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이종 임베디드 시스템의 멀티태스킹을 위한 MDA(Model Driven Architecture) 기반의 설계
손현승,김우열,김영철,Son, Hyun-Seung,Kim, Woo-Yeol,Kim, R. Young-Chul 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.3
복잡한 임베디드 시스템의 멀티태스킹 지원은 실시간 운영체제가 요구된다. 이종의 임베디드 시스템 개발 환경에서 각각의 시스템에 최적화 된 운영체제와 프로세서를 사용한다. 본 논문에서는 이종 임베디드 시스템 개발 시 기존의 크로스 컴파일러 대신, 운영체제의 API 정보 및 프로세서 레지스터 구성 정보의 UML 프로파일화 방식을 제안한다. 이는 각각의 임베디드 시스템에 적합한 프로파일을 이용해 이종의 시스템 개발 환경을 선택하여 자동 코드 발생을 통해 개발 기간 및 비용을 단축할 수 있다. 적용사례로서 이종 시스템 프로파일 정보를 이용해 이종의 실시간 운영체제 (brickOS와 uC/OS-II) 및 프로세서(Hitachi H8과 Intel PXA255)에 맞는 모델 및 코드를 생성하여 포팅 하였다. The complicated embedded system for multi-tasking requires RTOS(real-time operating system). It uses the optimal OS and processor to each embedded system on the heterogeneous development environment. This paper is proposed to use UML profile of OS API and Processor Configuration, instead of cross-compiling for developing the heterogeneous embedded system. This reduces the development time and cost through generating the automatic source code with the profile information of each embedded system. We generate and port the code after modeling the two heterogeneous real time operating systems (brickOS and uC/OS-II) and the processors (Hitachi H8 and Intel PXA255) with our proposed profile of the heterogeneous embedded system.
손현승(Hyun Seung Son),박진배(Jin Bae Park),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 기동표적 추적을 위한 가속도 추출 기법을 소개한다. 기동표적 모델의 결정적인 요소인 표적의 가속도는 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 기동방정식이 특성화되기 때문에, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하는 가정하에 기동표적 추적을 실시한다. 또한 잡음의 크기를 판단하기 위한 적절한 기준값을 설정하기 위해 퍼지룰에 의한 계산과정을 이용하며, 이에 따라 결정되는 값을 기준점으로 하는 표적의 이동구간을 측정치와 비교하여 잡음수준을 계산하는 알고리즘을 구성한다. 칼만필터를 기반으로 하는 필터링 기법을 가속도 추출을 통해 표적의 기동에 더욱 적응할 수 있게 한다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 적절성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시한다.
기동 표적 추적을 위한 지능형 최대 잡음 수준 설정 알고리즘
손현승(Hyun Seung Son),박진배(Jin Bae Park),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 기동표적 추적을 위한 지능형 모델을 소개한다. 기동표적 모델의 결정적인 요소인 표적의 가속도를 시변변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 잡음의 크기를 판단하기 위한 기준점을 적절히 설정하기 위해 퍼지기법을 이용하였으며, 이에 따라 결정되는 값을 기준점으로 하는 표적의 이동구간을 측정치와 비교하여 잡음수준을 계산하는 알고리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
기동표적의 예상명중위치 산출을 위한 지능형 IMM 알고리즘
손현승(Hyun Seung Son),박진배(Jin Bae Park),김종선(Jong Sun Kim),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
본 논문에서는 기동표적 추적에서 발전한 명증 예상위치 산출을 위한 모델을 소개한다. 본 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 기동표적과 그 표적을 명중시키기 위한 제2의 기동표적을 두고, 두 표적이 중첩하기 위한 최적의 예상위치와 그 시간을 계산하는 알고리즘을 구성한다. 이때, 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 그러고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
FCM 클러스터링 기반 비선형 기동표적의 외란분석 알고리즘
손현승(Hyun-Seung Son),박진배(Jin-Bae Park),주영훈(Young-Hoon Joo) 대한전기학회 2011 전기학회논문지 Vol.60 No.12
This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.