• 로봇학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.339-349
• /
• 2017

In this paper, we present a finite-time sliding mode control (FSMC) with an integral finite-time sliding surface for applying the concept of graph theory to a distributed wheeled mobile robot (WMR) system. The kinematic and dynamic property of the WMR system are considered simultaneously to design a finite-time sliding mode controller. Next, consensus and formation control laws for distributed WMR systems are derived by using the graph theory. The kinematic and dynamic controllers are applied simultaneously to compensate the dynamic effect of the WMR system. Compared to the conventional sliding mode control (SMC), fast convergence is assured and the finite-time performance index is derived using extended Lyapunov function with adaptive law to describe the uncertainty. Numerical simulation results of formation control for WMR systems shows the efficacy of the proposed controller.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.199-204
• /
• 2017

본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.314-316
• /
• 2023

최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1533-1545
• /
• 1996

In this paper, the design and implementation of echo canceller with new variable step size algorithm is discussed. The method used in the new algorithm is to periodically adopt the test function which helps an optimal coefficient tracking. This algorithm outperforms LMS and VS algorithms in convergence speed and steady state error. As the period of test function is decreased, the speed of convergence is improved, but the number of calculation is increased, then the trade off between these parameters must be considered. Simulation results show new algorithm outperforms LMS and VS algorithms in convergence rate. For the design of hardware, circuit is designed with VHDL, and synthesized with Act1 withc is a FPGA library of ActelTM in use of synovation of InterGraph$^{TM}$. Verification of the synthesized circuit is carried out with simulator DLAB. The circuit based on the algorithm which is suggested in this paper calculated 7 radix places of inary number. A simulation data for the verification is based on the data of algorithm simulation. When the same input data is applied to the both simulation, output results of circuit simulation had slight difference in compare with that of algorithm simulation. The number of used gate is about 5,500 and We have 5.53MHz in maximum frequency.y.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.287-288
• /
• 2019

본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.27-33
• /
• 2021

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.17-23
• /
• 2022

Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제20권2호
• /
• pp.200-214
• /
• 2024

Amid the flood of data, social network analysis is beneficial in searching for its hidden context and verifying several pieces of information. This can be used for detecting the spread model of infectious diseases, methods of preventing infectious diseases, mining of small groups and so forth. In addition, community detection is the most studied topic in social network analysis using graph analysis methods. The objective of this study is to examine signed attributed social networks and identify the maximal balanced cliques that are both absolute and fair. In the same vein, the purpose is to ensure fairness in complex networks, overcome the "information cocoon" bottleneck, and reduce the occurrence of "group polarization" in social networks. Meanwhile, an empirical study is presented in the experimental section, which uses the personal information of 77 employees of a research company and the trust relationships at the professional level between employees to mine some small groups with the possibility of "group polarization." Finally, the study provides suggestions for managers of the company to align and group new work teams in an organization.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.1-9
• /
• 2010

본 논문에서는 첨단 통신 기술을 포함한 IT 기술을 전통산업과 융합한 병렬 이벤트 기반 원격 IT 융합 사례들을 개발하였다. IT 융합 사례들은 다수의 장치와 사용자가 동시에 시스템에서 제공되는 서비스를 이용하거나 이벤트를 발생시킨다. 따라서 다양한 장치들로부터 동시에 발생되는 이벤트를 처리하기 위해 병렬 처리 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스레드를 생성하여 병렬 처리가 가능하도록 개발하였으며, 또한 장치와 원격 정보 송수신을 위해 무선 통신 및 전력선 통신과의 연결을 할 수 있는 기술을 개발하였다. 그리고 장치 및 장치와 사용자 포털에서 발생하는 이벤트들을 논리적으로 모델링하기 위해 XML을 이용하여 객체 지향 모델링 기법으로 모델링하였다. 특히 결과들을 효과적으로 보여주기 위해 다양한 시각적인 사용자 인터페이스, 즉 그래프, 테이블 및 그래프와 테이블을 혼합한 방식을 이용하여 실시간으로 볼 수 있도록 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권8호
• /
• pp.965-976
• /
• 2020

We present in this work a segmentation method of E. coli bacterial images generated via phase contrast microscopy using a deep learning based hybrid feature generation. Unlike conventional machine learning methods that use the hand-crafted features, we adopt the denoising autoencoder in order to generate a precise and accurate representation of the pixels. We first construct a hybrid vector that combines original image, difference of Gaussians and image gradients. The created hybrid features are then given to a deep autoencoder that learns the pixels' internal dependencies and the cells' shape and boundary information. The latent representations learned by the autoencoder are used as the inputs of a softmax classification layer and the direct outputs from the classifier represent the coarse segmentation mask. Finally, the classifier's outputs are used as prior information for a graph partitioning based fine segmentation. We demonstrate that the proposed hybrid vector representation manages to preserve the global shape and boundary information of the cells, allowing to retrieve the majority of the cellular patterns without the need of any post-processing.