능동형 고속 RFID 태그 감지 및 충돌 예방 시스템 개발에 관한 연구

홍연찬,이태봉,Hong, Yeon Chan,Lee, Tae Bong 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.3

본 논문은 RFID 시스템에서 새로운 태그 인식방법을 제안하여 태그 인식 시간을 줄이고 충돌을 예방하여 충돌회피 과정을 단순화 하고자 하였다. 기존의 태그 인식은 리더기의 명령에 인식 거리 내에 있는 태그가 응답하여 인식되는 수동형인 반면 제안된 방법은 태그가 리더기 인식 거리 내 존재하는 경우 명령과 응답이라는 과정 없이 리더가 바로 태그를 인식 할 수 있는 능동형이다. 이와 더불어 기존 시스템에서는 리더와 태그 사이 명령과 응답 과정에서 발생하는 충돌을 통해 복수 태그의 존재가 인지된 반면 제안된 인식 방식은 인식 거리 내 복수의 태그가 있는 경우 이를 바로 인지 할 수 있다. 이러한 인지 능력은 충돌 회피과정을 단순화 하여 그 시간을 줄 일 수 있었다. 태그인식 시간의 비교를 위해 기존 시스템의 태그 인식을 분석하였으며 태그의 능동적 인식과 복수 태그 인식을 위한 하드웨어를 구성하고 복수의 태그가 존재하는 경우 안테나 전압의 변화를 분석하였다. This paper proposed a new transponder detection method to reduce tag recognition time and simplify anti-collision process in RFID systems. In conventional systems, a transponder in detectable area is passively recognized by responding to a reader command. In addition, if there are multiple tags in the area, a collision between tags occurs by responding at the same time to a command and anti-collision process begins. In the proposed method, tags are actively recognized without any command from a reader which results to reducing a tag recognition time and simplifying anti-collision process. To compare transponder recognition time, the process of transponder recognition in conventional systems is analysed. A circuit to detect transponder directly is developed and antenna voltage variation of a reader in the appearance of multiple transponders is analysed for the implementation of the proposed method.

타운젠트 방전에서 전자의 충돌

조연찬(Yeon-Chan Cho),이은웅(Eun-Woong Lee),조현길(Hyun-Kil Cho) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.11

This paper is to be linked the discharge theory with parameter ε the coefficient of restitution used in physics. The collisions is of particular importance in high voltage engineering, nuclear, and high-energy physics. Here the bodies collided may be atoms, nuclei or various elementary particles, such as electrons, protons, and so on.

슬라이딩 모드 고유치 설정에 기반을 둔 가변구조 제어 설계

홍연찬(Hong, Yeon-Chan),이태봉(Lee, Tae-Bong) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.6

본 논문에서는 슬라이딩 모드의 고유치를 직접 설정하는 방법을 이용하여 가변구조 제어 시스템을 설계하 는 새로운 방법을 다루었다. 기존의 방법에서는 스위칭 평면 설계 시 정규형 이나 표준형과 같은 특별한 형태의 시 스템 행렬이 요구되었을 뿐만 아니라 그 방법들이 명시적이 못했다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 하 였다. 제시된 방법은 특별한 형태의 시스템 행렬을 요구하지 않을 뿐만 아니라 명시적이다. 기존에 밝혀진 시스템 영점과 슬라이딩 모드의 동특성의 관계를 이용하여 시스템 형태와 무관하게 스위칭 평면이 유일하게 결정될 수 있음 을 보였다. 마지막으로, 수치 예를 통해 제시된 방법의 타당성을 확인하였다. A new scheme for variable structure control design which is based on eigenvalues assignment of sliding mode is developed. In conventional methods, generally, specific type of system matrix like canonical or regular form is required to construct a switching surface. Furthermore, the methods are not explicit. The new method in this paper solved the problems. No special type of system matrix is required and very explicit. It is shown that the switching surface can be constructed and determined uniquely without any dependency on the system form. The proposed method is based on the fact that the dynamics of sliding mode is determined by system zeros. Finally, a numerical example is given to verify the validity of the results studied in this paper.

우리나라 비중앙급전발전기의 하루전 출력 예측시스템 개발

이연찬(Yeon-chan Lee),임진택(Jin-taek Lim),오웅진(Ung-jin Oh),Duy-Phuong N.Do,최재석(Jae-seok Choi),김진수(Jin-su Kim) 대한전기학회 2015 전기학회논문지 Vol.64 No.4

This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.

하이브리드 및 전기 자동차용 LDC 재생형 부하 시험기 설계

이춘일(Lee, Choon-Il),홍연찬(Hong, Yeon-Chan) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.10

하이브리드 자동차나 전기 자동차에 사용되는 LDC(Low Voltage DC-DC Converter)는 고전압 배터리 측의 높은 DC 전압을 입력 받아 낮은 전압인 12V로 강하시켜 전장부하 장치의 전원 공급 및 보조 배터리의 충전용으로 사용된다. LDC 는 생산 공정 중에 장시간의 부하시험을 하는데 부하시험 시 전력을 100% 열로 방출하는 구조로 에너지 소비가 매우 큰 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 재생형 방식의 부하시험 방법을 제안하여 낭비되는 전력의 75~90%의 에너지 절감을 실 현하였다. The LDC (Low Voltage DC-DC Converter) used for hybrid vehicles and electric vehicles was utilized to supply the electric apparatus load with a voltage and to charge the auxiliary batteries by receiving a high DC voltage from the high voltage battery. The LDC has a long-time load test during the manufacturing process. On the other hand, it has the disadvantage of considerable energy consumption because it has the structure to release the power as 100% heat during a load test. Therefore, in this paper, a recycling load test method was proposed and 75~90% energy saving was realized.

국가건설기준의 측량 설계기준(KDS) 개발

이영길(Lee, Young Gil),인연찬(In, Yeon Chan),김재명(Kim, Jae Myeong),박태식(Park, Tea Sik) 대한토목학회 2022 대한토목학회 학술대회 Vol.2022 No.10

GMDH를 이용한 전력 수요 예측 알고리즘 개발

이동철,홍연찬,Lee, Dong-Chul,Hong, Yeon-Chan 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.2

In this paper, GMDH(Croup Method of Data Handling) algorithm which is proved to be more excellent in efficiency and accuracy of practical use of data is applied to electric power demand forecasting. As a result, it became much easier to make a choice of input data and make an exact prediction based on a lot of data. Also, we considered both economy factors(GDP, export, import, number of employee, number of economically active population and consumption of oil) and climate factors(average temperature) when forecasting. We assumed target forecast period from first quarter 1999 to first quarter 2001, and suggested more accurate forecasting method of electric power demand by using 3-step computer simulation processes(first process for selecting optimum input period, second for analyzing time relation of input data and forecast value, and third for optimizing input data) for improvement of forecast precision. The proposed method can get 0.96 percent of mean error rate at target forecast period. 본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.

RFID를 이용한 개선된 실내 위치 추적

주원이(Won-lee Joo),김효선(Hyo-Sun Kim),정영아(Yeong-Ah Jung),홍연찬(Yeon-Chan Hong) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.1

RFID는 무선 주파수를 이용하여 사물 또는 사람에 부착된 태그의 정보를 읽어내는 기술이다. 비접촉 방식으로 위치를 추적하는 RFID 시스템에서 태그를 이용하여 위치를 추적할 때 실제의 위치와 측정된 위치 간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 기술을 통한 사물 또는 사람의 위치를 파악하는 방법에 있어 3가지 방법을 제안한다. RFID기반의 위치 인식시스템을 구성하고 태그(tag)들을 정사각형 형태로 배치한다. 리더(reader)를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 물체의 위치를 비교하여 오차를 확인한다. 기존 논문에서는 리더에 읽힌 모든 tag들의 무게중심 값을 구하여 리더의 대략적인 위치를 구하였다면 본 논문에서는 중점과 방사원의 형태를 이용하여 예상위치를 구하는 3가지 방법을 추가적으로 제시하는데 첫 번째는 중간 값을 사용한 방법, 두번째는 방사 형태를 사용한 방법, 세 번째는 원과 중간 값을 절충한 방법을 사용하였다. 데이터를 통해 본 논문에서 제안된 4가지 방법 중 어떤 방법이 거리의 오차가 적어 실제 위치를 추적하는 데에 효율적인지 확인하고자 한다. 그 결과 방사형태, 중앙 값, 그리고 방사형태와 중앙 값 두 가지를 모두 이용한 방법 중 중앙 값 만을 이용한 계산 방법이 가장 적은 오차가 발생하였다. RFID is a technology that uses radio frequency to read information in tags attached to objects or people. Because it reads the information without contact when tracking the location using tags in a RFID system, there can be errors between the actual position and measured position. In this paper, three methods (the method of radiation pattern, the method of the median value, and the method using both the radiation pattern and median value) are proposed to identify the location of objects or people using the RFID technique. The location identification system based on RFID was constructed and tags were arranged in a square pattern. The real location and experimentally predicted location of an object containing a reader were compared to confirm the error. Instead of the existing papers that obtained the approximately location of a reader by calculating the center of gravity of all tags read by that reader, in this study, the predicted location was obtained by the median value and the radiation pattern. This study validated which method was the most efficient among the three methods proposed in this paper through the data of the read tags. As a result, the method of the median value had the smallest error among those assessed.

비선형부하에 의한 역률보상용 전력 커패시터의 고조파 문제

이동주(Dong-Ju Lee),김종겸(Jong-Gyum Kim),이은웅(Eun-Woong Lee),조연찬(Yeon-Chan Cho) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.7

신경망을 이용한 RFID 실내 위치 인식

이명현(Myeong-hyeon Lee),허준범(Joon-bum Heo),홍연찬(Yeon-chan Hong) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.3

최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. Recently, location recognition technology has attracted much attention, especially for locating people or objects in an indoor environment without being influenced by the surrounding environment GPS technology is widely used as a method of recognizing the position of an object or a person. GPS is a very efficient, but it does not allow the positions of objects or people indoors to be determined. RFID is a technology that identifies the location information of a tagged object or person using radio frequency information. In this study, an RFID system is constructed and the position is measured using tags. At this time, an error occurs between the actual and measured positions. To overcome this problem, a neural network is trained using the measured and actual position data to reduce the error. In this case, since the number of read tags is not constant, they are not suitable as input values for training the neural network, so the neural network is trained by converting them into center-of-gravity inputs and median value inputs. This allows the position error to be reduce by the neural network. In addition, different numbers of trained data are used, viz. 50, 100, 200 and 300, and the correlation between the number of data input values and the error is checked. When the training is performed using the neural network, the errors of the center-of-gravity input and median value input are compared. It was found that the greater the number of trained data, the lower the error, and that the error is lower when the median value input is used than when the center-of-gravity input is used.