A Study on the Contents for Operation of Tunnel Management Systems Using a View Synthesis Technology

Bumjin Park,Hyungsoo Kim,Chang-gyun Roh 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.- No.-

Generating Multi-agent Patrol Areas by Reinforcement Learning

Bumjin Park,Cheongwoong Kang,Jaesik Choi 제어로봇시스템학회 2021 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

In this paper, we designed reinforcement learning environment for distributed patrolling agents. In the partially observable environment, the agents take actions for each one’s interest and the non-stationary problem in multi-agent setting encourages the agents not to invade other agent’s region. In our environment, the patrolling routes for the agents are generated implicitly. We suggested different types of the environments and evaluated with different initial positions of the agents. We also show how the reinforcement learning algorithm changes the distribution of agents as training time goes.

A 62.6-pJ/Conversion Temperature Sensor with a Capacitor Voltage Division

Bumjin Park,Youngwoo Ji,Jae-Yoon Sim 대한전자공학회 2021 Journal of semiconductor technology and science Vol.21 No.1

This paper presents an ultra-low-power temperature sensor that detects the temperature with a leakage-based bandgap circuit and converts it with an asynchronous SAR ADC. The implemented temperature sensor consumes 487 ㎺ at 20℃ with an energy efficiency of 62.6 pJ/conversion. A 1-point and 2-point calibrations show peak-to-peak inaccuracies of -3.43/+2.77 ℃ and -1.63/+1.63℃, respectively, in a temperature range of -30-to-100 ℃. The supply sensitivity is 0.61 ℃/V at 20 ℃.

주거래은행이 차입기업의 퇴직연금적립수준에 미치는 영향

박범진 ( Bumjin Park ) 보험연구원 2024 보험금융연구 Vol.35 No.2

많은 선행연구는 주거래은행이 차입기업의 다양한 경영활동에 미치는 영향을 다루어 왔다. 그러나 아직 주거래은행의 재정건전성이 차입기업의 퇴직연금적립수준에 미치는 영향을 다룬 연구는 없었다. 본 연구는 재정건전성을 나타내는 주거래은행의 경영지표가 퇴직연금적립수준에 미치는 영향을 다중회귀모형으로 분석하였다. 분석결과에서 주거래은행의 재정건전성이 높을 때 차입기업은 원활한 자금조달이 가능해지고 현금 사용 제약도 낮아져 상대적으로 퇴직연금적립수준이 높아지는 것으로 나타났다. 더 나아가 주거래은행은 차입기업의 차입의존도와 관계없이 퇴직연금적립수준에 중대한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 주거래은행이 기업의 차입의존도와 관계없이 중요한 기업지배구조 요소 중 하나임을 보여준다. 따라서 기업과 외부이해관계자 간에 정보비대칭(information asymmetry)을 완화하기 위해 주거래은행과 경영자 간에 커뮤니케이션 정보도 공시할 필요가 있음을 시사한다. Previous research has addressed the influence of main banks on various business activities of borrowing firms. However, there has yet to be any study on the effect of the main bank's financial soundness on the pension funding level of the borrowing firm. This study analyzed the effect of the main bank’s management indicators, which indicate financial soundness, on the pension funding level using multiple regression models. The analysis results show that when the financial soundness of the main bank is high, borrowing firms can raise funds smoothly and restrictions on cash use are lowered, resulting in a relatively higher level of pension funding. Furthermore, the main bank was found to have a significant effect on the pension funding level regardless of the firm’s dependence on borrowing. This study indicates that the main bank is one of the important corporate governance elements regardless of the firm’s dependence on borrowing. Therefore, this suggests that there is a need to disclose communication information between the main bank and management in order to alleviate information asymmetry between the firm and external stakeholders.

신경회로망을 이용한 적응 고차조화제어 기법 연구

박범진(Bumjin Park),박현전(Hyunjun Park),홍창호(Changho Hong) 한국항공우주학회 2005 韓國航空宇宙學會誌 Vol.33 No.3

본 논문에서는 광범위한 함수 근사성질을 갖고 있는 신경회로망을 이용하여, 시스템의 입출력 조화성분의 선형관계를 표현하기 위해 추정된 전달행렬의 적용범위를 확장할 수 있는 적응 고차조화제어(Higher Harmonic Control, HHC) 기법을 제안하고 있다. 신경회로망의 학습신호는 추정된 전달행렬을 기반으로 계산된 최적제어 이득 값 행렬을 이용하여 구성된다. 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습방법은 Lyapunov 직접 방법을 이용하여 유도하였다. 6개의 입력과 2개의 출력을 갖는 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 적응 고차조화제어 기법이 불확실한 전달행렬에 적용 가능함을 보였다. In this paper, adaptive higher harmonic control technique using Neural Networks (NN) is proposed. First, linear transfer function is estimated to relate the input harmonics and output harmonics, then NN which has the universal function approximation property is applied to expand application range of the transfer function. Optimal control gain matrix computed from the transfer function is used to train NN weights. Online weight adaptation laws are derived from Lyapunov's direct method to guarantee internal stability. Results of the simulation of 6-input 2-output nonlinear system show that adaptive HHC is applicable to the system with uncertain transfer function.

OPPAV 축소기 운동 모델 개발

박범진(Bumjin Park),김유신(Yushin Kim),조준호(Junho Cho),강영신(Youngshin Kang),최성욱(Seongwook Choi) 한국항공우주학회 2021 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2021 No.11

신경회로망을 이용한 헬리콥터 적응 비선형 제어

박범진(Bumjin Park),홍창호(Changho Hong),석진영(Jingyoung Suk) 한국항공우주학회 2004 韓國航空宇宙學會誌 Vol.32 No.4

본 논문에서는 광범위한 비선형 함수 근사 성질을 갖고 있는 온라인 적응 신경회로망을 이용하여 헬리콥터 비행 제어 시스템을 설계하였다. 기존의 시스템 모델링 오차를 보상하는 방식과는 달리, 시스템의 입출력 정보를 통해 피드백 선형화 기법에서 필요한 두 개의 비선형 함수를 신경회로망을 이용하여 대체하는 방법을 적용하였다. 두 개의 비선형 함수를 신경회로망으로 대체하여 구성된 폐회로 시스템의 추적 성능과 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습 방법을 리야프노프 함수를 이용하여 유도하였다. 그리고 헬리콥터 저속 비행 모드에 대한 수치 시뮬레이션 결과를 통해 신경회로망을 적용한 제어시스템의 성능을 검증하였다. In this paper, the helicopter flight control system using online adaptive neural networks which have the universal function approximation property is considered. It is not compensation for modeling errors but approximation two functions required for feedback linearization control action from input/output of the system To guarantee the tracking performance and the stability of the closed loop system replaced two nonlinear functions by two neural networks, weight update laws are provided by Lyapunov function and the simulation results in low speed flight mode verified the performance of the control system with the neural networks.

Toroidal-Shaped Coils for a Wireless Power Transfer System for an Unmanned Aerial Vehicle

Jaehyoung Park,Jonghoon Kim,Yujun Shin,Bumjin Park,Won-Seok Kim,Seok-Jong Cheong,Seungyoung Ahn 한국전자파학회JEES 2019 Journal of Electromagnetic Engineering and Science Vol.19 No.1

Unmanned aerial vehicles (UAVs) using communications, sensors, and navigation equipment will play a key role in future warfare. Currently, UAVs are monitored to prevent misfire and accidents, and the conventional method adopted uses wires for data transmission and power supply. The repeated connection and disconnection of cables increases maintenance time and harms the connector. For convenience and stability, a wireless power transfer system to power UAVs is needed. Unlike other wireless power transfer (WPT) applications, the size of the receiving coils must be small, so that the WPT systems can be embedded inside space-limited UAVs. The small size reduces the coupling coefficient and transfer efficiency between the transmitting and the receiving coils. In this study, we propose a toroidal-shaped coil for a WPT system for UAVs with high coupling coefficient with minimum space requirements. For validation, conventional coils and the proposed toroidal-shaped coil were used and their coupling coefficient and power transfer efficiency were compared using simulated and measured results. The simulated and measured results were strongly correlated, confirming that the proposed WPT system significantly improved efficiency with negligible change in the space requirement.

기업의 사회적 책임과 회계성과에 대한 지배주주의 조절효과

박범진(Bumjin Park) 대한경영학회 2019 大韓經營學會誌 Vol.32 No.5

신경회로망 보상기를 이용한 무인헬리콥터의 비선형적응제어

박범진(Bumjin Park),홍창호(Changho Hong) 한국항공우주학회 2010 韓國航空宇宙學會誌 Vol.38 No.4

PD 제어기 기반으로 설계된 무인헬리콥터의 내부루프 제어기의 성능을 향상시키기 위하여 한 개의 신경회로망이 적용되었다. 오차방정식의 응답특성 기반으로 설계된 PD 제어기는 운동모델의 비선형성에 의해 성능이 저하된다. 이러한 비선형성은 운동모델로부터 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)로 분리되었고 신경회로망의 출력에 의해 보상되었다. 신경회로망의 학습에는 제어기 안정성 보장을 위하여 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 신경회로망에 의한 PD제어기의 성능향상은 비선형성을 갖고 있는 무인헬리콥터의 수치시뮬레이션 결과로 보였다. To improve the performance of inner loop based on PD controller for an unmanned helicopter, neural networks are applied. The performance of PD controller designed on the response characteristics of error dynamics decreases because of uncertain nonlinearities of the system. The nonlinearities are decoupled to modified dynamic inversion model(MDIM) and are compensated by the neural networks. For the training of the neural networks, online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method are used to guarantee the stability of the controller. The results of the improved performance of PD controller by neural networks are illustrated in the simulation of unmanned helicopter with nonlinearities.