Context-aware robot behavior learning for practical human-robot interaction

안혜민 서울대학교 대학원 2020 국내박사

실제 환경에서 사람과 상호작용하는 로봇은 적절한 행동을 생성하기 위해 현재 상황이 담고있는 문맥적 정보를 파악 할 수 있어야 한다. 이러한 문맥 인식 기반의 로봇 행동 생성 기법은 향후 인간 사회에서 공존하는 로봇이 실제 사람과 상호작용하는데에 필수적인 요소가 되어줄 것이다. 본 학위 논문에서는 향후 문맥 인식 기반 서비스 로봇을 구현하기 위해 필요한 네 가지 요소를 제시하며, 각 요소들을 구현하기 위해 사용되는 학습 기반의 방법론들을 제시한다. 첫째, 로봇은 인간 개개인이 가진 고유한 특성에 의해 발생되는 문맥적 정보를 고려해 개개인에게 맞춤화된 행동을 생성할 수 있어야 한다. 개인 맞춤화된 행동 생성을 위해서, 로봇은 각 사용자가 가진 특성을 여러번의 상호작용을 통해 예측해낼 수 있어야 한다. 이러한 사용자 개개인에게 맞춤화된 로봇과의 상호작용은 해당 로봇과 사람간의 유대관계 형성에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 이러한 첫 번째 요소와 관련해, 본 학위 논문은 먼저 사람 개개인이 가진 Personal Space (개인 공간)를 고려해 사용자에게 다가가는 맞춤형 접근 경로 생성 방법론을 제시한다. 해당 방법론은 먼저 개인공간을 모델링 할 수 있는 Personal Comfort Field를 제안하며, 제안된 Personal Comfort Field는 사람 개개인마다 다른 모양을 갖는다고 가정한다. 해당 Personal Comfort Field의 학습을 위해, 로봇은 사용자 주변을 탐색해가며 사용자가 선호하는 로봇의 접근 경로에 대한 정보를 알아내야 한다. 동시에, 로봇은 현재까지 수집된 로봇에 대한 사용자의 비언어적 반응 정보에 기반해 예측된 Personal Comfort Field 값을 토대로 접근 경로를 생성할 수 있어야 한다. 본 학위논문에서는 이러한 Exploration-Exploitation Trade-off (탐사-이용 트레이드 오프)를 해결하기 위한 방법론을 제시하며, 해당 방법론이 높은 확률로 최적의 맞춤형 접근경로를 생성해 낼 수 있음을 증명하였다. 실험 결과들은 해당 방법론이 성공적으로 사용자 개개인의 Personal Comfort Field를 학습하고 그에 기반해 사용자에게 불편함을 가져다 주지 않는 접근 경로 생성에 성공하였음을 보인다. 둘째, 현재 상황에 담긴 문맥 정보의 파악을 어렵게 만드는 불확실성이 인간에 의해 발생될 경우, 로봇은 이를 해결하기 위한 행동을 생성할 수 있어야 한다. 예를 들어, 사람의 행동이나 언어 명령이 애매모호하게 원하는 바를 표현하게 될 경우, 이로 인해 발생되는 불확실성은 현재 로봇의 인식 구조 내부에도 불확실성을 야기할 수 있다. 이때 로봇은 발생된 인지불확실성을 감소시키기 위해 사람과 상호작용함으로써 추가적인 상황 정보를 얻어낼 수 있어야 하며, 얻어진 추가 정보에 기반해 주어진 명령을 더욱 성공적으로 수행할 수 있어야 한다. 상호작용에 기반해 불확실성을 감소시켜 주어진 업무를 성공적으로 처리하는 로봇의 이러한 능력은 해당 로봇에 대한 인간의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이다. 이러한 두 번째 요소와 관련해, 본 학위 논문은 상황에 대한 로봇의 인식과 관련한 불확실성이 발생하였을 때 해당 불확실성을 감소시키기 위해 효율적으로 사람과 의사소통할 수 있게 하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 사람으로부터 특정 물체를 집어 올리라는 명령을 받아 수행하는 로봇에 적용된다. 먼저, 사람이 로봇에게 언어 명령을 내리면 로봇은 해당 명령이 가리키는 물체의 위치를 예측하는 heatmap을 생성하고, 현재 예측값이 갖는 불확실성과 관련된 heatmap 또한 생성한다. 만약 사람이 로봇에게 두 가지 이상으로 해석될 수 있는 애매모호한 언어 명령을 내리게 될 경우, 해당 방법론은 높아진 불확실성을 감소시키기 위해 적절한 질문을 사람에게 건넨다. 실제 로봇 실험을 포함한 실험결과들은 제안된 방법론이 상황이 가진 불확실성을 감소시키기에 적절한 질문을 사람에게 건넴으로써 효율적으로 상호작용할 수 있었음을 보인다. 셋째, 로봇은 인간이 내린 언어 명령 내부에 담겨있는 문맥적 정보를 파악해 해당 명령이 가리키는 적절한 행동을 수행할 수 있어야 한다. 사람이 로봇에게 여러 번 연속해서 명령을 내리게 될 경우, 이전에 내렸던 언어 명령 또는 로봇이 지금까지 해온 행동들은 현재 언어 명령이 어떻게 해석되어야 하는지에 영향을 미칠 수가 있다. 예를 들어, 사람이 로봇에게 ``다른 빨간 블럭을 방금 네가 움직인 블록 옆에 두어라." 라고 명령할 경우, 로봇은 어떤 빨간 블럭이 ``다른" 블럭인지, 그리고 어떤 블럭이 자신이 이전에 움직였던 블럭인지 인지하고 있어야 한다. 이러할 경우 로봇은 이전까지 사람과 이루었던 상호작용 정보들을 특징점 벡터로 만들어 저장해 명령 내부의 문맥적 정보를 파악할 수 있어야 하며, 해당 능력은 두 번째 요소와 유사하게 로봇에 대한 인간의 신뢰도를 향상시키는데 기여할 수 있을 것이다. 본 학위 논문은 이러한 세 번째 요소와 관련해, 문맥적 정보를 파악해야 제대로 이해할 수 있는 언어적 명령을 로봇이 해석할 수 있게 하기 위한 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 사람으로부터 특정 물체를 집은 뒤 특정 위치로 옮기라는 명령을 받아 수행하는 로봇에게 적용된다. 제안된 방법론은 심층 신경망 구조에 의존하고 있으며, 해당 신경망 구조는 문맥적 정보를 고려하지 않는 신경망, 문맥적 정보를 고려하는 신경망, 앞서 언급된 두 신경망에서 생성된 정보를 합쳐 물체를 조작하기 위해 사용될 수 있는 heatmap을 생성할 수 있는 신경망으로 구성되어있다. 입력되는 언어적 명령이 얼마나 문맥적 정보에 의존하고 있는지가 파악되면, 문맥적 정보를 고려하지 않는 신경망 및 문맥적 정보 고려 신경망에서 얻어진 정보를 적절히 조합해 물체 조작에 필요한 heatmap이 생성되게 된다. 실제 로봇 실험을 포함한 실험결과들은 제안된 방법론이 효과적으로 사람의 명령 내부에 담긴 문맥적 정보를 파악해 주어진 과제를 성공적으로 수행할 수 있었음을 보인다. 마지막으로, 언어, 음악 그리고 행동과 같은 인간의 다양한 표현 양식간의 관계를 배움으로써, 로봇은 현재 사람의 표현이 가진 문맥적 정보를 이해하고 그들의 행동양식에 기반해 사람과 의사소통 할 수 있어야 한다. 사람이 가지고 있는 의사소통 방식들간의 연관성을 이해하고, 그에 기반해 인간적인 움직임을 구현해 인간과 상호작용 할 수 있는 로봇의 능력은 해당 로봇에 대한 인간의 호기심과 애정을 향상시키는데 도움이 될 것이다. 이러한 마지막 요소와 관련해, 본 학위 논문은 사람의 언어로 서술된 인간의 행동을 구현할 수 있는 방법론과, 사람이 들려주는 어떤 노래에도 맞춰서 춤을 추는 동작을 생성할 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 방법론들은 사람이 가진 다양한 의사소통 방식들인 언어, 음악 그리고 행동간의 관계를 학습해, 임의의 문장 또는 음악이 주어지면 그에 해당하는 로봇 행동을 생성할 수 있게 하여 조금 더 사람같이 행동할 수 있는 로봇 구현에 이바지한다. 언어-행동간의 연관성을 학습하는 첫 번째 방법론과, 음악-행동간의 연관성을 학습하는 두 번째 방법론은 모두 심층 신경망 기반의 기계 학습 기법을 응용해 구현되었다. 실험 결과들은 제안된 방법론들이 언어 및 음악 입력을 받게 되었을 때 적절한 로봇 행동을 생성하는데 성공하였음을 보인다. Robots interacting with humans in the real world should be able to grasp the context of the current situation for generating an appropriate behavior. Context-aware behavior generation techniques will become an essential component for implementing future service robots which coexist and interact with real people. In this dissertation, four factors required to implement a context-aware service robot are introduced, and learning based methodologies for implementing each factor are proposed. First, robots should be able to generate a personalized behavior. For generating a personalized behavior, robots need to be able to estimate characteristics of each user through several interactions. Regarding the first factor, this dissertation proposes a methodology for generating a personalized trajectory for approaching a human user by considering the shape of individual personal space. We propose a personal comfort field that can model human's personal space, and assumes that the proposed personal comfort field has a different shape for each user. To learn individual personal comfort field, a robot needs to navigate around the user to find the information about user's preferred approaching trajectory. At the same time, a robot needs to be able to generate the approaching trajectory based on the personal comfort field, which has been predicted based on user's nonverbal response toward a robot. This dissertation has solved this exploration-exploitation tradeoff, and proved that the proposed methodology is able to generate an optimal personalized approaching trajectory with high probability. Second, robots should be able to generate a behavior to address the uncertainty caused by humans, which makes them difficult to understand the context of the current situation. For example, when human behavior or language command arises the uncertainty in robot's perception, a robot should be able to reduce that uncertainty by obtaining the additional information through interaction with humans. Regarding the second factor, this dissertation suggests a methodology that enables a robot to efficiently communicate with humans by reducing the uncertainty via interaction. The proposed methodology is applied to a real robot that picks up the object that a person has ordered by language sentences. When a person gives a language command to a robot to pick up a specific object, the robot generates a heatmap which predicts the position of the referred object, and also generates a heatmap related to the uncertainty of current estimation. If a person gives a robot an ambiguous language command that can be interpreted more than one way, the proposed methodology generates an appropriate question for the person in order to reduce the current uncertainty. Experimental results including real robot experiments, show that the proposed methodology is able to interact with humans effectively by asking them the right question to reduce the uncertainty of the situation. Third, robots should be able to grasp the contextual information contained within the human language commands, and perform the actions represented by the commands. When a human gives several orders in a row to a robot, the previous commands and what the robot have done can affect how the current language command should be interpreted. For example, when a human instructs a robot to ``Place another red block right next to the block that you just moved", the robot needs to understand which red block is the ``another" block, and which block is the one that a robot have moved earlier. Regarding this, this dissertation proposes a methodology that enables a robot to understand a human context when following a series of language instructions while making visual observations. We focus on the task that a robot is expected to build blocks according to the given language instructions. To tackle this problem, the structure of the proposed neural network is designed to abstract robot's previous visual and language experiences into a feature vector. Based on the feature, language command and image, the proposed network generates two heatmaps which indicate the location of the target object and where the object should be placed. Experimental results show that the proposed network can successfully interpret the given language command and observed image according to the understood context. Finally, by learning the relationships between various means of human expression, such as language, music and action, robots should to be able to understand the contextual information of human expressions and express them through behaviors. Robot's ability to understand and interact with humans based on the various methods of communication such as language, behavior, and music, will help to improve human curiosity, bond and affection toward the robot. Regarding this factor, this dissertation presents a methodology which generates an action sequence described in human language, and another methodology which generates a dance sequence to the given music. These methodologies learn the relationships between language, music, and behavior, which are the various ways of human communication, and contribute to making a human-like robot by generating robot behaviors corresponding to the language sentence or music. The first method which learns the relationship between language and behavior, and the second method which learns the relationship between music and dance, are all based on the deep neural networks. Experimental results show that proposed methodologies succeed in generating a robot behavior which corresponds to given inputs from language and music domain.

무선 센서 네트워크에서의 전송 자원 관리 기술

정광희 서울대학교 2016 국내석사

무선 센서 네트워크를 사용하여 산불 감시, 농장 관리, 공장 자동화, 가정 자동화 등 다양한 IoT 서비스 구현을 위해서는 다양한 트래픽을 처리할 수 있는 저전력 통신 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크 구축에 널리 쓰이는 ZigBee는 CSMA/CA를 사용하여 신호를 송수신하므로 대규모/고밀집 환경에서 신호 송수신 경쟁 및 숨은 기기 충돌로 인한 전송 성능 저하가 심각하다. ZigBee는 신호를 송수신하는 활성 구간과 휴식을 취하는 비활성 구간으로 이루어지는 프레임 구조를 사용하여 전력 소모를 줄일 수 있으나 각 부모 기기의 자녀 기기 수와 트래픽을 고려하지 않고 동일한 크기의 활성 구간을 사용하므로 패킷 손실 및 전력 낭비 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 패킷 송수신 성능을 향상시키며 전력 소모를 최소화하는 전송 자원 관리 기법을 제안한다. 부모 기기는 활성 구간의 일부를 자녀 라우터들에게 TDMA 방식의 전용 전송 자원으로 할당하고, 나머지 활성 구간을 자녀 종단 기기들에게 CSMA/CA 방식의 공용 경쟁 전송 자원으로 할당하여 신호를 송수신하게 한다. 각 기기들은 송신하는 패킷에 다음에 송신할 패킷의 정보와 버퍼 경고 정보를 포함시켜 전송하여, 부모 기기들이 자녀 기기들과의 상/하향 트래픽을 인지하여 패킷 송수신에 필요한 전송 자원과 자신의 활성 구간 크기를 적응적으로 조정한다. 또한, 상기 전용 전송 자원을 사용하는 부모-자녀 기기들은 할당된 자원에서 상기 다음에 송신할 패킷의 정보에 따라서 송수신 역할을 변경하며 상/하향으로 패킷을 송수신하고, 전체 활성 구간에서 송수신을 완료한 기기들은 수면 상태로 전환한다. 모의 실험을 통해 제안 기법의 성능을 다양한 통신 환경에서 검증한다. It is required for the deployment of Internet of things (IoT) services to employ low-power communication technology that can support a various kinds of traffic in wireless sensor networks (WSNs). ZigBee has been applied to the construction of WSNs, but it may not provide desired transmission performance mainly due to the use of carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) which is vulnerable to signal collision and hidden node problems in large-scale WSNs. ZigBee can save power consumption with the use of duty-cycle frame structures comprising active and inactive period, but it may seriously suffer from packet loss and power waste mainly due to the use of active period of a fixed equal size without consideration of the size of child devices and traffic. In this thesis, we consider the resource management to improve packet transmission performance and to reduce power consumption in cluster-tree structured WSNs. A parent device utilizes a portion of its active period as exclusive resource to its child routers for time division multiple access (TDMA) and the rest of its active period as common resource to its child end devices for CSMA/CA. Each device transmits its packets including the information of the next packet and buffer status, enabling its parent device to adaptively allocate the resource to its child devices and its active period as well. Moreover, the proposed scheme utilizes the allocated resources efficiently by changing transmission and reception role according to the priority of transmitting packets and by entering sleep modes after recognizing the termination of transmission and reception. Finally, the performance of the proposed scheme is verified by computer simulation.

Novel Data Generation Frameworks for Mitigating Data Scarcity in Dialogue Systems

김용일 서울대학교 대학원 2024 국내박사

Dialogue systems, which include conversational agents, open-domain dialog sys- tems (ODD), and task-oriented dialog systems (TOD), play a crucial role in advancing human-computer interaction. Despite significant advancements driven by Large Lan- guage Models (LLMs), these systems still face critical challenges, especially in achiev- ing specific conversational goals and adapting to dynamic conversational contexts. A primary obstacle is the scarcity of domain-specific data, which is crucial for training task-oriented systems and informative dialogue systems but often limited or costly to obtain. This paper explores innovative frameworks designed to overcome these chal- lenges related to data scarcity. We introduce novel methodologies for automating the creation of dialogue datasets, with a specific focus on resolving database search ambi- guities and generating high-quality, information-seeking dialogues from standard text passages. Additionally, we propose a unique multi-passage-to-dialog framework that addresses the complexities of topic shifts in dialogues, a persistent issue even in ad- vanced LLMs. By integrating these novel frameworks, this research not only addresses the inherent limitations of current dialogue systems but also sets a new standard in the generation and management of conversational data, aiming to enhance the practicality and scalability of dialogue systems across various applications. keywords: Dialogue Systems, Data Scarcity, Dialogue Generation Framework, Human-Computer Interaction student number: 2019-26192 대화 시스템은 대화형 에이전트, 개방형 대화 시스템(ODD), 과제 지향적 대화 시스템(TOD)을 포함해 인간-컴퓨터 상호작용 발전에 중요한 역할을 한다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에도 불구하고, 대화 시스템은 여전히 특정 대화 목표를 달성하고 변화하는 대화 상황에 적응하는 데 어려움을 겪고 있다. 주된 문제 중 하나는 필수적이면서도 비용이 많이 드는 도메인 특화 데이터가 부족한 것이다. 이 논문은 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 대화 데이터 생성 프레임워크를 탐구한다. 우리는 데이터베이스 검색의 모호성을 해결하고 표준 텍스트 구절에서 고품질의 정보 탐색 대화를 생성하는 새로운 자동화 방법론을 소개한다. 또한, 대화 중 주제 변화의 복잡성을 처리할 수 있는 독특한 다중 구절-대화 생성 프레임워크를 제안한다. 이러한 프레임워크를 통합함으로써, 본 연구는 기존 대화 시스템의 한계를 넘어 대화 데이터의 생성 및 관리에 새로운 기준을 제시하고, 다양한 응용 분야에서 대화 시스템의 실용성과 확장성을 향상시키고자 한다. 주요어: 대화 시스템, 데이터 부족의 한계점, 대화 데이터 생성 프레임워크, 인간-컴퓨터 상호작용 학번: 2019-26192

전압강하에 대한 전기기기의 운전한계 특성 및 정량화 기법

정성원 순천대학교 대학원 2008 국내박사

The electric power has the characteristics as follows; the demands of customers fluctuate hourly, the production and the demands are occurring at the same time. So the interests about power quality had been increased domestically and internationally. Because the sensitive nonlinear loads to power quality disturbances of voltage sags and harmonics etc. are prevailing in industry process along with fast development of application technology that use the thyristor and the semiconductor, the economical damage to deterioration of power quality is increasing gradually. So far, the concerns about power quality had been realized as only power provider's matter. But according as disturbances may occur by either power system or customers that owned electrical power equipment, the power quality is no longer the problem of power providers and was considered as a matter of concern between power providers and customers. According to these trends, it is required that theorize interaction about the impact of power quality on electric power equipment. And the study that verifies this by a testing is very important. This paper concentrates on voltage sag that is most frequently occurring among power quality disturbances. This work studies the impact of voltage sag on the operating limits of electric power equipment through a simulation and a testing. Finally, the operating limits curves and the equations of a power acceptability curves for voltage is drawn by a simulation and a testing for selected loads. Also, for the case study about the impact of voltage sag on the load tripping, surveyed the static and dynamic characteristics of power quality and studied the quantification methods of voltage quality about the operating limits of electric power equipment. The impact of voltage sag is analyzed by testing electric equipment such as induction motor, contactor and high pressure discharge lamp, etc. which is used mainly in industry. Also the characteristics of operating limits for selected loads under the impact of voltage sag were analyzed by a testing for power quality. The results made the operating limits curves for voltage and formula. When voltage sag was occurred, the power quality cost index for customers and the estimation index by voltage quality disturbance were developed. Through various cases, it proved that proposed index can have application to real system. This paper can decide demand levels for power quality that is supplied to customers who have various loads by testing of the electric power equipment. Also the quantification method about equipment investment can be used in technology furtherance through mutual agreement of customers and power providers about power quality demands. And it can be used for the design of electric power equipment, the validity estimation about power quality and the quantification of power quality cost about the disturbances. The compensation equipment of power quality will have spread in industry wide and will be used in the design of the compensation equipment of optimum level. Also, it can activate development industry of power quality.

Q-대역 up conversion double balanced mixer 설계

이원조 울산대학교 대학원 2003 국내석사

본 논문에서는 Q-대역에서 사용할 수 있는 Up-Conversion Double Balanced 저항성 믹서를 설계하였다. 본 회로 설계 시 선형성과 각 입출력 포트간의 격리도 향상을 위하여 Double Balanced 구조를 택하였고 저항성 믹서로 구현함으로써 선형성을 더욱 향상시킬 수 있었다. 설계된 회로는 현재 ETRI(한국전자통신연구원) 0.2um GaAs p-HEMT 공정을 통해 제작하였다. 설계된 회로는 MMIC 제작을 위하여 칩 크기를 고려하여 layout을 하였다. 설계된 칩의 크기는 2mm×1.5mm 이다. 설계된 회로의 Simulation 결과 입력 IF 전력에 따른 출력 파워의 P1dB는 -6dBm이며 IP3는 10dBm 이상이었다. 저항성 믹서로 인한 변환 손실(변환 이득)은 18dB(-18dB)였다. 이상적인 선로를 이용한 믹서의 경우와 본 회로의 distributed 방식을 이용한 믹서의 특성 차이를 알아본 결과 약 10dB의 변환 이득의 차이가 났다. This paper describes a design of a Q-Band Up-Conversion Double-Balanced Resistive Mixer. The Double Balanced Mixer, IF Balun, LO balun, RF balun, and bias circuit are integrated on chip. The topology of the circuit is the double balanced mixer for the good linearity and superior isolation at each ports. Also FET resistive mixer has good linearity. The designed chip is on fabrication by the ETRI GaAs p-HEMT 0.2um process. The chip size is 2.0mm×1.5mm. The simulated results of the circuit are -6dBm of P1dB and 10dBm of IP3 as IF power sweep. And the conversion gain of the mixer is about -18dB.

SVD-Based Unitary Processing for Downlink Multiuser MIMO systems

이형주 서울대학교 대학원 2013 국내박사

다중 사용자 다중 안테나 프로세싱은 동시에 여러 명의 사용자에게 서비스를 제공함으로써 커다란 셀 용량 증대를 얻을 수 있는 기술로 지난 10년 간 3GPP-LTE Advanced, IEEE 802.16m, IEEE 802.11ac 등의 차세대 무선 통신 표준에 상당한 관심을 받아왔다. 이 학위 논문에서는 현실적인 구현을 고려하여 적은 계산량과 다양한 무선 통신 시스템에 적용 가능성을 지닌 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법을 제안한다. 특히 다른 두 무선 통신 시스템인 셀룰라 시스템과 무선랜 시스템에 적용하여 제안하는 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법의 평균적인 총 전송률을 평가하고 이를 part I과 part II에 각각 설명한다. 학위 논문의 part I에서는 셀룰라 시스템에 초점을 맞춘다. 셀룰라 시스템은 사용자의 채널 정보를 피드백하기 위해 적은 양의 피드백 비트가 할당되어 있다. 현실적인 구현 가능성을 높이기 위해 적은 계산량을 필요로 하는 선형 빔포밍 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법을 제안한다. 제안하는 선형 빔포밍 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법은 선호빔 색인 피드백, 사용자 선택 알고리즘, 빔포밍 매트릭스 형성 방법이 포함되어 있다. 먼저, 선호빔 색인 피드백 방법은 특히 적은 양의 피드백을 사용하는 시스템에서 사용자의 채널 상태와 인접 사용자와의 간섭의 영향에 관한 정보를 효과적으로 기지국에게 전달한다. 또한, 사용자 선택 방법은 사용자의 수가 기지국의 안테나 수 보다 많은 경우 다중 사용자 다이버시티를 활용하여 평균적인 총 전송률을 향상시킨다. 마지막으로 빔포밍 매트릭스 형성 방법은 사용자로부터의 피드백 정보를 바탕으로 SVD 동작을 통해 쉽게 빔포밍 매트릭스가 계산되기 때문에 기존 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱에 비해 계산상의 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통한 수치 결과를 통해 제안하는 SVD 기반의 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법이 기존 프로세싱 방법에 비해 더 높은 평균 총 전송률 얻을 수 있다는 것을 확인하였다. part II에서는 AP가 다중 사용자 다중 안테나 기술을 통해 여러 사용자에게 동시에 데이터를 전송할 수 있는 IEEE 802.11ac 기반의 무선랜 시스템이 고려되었다. 고려된 무선랜 시스템은 part I에서의 셀룰라 시스템과는 달리 사용자 채널 정보 피드백을 위해 많은 양의 피드백 비트가 할당되었으며, Givens rotation이라는 효과적인 피드백 방법을 사용하여 피드백 정보의 오버헤드를 줄일 수 있다. 그 결과 적은 양의 피드백 할당에 의해 야기되는 채널 양자화 오류를 무시할 수 있다. 그러나 무선랜 시스템에서는 심각한 성능 저하를 일으키는 긴 피드백 지연이 (현실적으로 200 ms이상) 발생할 수 있다. 이와 더불어 무선랜 표준에서 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 구현을 위해 새롭게 정의한 그룹 식별 및 사용자 스케쥴링으로 인해 기존에 셀룰라 시스템에 제안되었던 사용자 선택 방법 등을 직접 적용하기 힘들다. part II에서는 이러한 새로운 내용을 고려하여 효과적이고 현실적인 사용자 스케쥴링 방법을 제안한다. 제안한 스케쥴링 방법은 적은 계산량을 가지고 있으며 평균 총 전송률을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 수치 결과를 통해 사용자 스케줄링을 통한 제안한 SVD 기반의 다중 사용자 다중 안테나 프로세싱 방법은 기존의 프로세싱에 비해 훨씬 좋은 성능을 나타냄을 보여주고, 특히 작은 SNR 영역과 긴 피드백 지연 환경에서 상당한 성능 이득이 있음을 확인하였다. Over the last decade, multiple-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) processing has gained considerable attention in the wireless communication standards such as 3GPP-LTE Advanced, IEEE 802.16m, and IEEE 802.11ac. MU-MIMO processing is capable of simultaneously supporting multiple users and therefore attains large cell capacity increase. In this dissertation, MU-MIMO processing with low-computational complexity and applicability to diverse wireless communication systems is proposed for practical interests. For evaluating average sum-rate of the proposed MU-MIMO processing, two different wireless communication systems, cellular systems and wireless local area network (WLAN) systems, are considered in Parts I and II. In Part I of this dissertation, we focus on cellular systems where low feedback bits are allocated to report user channel information. For practical downlink MU-MIMO processing, we propose a linear beamforming MU-MIMO processing with low-computational complexity that includes preferred-beam index feedback, user selection algorithms, and beamforming matrix construction method. The preferred-beam index feedback efficiently conveys information on both the channel states of users and the effect of interuser interference especially in low-rate feedback environments. The proposed user selection algorithms exploits multiuser diversity to improve average sum-rate for the case when the number of users exceeds the number of transmit antennas. The proposed beamforming matrix construction method easily computes unitary beamforming matrix based on the feedback information using singular value decomposition (SVD) operation, which results in significant computational complexity reduction compared to the conventional methods. Simulation results show that the proposed SVD-based unitary MU-MIMO processing achieves higher average sum-rate particularly at low-rate feedback, while the computational complexity is kept reasonable. In Part II of this dissertation, IEEE 802.11ac-based WLAN systems are considered where Access Point (AP) can transmit multiple data streams to different users in parallel by MU-MIMO processing. Unlike cellular systems, the considered WLAN systems assign high-rate bits to feedback user channel information and utilize an efficient feedback mechanism using Givens rotation that reduces the overhead of feedback information. As a result, a channel quantization error caused by low-rate feedback could be negligible. In WLAN systems, however, there may be long feedback delay, more than 200 ms in reality, that leads to severe performance degradation. In addition, WLAN systems are difficult to directly apply conventional user selection algorithms including the proposed one in Part I since group identification (ID) and user scheduling that WLAN standard newly defines for MU-MIMO processing should be considered. Based on these features, we propose an efficient and a practical user selection algorithm with low-computational complexity. Simulation results also present that the proposed MU-MIMO processing combined with the proposed user selection algorithm considerabley outperforms conventional MU-MIMO processing such as zero-forcing beamforming (ZFBF) especially in low signal to noise ratio (SNR) region and/or long feedback delay.

MCSA를 이용한 농형유도전동기 전기적 고장의 온라인 진단에 대한 연구

양철오 순천대학교 대학원 2013 국내박사

This paper proposed an algorithm for enhancing the performance of the diagnosis of rotor bar fault and stator winding fault in a squirrel-cage induction motor? through motor current signature analysis(MCSA). The performance of this diagnostic algorithm was also verified through experimentation. An online diagnostic system for these two electrical faults was also developed using the proposed diagnostic algorithm. Information on the rotational speed of a motor is an essential factor for diagnosing induction motor faults. In this paper, the rotor slot harmonics(RSH) method is used to estimate the rotational speed of an induction motor without a speed sensor. The results of the RSH technique showed that the estimation error rate of the motor speed is 0.05% or less. Diagnosing the rotor bar fault in an induction motor under light-load operating conditions is especially a difficult problem. This paper proposes the rotor bar fault characteristic frequency under light? load condition. Experimental results show that the characteristic frequency of proposed is more separate from the supply source frequency than that of under light-load condition. Also the proposed method is more detectable than under heavy-load condition. For detecting the rotor bar fault, the variation threshold value that was varied according to the load change is suggested. This paper proposes a diagnostic method using the distortion ratio in Park's vector pattern; this enables diagnosis of stator winding short-circuits by applying a constant threshold value irrespective of changes in the load or capacity. The conventional method is difficult to set a threshold value with a diagnostic reference value that varies with changes in the load and motor capacity, whereas the proposed method is very easy to set the threshold value. Since the distortion ratio does not vary with load change. An online diagnostic system for electrical faults of a squirrelcage inductor motor was developed on the basis of above algorithm. The system was configured to allow a user to easily identify and judge the process and results of the diagnosis of the rotor bar and winding faults.

3D-vision을 이용한 도장로봇의 위치보정 시스템

이강혁 울산대학교 대학원 2004 국내석사

자동차의 고품질에 대한 요구가 높아짐에 따라 로봇공정의 작업환경은 더욱 복잡해지고 다양해지고 있다. 로봇을 이용한 자동차 도장공정은 작업의 효율성에 있어 인력에 의한 작업공정에 비하여 상당한 시간적,물적 자원을 줄일 수 있다. 하지만 로봇은 작업대상의 위치변화와 같은 환경변화에 대한 적응성이 인간에 비해 떨어진다. 본 논문에서는 자동차 도장공정에서 작업차체의 위치변화에 따른 로봇 적응성을 보완하기 위하여 3D-비젼을 이용한 작업차체 위치보정 시스템을 제안한다. As the demand on the automobile with high quality increases, the operation environment of the robot process gets more complex and diverse. Robot supported automobile painting process spends greatly less time and manpower resources than the conventional manual operating process. However, the flexibility of the robot is less wfficient than the manual operation in case of environmental change wuch as position change of the operation object. In this paper, we propose position correction system of the operation object using 3-D vision technique to make up for the less efficient flexibility of robot due to position change of the operation object in automobile painting process.

다수의 병합 단위장치를 위한 IEC 61850 통신 프로토콜 기반 네트워크 구축 연구

김관수 울산대학교 2009 국내박사

최근 송배전 시스템 분야에서 종래의 인간의 개입을 최소화하여 이루어 질 수 있도록 통합화,자동화 및 원격 감시화가 추진되고 있으며 이는 기존의 전기 장비들을 통신 기능을 갖는 마이크로프로세서 기반의 IED(Intelligent Electronic Device)장치로 대체함으로써 가능해 졌다.단일 표준화 작업이 이루어지기 전 IED 메이커들은 MODBUS,DNP 등의 다양한 프로토콜을 제공하였으나,최근에 와서 변전소 자동화용 단일 세계 표준인 IEC 61850 프로토콜이 개발되었다. IEC 61850 규격은 변전소 자동화용 IED 장치를 위한 표준 프로토콜로 자리잡고 있으며 변전소의 변류기,변압기 등을 위한 추가적인 기능을 제공한다. 국내에서도 IEC 61850프로토콜을 이용한 변전소 자동화 기술이 요구되고 있으며, 그 첫 단계로 변전소 상/하단 시스템에 있는 다양한 센서들의 인터페이스를 위해 IEC 61850 프로토콜을 적용하여 통신을 분석,구현 및 검증하고 시험할 수잇는 모듈 개발이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해 가장 기본이 되는 I/O레벨의 통신에 해당하는 병합 단위장치 (Merging Unit)에 대한 IEC 61850 통신 프로토콜의 적용 및 구현된 병합 단위장치를 효과적으로 시험하고 운영하기 위한 프로그램 개발이 필요하다. 병합 단위장치는 전자식 변류기나 전자식 변압기로부터 전송된 아날로그 데이터를 샘플링 시켜서 디지털화된 측정값으로 병합시키는 장치이다. 현재 해외의 선진 중전기기 업체를 중심으로 IEC 61850 프로토콜을 변합 단위장치 등의 전력 시스템 장치에 적용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내 전력산업(중전기기,발전설비 등)은 고전적 제품 생산 기술력은 높으나 핵심기술 및 시니규 성장 엔진은 부족한 상황이다. 현재 병합 단위장치에 대한 연구는 AREVA 가 가장 앞서고 있는 것으로 알려져 있고 SIEMENS,ABB,GE등이 연구에 참여하고 있다. 현재까지 진행되고 있는 병합 단위장치에 대한 연구는 주로 병하바 단위장치를 설계하고, IEC 61850 통신 프로토콜을 적용하기 위한 연구로서,기본적인 통신 기능만을 시험하는 단계이며 다양한 성능 시험에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 고성능 마이크로프로세서를 사용하여 높은 샘플링 레이트(Sampling Rate)로 아날로그 데이터를 측정할 수있는 구체화된 병합 단위장치를 설계하고,플레이백(Playback)프로그램을 사용하여 IEC 61850 통신 프로토콜을 적용한 dslejspt 네트위크로 연결된 다수의 병합 단위장치에서 MAC 프로토콜 계층을 통해 샘플링 값 메시지를 실시간으로 전송하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 임베디드 프로세서와 AD 컨버터 및 IRIG-B 시간 동기화 프로토콜을 적용한 IEC 61850 통신 프로토콜 기반의 병합 단위장치를 변전소 자동화 시스템에 적용하기 위한 테스트 베드 시스템을 구성하고,리눅스 운영체제상에서 동작하는 IEC 61850-9-2 샘플링 값 메시지 전송 실험을 사용자 운영 프로그램 및 MMS-Ethereal 네트워크 분석기를 사용하여 분석하였다. 또한, IEC 61850 통신 프로토콜의 확장된 형태로서 개발된 풍력발전 감시제어 시스템을 위한 IEC 61400-25 통신 프로토콜에 대해서도 간단한 테스트 베드 시스템을 구성하고,MMS 통신 및 XML 기반의 웹 서비스를 구현하여 웹 상에서 풍력타워의 데이터를 모니터링 할 수있도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 변전소 국제 표준 프로토콜인 IEC 61850 기능을 분석하고 차후 디지털 변전소에서의 적용 방안을 구체화 하였으며,전력 IT의 핵심 기술인 IEC 61850 규격을 적용한 장치의 네트워크 구축에 필요한 기반 기술을 확보하였다. This dissertation describes the construction of a network for multi-Merging Units which are based on the IEC 61850 communication protocol. During the past years, the IEC TC57 has defined the IEC 61850 standard for “Communication Networks and Systems in Substations”. This standard is now ready to be used not only between the station level computer and the bay level devices but also for the open communication to the primary equipment. Substations are regarded as the nodes in electric power systems. Traditionally, these functions are performed by RTUs complemented by protection devices. However, in these days, many substations are equipped with Substation Automation Systems (SAS), which comprise all functions to be performed in the substation by definition. Up to now, most of these systems are collections of devices with the dedicated functions connected only to a station level HMI and NCC gateway. Very often, it is very hard to have interoperability if the systems are composed of the devices from different suppliers because of the absence of communication standard. Therefore, the substation automation cannot exploit all benefits of the state-of-the-art information technology. Both their position in the power system management hierarchy and their increased computation capacities would like to have such systems as the powerful distributed preprocessors for network control systems verifying data and commands and providing the support by local automation. They may also reduce the risk for blackouts reasonably. But the advanced functions complementing the existing ones and providing much more benefits have been discussed much more than the implemented. The new standard IEC 61850 elaborated by working groups of the technical committed 57 of IEC (IEC TC57) is providing the standardized communication in substation using both the state-of-the-art communication technology and the powerful object modeling with high-level engineering support. Recently, IEC 61850 supports the standardized communication technique in both substation bus and process bus, and presents the substation automation model. In this paper, we propose the required techniques to develop the MU (Merging Unit), which is one of the important data acquisition equipment in substation automation, under IEC 61850 communication protocol. And, the network for multi-MUs is implemented to evaluate the data communication using IEC 61850 protocol. Especially, we also propose the precision time synchronization technique using IRIG-B for the MU. IEC 61850-9-2 SV (Sampled Value) service is applied to the MU which is designed using the embedded processor and the real-time Linux operation systems. In order to evaluate the performance of the proposed MU, the playback program, which can reconstruct the transmitted sampled value data on the basis of the time information, is developed and the performance of the IEC 61850 SV service for the MU is verified experimentally.

MMU가 없는 임베디드 시스템에서의 보안 향상을 위한 가상 주소 체계 구현

박재성 서울대학교 2018 국내석사

최근 급증하고 있는 소형 기기들은 비용 절감, 소형화 등의 이유로 작은 메모리 공간을 갖고 있을 뿐 아니라 Memory Management Unit(MMU)가 누락되어 있다. 이와 같은 환경은 공 격자가 code pointer 등의 값을 변환하여 쉽게 공격을 수행할 수 있기 때문에 보완이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 공격을 방어하기 위한 가상 주소 체계를 구현하는 것을 논한다. LLVM Compiler를 활용하여 공격에 활용될 수 있다고 판단된 대상에 대해 가상 주소 변환에 필요한 추가적인 instruction을 삽입함으로써 가상 주소 체계를 구현하였다. 또한 메모리에 저장되는 모든 개체가 아니라 공격에 활용될 수 있는 대상에 대해서만 주소 변환을 수행하여 보다 효율성을 높일 수 있었고 실험 결과 가상 주소를 활용하여 코드를 실행함에도 비교적 적은 overhead로 가상 주소가 없을 때와 동일하게 수행할 수 있었다.