본 논문은 신경회로망의 학습 알고리즘과 패턴인식을 위한 신경회로망 모델을 논의하였고, 생산가공 시스템에서의 광량 센서에 대한 물체 검출, 신경회로망을 이용한 패턴 분류, 마이크로 컨트롤러 시스템 그리고 DC 서보 모터의 제어기 설계에 대하여 논의하였다. 본 논문은 제시된 시스템의 구조를 기반으로 생선의 아가미와 꼬리 부분을 절단하는 어류 가공 시스템에 적용하여 실험하였고, 산업현장에 응용할 수 있는 지능제어시스템의 성능을 그 결과로 제시하였다.
Recently industrial control systems have been required to ensure intelligent, high tech automation, interconnection and interoperability demands. Therefore, there is a need to redefine the structure concepts of SCADA system for wind power. Also, at this time, the integrated management system is required for the distributed development of wind farms where are needed often interoperability features and exchange information between different wind farms, wind turbines or SCADA systems. In this paper, an integrated structural concepts for SCADA system are defined. Based on this definition of an integrated SCADA system, the basic designs are analyzed on physical layer, system layer and application layer which are corresponded to wind turbine controller, the SCADA server and the SCADA client, and implement HMI. Between the implementation SCADA server and the client, their normal functions were verified at the small scale wind energy test facilities.
For the effective operation of manufacturing system, FMS(Flexible Manufacturing System) and CIM(Computer Integrated Manufacturing) system are developed. In these systems, a machine tool is the target of integration in last 3 decades. In nowadays, the conventional concept of machine tools is changing to the autonomous manufacturing device based on knowledge-evolution through applying advanced information technology in which open architecture controller, high speed network and internet technology are contained. In this environment, a machine tool is not the target of integration but the subject of cooperation. In the future, a machine tool will be more improved in the form of a knowledge-evolution based device. In order to develop the knowledge-evolution based machine tools, this paper proposes the structure of knowledge evolution in M2M(Machine To Machine) and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design the dialogue agent module in M2M environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge-evolution based machine tools can be hereafter more easily implemented.
본 논문에서는 마이컴(PIC16C74)과 Tabu 탐색법 및 지능기법(퍼지 및 신경회로망)을 이용하여 고정밀 제어 및 강인한 제어 성능을 가지는 초소형 DC 모터용 지능형 제어기를 개발하였다. 이를 위해 마이컴(PIC16C74)를 이용한 지능형 제어 알고리즘을 개발하고, 초소형 DC 모터용 드라이브 회로 설계 및 제작하였다. 개발한 초소형 DC 모터 지능형 제어기는 디지털 자동 용접캐리지에 적용할 예정이며, 다른 응용 분야로써는 자동배수장치, 반도체 분야, 산업용 로봇 분야 및 조립자동화 시스템 분야 등에 사용되는 구동모터에 적용함으로서 정밀도와 외부의 잡음에 대한 영향을 경감시켜 안정성과 효율향상 및 에너지절약이 가능할 것이다.
This paper presents the lane change system for collision avoidance. The proposed algorithm for the collision avoidance consists of path generation and path following. Using a calculated TTC (Time to Collision), partial braking is operated and collision avoidance path is generated considering relative distance, velocity and acceleration. Based on the collision avoidance path, desired yaw angle and yaw rate are calculated for the automated path following. The lateral controller is designed by a Lyapunov function approach using 3 D.O.F vehicle model and vehicle parameters. The required steering angle is determined from wheel velocity, longitudinal and lateral velocity in order to follow the desired yaw angle and yaw rate. This system is developed MATLAB/Simulink and its performance is evaluated using the commercial software CarSim.
Stamper surface temperature is very critical in replicating the high density optical disc substrates using injection molding as the pit or land/groove patterns on the optical disc substrate have decreased due to the rapid increase of areal density. During the filling stage, the polymer melt in the vicinity of the stamper surfaces rapidly solidifies and the solidified layer generated during polymer filling greatly deteriorates transcribability and fluidity of polymer melt. To improve transcribability and fluidity of polymer melt, stamper surface temperature should be controlled such that the growth of the solidified layer is delayed during the filling stage. In this study, the effect of heating on replication process was simulated numerically. Then, an injection mold equipped with instant active heating system was designed and constructed to raise the stamper surface temperature over the glass transition temperature during filling stage of the injection molding. Also, the closed loop controller using the Kalman filter and the linear quadratic Gaussian regulator was designed. As a result. the stamper surface temperature was controlled according to the desired reference stamper surface temperature.
본 논문에서는 스마트그리드의 핵심 설비 중 하나인 반도체 응용 고주파 변압의 개발을 위한 PWM 컨버터의 PWM 생성 방식과 그 구현에 관한 논문으로, H-bridge의 cascade 방식으로 구성된 PWM 컨버터의 경우 각 H-bridge간의 전압 balancing이 항상 이슈로 대두되는 바, 이러한 불균형은 대부분의 경우 각 H-bridge에 부가되는 스위칭 부하가 각각 균형적으로 분포되는 것이 불가능하기 때문에 발생하는 것으로 이를 해결하기 위해 종래의 경우 스위칭 패턴에 복잡한 리던던시를 추가하여 해결 하였으나, 본 논문에서 적용하는 방법은 이러한 리던던시가 불필요해 제어기의 부담을 저감할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 자동부하분담 PWM 방식(ALB-PWM)의 실 구현에 관하여 논하였다.
통합플랫폼 관리체재의 운용에 있어서 승객제어장치를 제어하고 감시하는 공항관리자에게는 공항관련 등의 상황통제시 항상 위험이 존재하고 있다. 비행기에 무인화를 도입하면 인간이 수동적으로 처리해야 하는 부분을 기계로 대체하면 보다 안전하게 되어 여러 위험도를 감소시킬 수 있는 해결책의 하나가 될 수가 있을 것으로 본다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 탑승시스템을 조작하는 제어시스템의 컴퓨터 시뮬레이터를 만들어 수행해 보았다. 본 논문에서는 통합플랫폼 관리체재 하에서 열악한 손상조건에서도 탑승객의 불편을 주지 않고 비행기의 여러 가지 돌발상황에 따른 적절한 조치를 자동적으로 취해주는 마이크로프로세서를 이용한 탑승시스템을 설계하고 구현했다. 제안하는 시스템은 기존 시스템과 비교시 보다 정밀하게 탑승영역활동을 하였고 돌발시에도 비행기가 처한 상황에 따라 보다 적절한 조치를 취할 수가 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5654-5668
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2018
Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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