옥내외 셀이 통합된 PCS환경에서의 트래픽 모델링 ( Traffic Modeling in PCS with the Combined Indoor / Outdoor Cell Structure )

홍연찬,이태봉,이성준,유제훈,장희선 한국통신학회 1995 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2

피드백에 의한 GMDH 알고리듬 성능 향상에 관한 연구

홍연찬,Hong, Yeon-Chan 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.3

복잡한 비선형 시스템을 예측하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 예측 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 전형적인 GMDH 알고리듬에서 층별로 최적의 구조가 결정되지만 전체적으로는 최적의 구조가 결정되지 않을 수도 있다는 문제점을 해결하기 위해 예측된 출력을 실제의 출력과 비교하여 그 에러를 피드백하여 전체적으로 최적의 구조를 가지는 GMDH 예측 모델을 구성함으로 써 보다 정확한 예측이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다. The GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm can be used to predict the complex nonlinear systems. The traditional GMDH algorithm produces the prdicted output of the system model in the output layer through the input layer and the intermediate layers as the prescribed process. The outputs of each layer are produced only by the outputs of the former layer. However, in the traditional GMDH algorithm, though the optimal structure of each layer is derived, the overall structure may not be derived optimally. To overcome this problem, GMDH prediction model which has the overall optimal structure is constructed by feeding back the error between the predicted output and the real output. This can make the prediction more precise. The capability improvement of the proposed algorithm compared to the traditional algorithm is verified through computer simulation.

GMDH를 이용한 비선형 시스템의 모델링 성능 개선

홍연찬,Hong, Yeon-Chan 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.7

비선형 동적 시스템을 모델링하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling)를 적용한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 모델링의 정확성을 위해서는 계산량이 크게 증가한다. 그러므로 본 논문에서는 입력 데이터를 취사선택하는 기준을 점감적으로 조정함으로써 적어도 정확성을 유지하면서 전형적인 GMDH의 단점인 과도한 계산을 피할 수 있는 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, GMDH 알고리듬의 계산량을 성공적으로 줄일 수 있었고 에러율도 소폭 줄일 수 있었다. There have been many researches applying GMDH for modelling nonlinear dynamic systems. However, these methods require a great amount of computation in return of the accuracy. Thus, in this paper, we propose a method to reduce the amount of computation in GMDH by adjusting the adopting criterion of input data in decrement while at least maintaining the accuracy. The simulation result verifies that the proposed method can successfully reduce the amount of computation without the expense of the error rate, if not significantly better.

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.

가변 구조를 갖는 적응 제어기의 설계에 관한 연구

홍연찬,최종헌,Hong, Yeon-Chan,Choi, Jong-Hun 대한전자공학회 1996 전자공학회논문지-B Vol.b33 No.1

고전적인 선형 제어와 가변 구조 제어를 융합한 방식에서 가상 공정(nominal plant)을 적응 관측기로 대체하여 실제 공정의 출력과 가상 공정의 출력 간의 오차가 계속 잔존하게 되는 문제를 해결하였다. 적응 관측기로서는 지수 함수적으로 수렴하는 적응 관측기를 사용하였으므로, 실제 공정의 출력에 적응 관측기의 출력이 빠르게 수렴하여 오차가 잔존하지 않게 되어 제어 시스템의 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있다. In the unification method of classical linear control and variable structure control, a problem that the error between the actual plant output and the nominal plant output exists consistently is solved by replacing the nominal plant with an adaptive observer. Since the exponentially convergent adaptive observer is used, the adaptive observer output converges to the actual plant output rapidly. So, the error does not exist after all and as a result the performance degradation of the control system is prevented.

Design and Implementation of a MIMO Antenna for LTE700/2300/2500/PCS/Wibro/Bluetooth/Wimax Mobile Handset

홍연찬,양운근,이성하 한국전기전자학회 2012 전기전자학회논문지 Vol.16 No.3

In this paper, we designed and implemented the MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) antenna for the mobile handset that could be used for multiple services. Simulation results were obtained using SEMCAD X by SPEAG based on the FDTD (Finite Difference Time Domain) Method which showed that S11 values were less than -6 dB (VSWR < 3) for LTE (Long Term Evolution) 700/2300/2500, K-PCS (Korea-Personal Communication Service : 1,750 ∼ 1,870 MHz), US-PCS (US-Personal Communication Service : 1,850 ∼ 1,990 MHz), Wibro (2,300 ∼ 2,390 MHz), Bluetooth (2,400 ∼ 2,483 MHz), and US-WiMAX (US-World interoperability for Microwave Access: 2,400 ∼ 2,590 MHz) frequency bands. Measured results of the fabricated antenna also showed that it could be used for LTE 700/2300/2500, K-PCS, US-PCS, Wibro, Bluetooth, and US-WiMAX. services.

적응제어를 위한 일반적인 매개변수화 기법 ( A General Parametrization for Adaptive Control )

홍연찬,김종환,최계근 대한전자공학회 1988 대한전자공학회 학술대회 Vol.1988 No.01

인쇄체 및 필기체 숫자의 효율적인 구분 인식 알고리즘

홍연찬 한국지능시스템학회 1999 한국지능시스템학회논문지 Vol.9 No.5

본 논문에서는 인쇄체가 대부분을 차지하는 우편물의 우편번호 분류기에 적용하기 위해 인쇄체 및 필기체를 구분하여 인쇄체는 단일 특징과 단일 신경망으로 저차 연산함으로써 빠르게 분류하고 피기체는 복합특징과 클러스터 신경망을 통한 고차연산으로 정확한 분류를 할 수 있는 속도 면에서 효율적인 신경망 분류기를 제안한다. 제안된 분류기는 인쇄체와 필기체를 구분하여 인쇄체를 분류하는 인쇄체 분류기와 여기서 기각된 필기체 숫자를 인식하는 필기체 분류기로 구성된다. 인쇄체 분류기는 망 특징 벡터를 입력의 단일 신경망 인식기로 빠르게 인쇄체 및 정확히 필기된 필기체를 분류하며그 외의 입력패턴에 대해서는 기각한다. 그리고 필기체 분류기는 4방향 특징 및 앞단에서 추출된 망 특징의 복합특징 벡터 입력으로 [11]에서 제안된 클러스터 신경망을 이용하여 정확한 분류를 할수 있도록 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 숫자 인식 데이터 베이스로 많이 사용되는 NIST의 필기체 숫자 데이터 베이스 및 자체적으로 구성한 인쇄체 숫자 데이터에 대해 실험하였다. 임의의 NIST 필기체 숫자 데이터 500자와 인쇄체 숫자 데이터 500자에 대해 전처리와 특징추출을 제외한 분류시간측정 결과 제안된 방법을 필기체 분류기에 사용할 경우 인쇄체와 필기체의 비율에 따라 49.1%~65.5% 향상된 속도로 분류함으로써 제안된 방법을 필기체 분류기에 적용함으로써 속도 면에서 효율적임을 나타냈다. In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent handwritten classifier.

Predicting of Cutting Forces in a Micromilling Process Based on Frequency Analysis of Sensor Signals and Modified Polynomial Neural Network Algorithm

홍연찬,하석재,조명우 한국정밀공학회 2012 International Journal of Precision Engineering and Vol. No.

Recently, with increasing demand for precise micro-components productions, the importance of micro machining processes is increasing in many fields, including the automotive, aerospace engineering, medical instruments and computer industries. However, compared with macro machining processes, it is very difficult to observe the machining process due to its low MRR (material removal rate), very small tool size, high speed spindle, and low sensor signals levels, etc. Micro tool dynamometer can be a solution for this; however, its applications are limited due to the expense, sensitivity, robustness, and workpiece size. Thus, in the present study, a useful indirect cutting force measurement method involving an acceleration sensor and current hall sensor is proposed. A series of experiments were performed on a precise micro machining stage. Measured signals were analyzed in the frequency domain after FFT (Fast Fourier Transform), and the results were compared with the cutting force components measured via the acceleration sensor and current hall sensor, respectively. From the results, it could be verified that the proposed indirect cutting force measurement method is a useful way to monitor the micro end-milling processes. Finally, to predict the cutting forces in micromilling processes, the modified polynomial neural network (PNN) and the back-propagation neural network are compared.

층간 연결에 의한 GMDH 알고리듬의 모델링 성능 향상

홍연찬,Hong, Yeon-Chan 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.6

복잡한 비선형 시스템을 모델링하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 모델링 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 입력들 중에서는 다른 입력들보다 모델링 결과에 더 큰 영향을 줄 수 있는 입력들이 있을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영향이 큰 입력들을 층간 연결하여 모델링 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다. The GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm can be used to model the complex nonlinear systems. The traditional GMDH algorithm produces the output of the system model in the output layer through the input layer and the intermediate layers as the prescribed process. The outputs of each layer are produced only by the outputs of the former layer. However among the inputs there may be the inputs which can influence the modeling result more than the other inputs. Therefore in this paper the method which improve the modeling capability by interlayer connection of more influential inputs is proposed. The capability improvement of the proposed algorithm compared to the traditional algorithm is verified through computer simulation.