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- 저자 : 김현열(Hyon-Yul Kim) (검색결과 4 건)
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Implementation of Smart car using Fuzzy Rules
배철수(Bae, Cheol-Soo),김현열(Kim, Hyon-Yul),이승규(Lee, Seung-Kyoo),김태우(Kim, Tae-Woo),강용석(Kang, Yong-Seok),황선기(Hwang, Sun-Ki) 한국정보전자통신기술학회 2012 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.5 No.2
Future vehicle must be both driver-friendly and able to adapt to changes in the road's conditions. The system is needed to adapt to both the driver and the circumstance for maximum convenience and safety. In order to solve these problems, this paper proposes an algorithm for developing smart vehicles. In this paper, it is simulated to compare the performance of a normal car with that of the algorithm-implemented vehicle in a potential accident. Through the computer simulation, it proved that the algorithm-implemented vehicle automatically adjusted the mirrors and seat for the maximum comfort and driver's awareness of the circumstance.
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박광채(Park, Kwang-Che),김현열(Kim, Hyon-Yul),배철수(Bae, Cheol-Soo) 한국정보전자통신기술학회 2013 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.6 No.4
최근 센서의 응용 분야가 다양해지면서, 센서 네트워크의 신뢰성에 관한 관심이 증대되어왔다. 본 논문에서는 송신 센서노드로부터 싱크노드까지의 데이터 전송에 있어 신뢰성을 보장하며 에너지 효율을 극대화하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 전송 경로에 있는 노드들을 임시적으로 그룹화 하여 그룹 내에서는 end-to-end ACK 시스템을 사용하고, 그룹 간 통신에는 Hop-by-Hop ACK 시스템을 사용한다. 제안된 기법은 기존에 제안된 다양한 라우팅을 기법들에 추가적으로 적용 할 수 있는 방법으로, 네트워크 수명을 연장시키며 신뢰성을 보장한다. In recent years, many applications in WSN have increasingly interested in data transfer reliability. In this paper, we propose a dynamic grouping transfer mechanism which maintains both reliability and energy efficiency in transmission from a source to a sink. The proposed scheme considers channel error of each node. Then it uses an end-to-end ACK transmission in a group and a hop-by-hop ACK transmission between groups. Consequently this mechanism minimize the cost of packet transfer along with enhancing the network lifetime and reliability.
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컴퓨터 비전 기술을 기반으로 한 자동 차량 감시 시스템 연구
정하영(Ha-Young Cheong),최종환(Chong-Hwan Choi),최영규(Young-Gyu Choi),김현열(Hyon-Yul Kim),김태우(Tae-Woo Kim) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.2
본 논문은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 자동 차량 감시 시스템을 제안하였다. 실시간 주행표시 시스템은 ITS의 필수 요건을 충족하면서, 자동 감시제어가 가능한 시스템이다. 이러한 장점은 확실한 자동차 추적에 대해 주요 장애물 처리 시스템 적용할 경우, 움직이는 물체에 대한 그림자 추적이다. 추적 차량 이미지에서 모든 종류의 정보를 획득하기 위해 차량을 확실하게 감시 화면에 나타나게 하였다. 시간이 지남에 따라 차량을 정밀 추적 제어 할 필요가 있고, 입체 모델 기반 접근 방식 또한 필요한 방식으로 적용하였다. 일반적으로 개체 또는 와이어 프레임 모델의 골격에 의해 차량의 각각의 유형을 나타내었고, 시스템이 실시간 실행되지 않더라도 차량 궤적은 3D기반 방식에서 높은 정밀도로 측정 될 수 있다는 점을 보여 준다. 본 논문에서는 차량, 배경, 그림자에 적용 가능하고, 도로 교통 감시의 시스템을 분할 방법을 역시 적용하였다. 과속 자동차의 속도 추적을 통해 낮은 레벨의 차량제어 추적기의 유효성 역시 실행 하였다. 결론에서 개발된 추적 제어시스템에서 향상된 자동차 추적의 방법을 개선하고자 하였으며 고속도로 감시제어 시스템을 개발하고자 하였다. In this paper, we has proposed an automatic vehicle monitoring system based on computer vision technology. The real-time display system has displayed a system that can be performed in automatic monitoring and control while meeting the essential requirements of ITS. Another advantage has that for a powerful vehicle tracking, the main obstacle handing system, which has the shadow tracking of moving objects. In order to obtain all kinds of information from the tracked vehicle image, the vehicle must be clearly displayed on the surveillance screen. Over time, it’s necessary to precisely control the vehicle, and a three-dimensional model-based approach has been also necessary. In general, each type of vehicle has represented by the skeleton of the object or wire frame model, and the trajectory of the vehicle can be measured with high precision in a 3D-based manner even if the system has not running in real time. In this paper, we has applied on segmentation method to vehicle, background, and shadow. The validity of the low level vehicle control tracker was also detected through speed tracking of the speeding car. In conclusion, we intended to improve the improved tracking method in the tracking control system and to develop the highway monitoring and control system.
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Direct Controller for Nonlinear System Using a Neural Network
Bae, Cheol-Soo(배철수),Park, Young-Cheol(박영철),Nam, Kee-Hwan(남기환),Kang, Yong-Seok(강용석),Kim, Tae-Woo(김태우),Hwang, Suen-Ki(황선기),Kim, Hyon-Yul(김현열),Kim, Moon-Hwan(김문환) 한국정보전자통신기술학회 2012 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.5 No.1
In this paper, a direct controller for nonlinear plants using a neural network is presented. The controller is composed of an approximate controller and a neural network auxiliary controller. The approximate controller gives the rough control and the neural network controller gives the complementary signal to further reduce the output tracking error. This method does not put too much restriction on the type of nonlinear plant to be controlled. In this method, a RBF neural network is trained and the system has a stable performance for the inputs it has been trained for. Simulation results show that it is very effective and can realize a satisfactory control of the nonlinear system.
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