response pattern by back-propagation neural network. The neural network is trained using changes of output features vs. changes of PlD gains. But sometimes it needs longer training time and larger structure to train the correlation between the process and controller on entire region of the process. The difficulty in system identification is that the inverse function of the system can not be clearly stated. To cope with the problem, we do not train the neural network to respond correctly for the entire regions but train for only local region where the system is heading toward by training the neural network and tuning of the PlD controller. It may be trained for fine-tuning itself. Simulation results show that the adaptive PID controller using neural network trained in the local area performs remarkably for time-varying second order process.