• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.1687-1693
• /
• 2007

네트워크 기술이나 반도체 집적기술, 그리고 임베디드 시스템 기술의 발달로 넓은 범위의 영역에서 센서네트워크 활용이 가능해졌다. 따라서 센서 네트워크는 그것이 적용되는 응용분야에 따라서 여러 가지 형태와 차별화 된 특성으로 다양화되고 있다. 지능형 디지털 홈은 고유한 특성의 센서네트워크를 구성할 수 있는 한 분야이다. 본 논문에서는 컴퍼짓 센서 및 제어 네트워크를 제안하고, 이의 차세대 지능형 홈 네트워크 적용에 대해 논의한다. 또한 제안된 네트워크의 개발결과와 이를 기반으로 한 지능형 홈 서비스, 그리고 가상시험환경인 테스트베드의 개발결과를 제시한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제8권3호
• /
• pp.185-191
• /
• 2008

In this paper, experimental studies of a neural network (NN) control technique for non-model based position control of the x-y table robot are presented. Decentralized neural networks are used to control each axis of the x-y table robot separately. For an each neural network compensator, an inverse control technique is used. The neural network control technique called the reference compensation technique (RCT) is conceptually different from the existing neural controllers in that the NN controller compensates for uncertainties in the dynamical system by modifying desired trajectories. The back-propagation learning algorithm is developed in a real time DSP board for on-line learning. Practical real time position control experiments are conducted on the x-y table robot. Experimental results of using neural networks show more excellent position tracking than that of when PD controllers are used only.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.465-468
• /
• 2007

센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.87-90
• /
• 2005

The Intelligent Home provides convenient and comfortable living environment by performing automatic control, heating and air-conditioning, ventilation, home appliances control, home robot control, energy management, visitor management security management, internet, heath state monitoring, etc. through wired/ wireless network and device in the household. Along with the presentation of the features of economical broadband power line communication in the network configuration for new and old houses, its improvement method is proposed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.644-647
• /
• 2003

This paper describes a neural network based machine vision system designed for inspecting yellow beans in real time. The system consists of a camera. lights, a belt conveyor, air ejectors, and a computer. Beans are conveyed in four lines on a belt and their images are taken by a monochrome line scan camera when they fall down from the belt. Beans are separated easily from their background on images by back-lighting. After analyzing the image, a decision is made by a multilayer artificial neural network (ANN) trained by the error back-propagation (EBP) algorithm. We use the global mean, variance and local change of gray levels of a bean for the input nodes of the network. In an our experiment, the system designed could process about 520kg/hour.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제7권1호
• /
• pp.13-18
• /
• 2009

The robotics industry, that is the major industry of the future and one of the new growth power, is actively studied around ETRI, that is the leading under state-run research institute of the advanced technique of U.S. and Japanese and knowledge economy part. And positive and negative and academic circles, the research institute, and the industrial circles communally pursue the intelligent service robot enterprise of a network-based called URC. This network-based intelligent robot does the RUPI2.0 platform and URC environment by the base. Therefore, a stability need to be enhanced in the through this near future when the research for the preexistence vulnerability analysis and security request is needed than the commercialized network-based intelligent robot in order to implement the network-based intelligent robot. Thus, in this paper, we propose the efficient authentication Framework which is suitable for the URC environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
• /
• pp.325-328
• /
• 1998

통신처리시스템은 네트워크의 게이트웨이 설비로 56kbps 모뎀을 사용하는 PC통신 가입자를 위해 전화망과 패킷망의 연동뿐만 아니라 인터넷과도 접속 가능한 시스템으로 다양한 이기종 망간 연동 서비스를 제공한다. 그리고 ISDN 가입자 역시 패킷망과 인터넷과의 연동으로 고속 PC통신 서비스를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 통신처리시스템을 통한 이기종 네트워킹의 연동 프로토콜을 중심으로 PC통신을 위한 다양한 백본 네트워크의 연동 프로토콜 스택을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.111-114
• /
• 2008

보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재 하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.27-34
• /
• 1996

GENIE is a learning-based engine for building intelligent systems. Learning in GENIE proceeds by incrementally modeling its human or technical environment using a neural network and a genetic algorithm. The neural network is used to represent the knowledge for solving a given task and has the ability to grow its structure. The genetic algorithm provides the neural network with training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the GENIE system architecture, the genetic algorithm and the neural network build a virtually self-teaching autonomous learning system. This paper describes the structure of GENIE and its learning components. The performance is demonstrated on a robot learning problem. We also discuss the lessons learned from experiments with GENIE and point out further possibilities of effectively hybridizing genetic algorithms with neural networks and other softcomputing techniques.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.107-111
• /
• 1998

This paper presents a now approach to the design of intelligent contorl system for track vehicle system using fuzzy logic based on neural network. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. Moreover, We develop a Windows 95 version dynamic simulator which can simulate a track vehicle model in 3D graphics space. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based of independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The dynamic simulator for track vehicle is developed by Microsoft Visual C++. Graphic libraries, OpenGL, by Silicon Graphics, Inc. were utilized for 3D Graphics. The performance of the proposed controller is illustrated by simulation for trajectory tracking of track vehicle speed.