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        • KCI등재

          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.

        • KCI등재

          SEDRIS에서 높이맵의 가시화를 위한 폴리곤 데이터 변환 방법

          손현승,김영철,Son, Hyun-Seung,Kim, Young-Chul 한국인터넷방송통신학회 2015 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.15 No.6

          CPS는 다양한 임베디드 시스템들을 복합적으로 모델링 및 시뮬레이션 한다. 이때 다양한 종류의 모델이 사용되기 때문에 시뮬레이션에 사용되는 데이터들에 대한 체계적인 관리 위해 SEDRIS를 적용한다. SEDRIS는 특정 도메인 환경에서 개발된 환경데이터들을 재사용 및 상호운영 가능하기 때문에 비용과 시간을 절감할 수 있다. 기존 시뮬레이터와 SEDRIS를 연동 위해, 시뮬레이터의 지형 표현에 사용되는 높이맵을 SEDRIS의 레스터 데이터 표현방법으로 변환하여 입력만이 가능하다. 이 문제를 해결위해, 높이맵 표현을 위해 사용되는 RAW파일을 폴리곤 데이터로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 이점을 제공한다. 첫 번째로 SEDRIS 내부에 환경데이터 표현이 가능해진다. 두 번째는 그림파일처럼 보이는 지형을 뷰어로 확인 가능하다. 즉, SEDRIS 비전문가도 지형 환경 데이터를 구축이 가능하다. The Cyber-Physical Systems (CPS) complexly perform modeling and simulation (M&S) for the various embedded systems. In this case, due to use diverse formatted models, we suggest to apply with the SEDRIS to systematically manage the different formatted data on M&S. The SEDRIS can reduce time and cost with reusing and interoperating environment data developed in the specific domain. To do this, we should input the data transformed the height map for terrain representation in a simulator into raster data of SEDRIS for which interoperate between the existed simulator and the SEDRIS. To solve the problem, we propose the transformation method to transfer the polygon data from RAW file used in terrain representation. With the proposed method, we can provide two advantages. First, it can possibly express the environment data into SEDRIS. Second, we can see the terrain like an image file through a viewer. Therefore, even non-expert easily constructs the terrain environment data.

        • KCI등재

          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.

        • KCI등재

          PIP 개념을 이용한 비선형 기동 표적 추적 기법

          손현승(Hyun Seung Son),박진배(Jin Bae Park),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.1

          본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치 값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 기법을 이용한다. 알 수 없는 가속도는 표적의 기동모델에 있어서 추가적인 프로세스 잡음으로 간주되고, 알고리즘 내의 하부 모델들은 각각의 가속도 수준에 따라 구해지는 전체적인 프로세스 잡음에 따라 특성화 된다. 칼만필터 기법이 비선형 기동에 있어 성능이 저하되는 점을 보완하기 위하여 상황에 따라 제안된 기법과 칼만필터를 적응적으로 이용할수 있는 선택적 알고리즘을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성은 몇 가지수치 예를 통하여 증명한다. This paper proposes a new approach on nonlinear maneuvering target tracking. In this paper, proposed algorithm is the Kalman filter based on the adaptive interactive multiple model using the concept of predicted impact point and utilize modified Kalman filter regarding the error between measurement position and predicted impact point. The unknown target acceleration is regarded as an additional process noise to the target model, and each sub-model is characterized in accordance with the variance of the overall process noise which is obtained on the basis of each acceleration interval. To compensate the decreasing performance of Kalman filter in nonlinear maneuver, we construct optional algorithm to utilize proposed method or Kalman filter selectively. To effectively estimate the acceleration during the target maneuvering, the rapid increase of the noise scale is recognized as the acceleration to be used in maneuvering target's movement equation. And a few examples are presented to show suggested algorithm's executional potential.

        • KCI등재

          FCM 기반 추정 가속도 보상을 이용한 기동표적 추적기법 설계

          손현승(Hyun-Seung Son),박진배(Jin-Bae Park),주영훈(Young-Hoon Joo) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.49 No.3

          본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치 기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다. This paper presents the intelligent tracking algorithm for maneuvering target using the positional error compensation of the maneuvering target. The difference between measured point and predict point is separated into acceleration and noise. Fuzzy c-mean clustering and predicted impact point are used to get the optimal acceleration value. The membership function is determined for acceleration and noise which are divided by fuzzy c-means clustering and the characteristics of the maneuvering target is figured out. Divided acceleration and noise are used in the tracking algorithm to compensate computational error. The filtering process in a series of the algorithm which estimates the target value recognize the nonlinear maneuvering target as linear one because the filter recognize only remained noise by extracting acceleration from the positional error. After filtering process, we get the estimates target by compensating extracted acceleration. The proposed system improves the adaptiveness and the robustness by adjusting the parameters in the membership function of fuzzy system. To maximize the effectiveness of the proposed system, we construct the multiple model structure. Procedures of the proposed algorithm can be implemented as an on-line system. Finally, some examples are provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.

        • 다관절 로봇의 효율적인 동작제어를 위한 기술 구현*

          손현승 ( Hyun-seung Son ),김우열 ( Woo-yeol Kim ),김영철 ( R. Young-chul Kim ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

          로봇 산업은 계속 성장 하고 있으나 개발 인력은 부족한 현실이다. 그래서 정부나 기업은 로봇 개발인력을 양성하기 위한 프로그램을 활성화 하고 있다. 다양한 환경에 적용할 수 있는 장점 때문에 다관절로봇은 실제 산업에서 활용도가 높다. 또한 다관절 로봇은 다양한 동작 응용으로 창의력과 응용력을 키울 수 있어 교육에 적합하다. 그러나 다관절 로봇은 많은 수의 모터를 동시에 제어해야 하기 때문에 전문적인 지식이 없을 경우 개발하기 어렵다. 다관절로봇을 교육에 응용하기 위해서는 누구나 쉽게 이용할 수 있는 제어 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 다관절 로봇의 효율적인 동작제어를 위한 기술을 구현하여 피교육자가 로봇을 쉽고 빠르게 개발할 수 있었다. 적용사례로 18개의 모터가 사용되는 6족로봇에 제안한 방법을 사용하여 동작 개발과정을 보여주었다.

        • KCI등재

          잡음 구분에 의한 지능형 기동표적 추적기법

          손현승(Hyun Seung Son),박진배(Jin Bae Park),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.4

          본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다. This paper presents the intelligent tracking method for maneuvering target using the positional error compensation of the maneuvering target. The difference between measured point and predict point is separated into acceleration and noise. K-means clustering and TS fuzzy system are used to get the optimal acceleration value. The membership function is determined for acceleration and noise which are divided by K-means clustering and the characteristics of the maneuvering target is figured out. Divided acceleration and noise are used in the tracking algorithm to compensate computational error. While calculating expected value, the non-linearity of the maneuvering target is recognized as linear one by dividing acceleration and the capability of Kalman filter is kept in the filtering process. The error for the non-linearity is compensated by approximated acceleration. The proposed system improves the adaptiveness and the robustness by adjusting the parameters in the membership function of fuzzy system. Procedures of the proposed algorithm can be implemented as an on-line system. Finally, some examples are provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.

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