Sliding Mode Controller with Enhanced Performance Using Time-Varying Surface and Fuzzy Logic

Chang-Woo Park(박장우),Soon-Hyung Park(박순형),Mignon Park(박민용) 한국지능시스템학회 2000 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.10 No.1

버스의 정차시간을 고려한 장기 도착시간 예측 모델

박철영 ( Park Chul Young ),김홍근 ( Kim Hong Geun ),신창선 ( Shin Chang Sun ),조용윤 ( Cho Yong Yun ),박장우 ( Park Jang Woo ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.7

Citizens want more accurate forecast information using Bus Information System. However, most bus information systems that use an average based short-term prediction algorithm include many errors because they do not consider the effects of the traffic flow, signal period, and halting time. In this paper, we try to improve the precision of forecast information by analyzing the influencing factors of the error, thereby making the convenience of the citizens. We analyzed the influence factors of the error using BIS data. It is shown in the analyzed data that the effects of the time characteristics and geographical conditions are mixed, and that effects on halting time and passes speed is different. Therefore, the halt time is constructed using Generalized Additive Model with explanatory variable such as hour, GPS coordinate and number of routes, and we used Hidden Markov Model to construct a pattern considering the influence of traffic flow on the unit section. As a result of the pattern construction, accurate real-time forecasting and long-term prediction of route travel time were possible. Finally, it is shown that this model is suitable for travel time prediction through statistical test between observed data and predicted data. As a result of this paper, we can provide more precise forecast information to the citizens, and we think that long-term forecasting can play an important role in decision making such as route scheduling.

은닉 마르코프 모델을 이용한 버스 정보 시스템의 도착 시간 예측

박철영 ( Park Chul Young ),김홍근 ( Kim Hong Geun ),신창선 ( Shin Chang Sun ),조용윤 ( Cho Yong Yun ),박장우 ( Park Jang Woo ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.4

BIS(Bus Information System) provides the different information related to buses including predictions of arriving times at stations. BIS have been deployed almost all cities in our country and played active roles to improve the convenience of public transportation systems. Moving average filters, Kalman filter and regression models have been representative in forecasting the arriving times of buses in current BIS. The accuracy in prediction of arriving times depends largely on the forecasting algorithms and traffic conditions considered when forecasting in BIS. In present BIS, the simple prediction algorithms are used only considering the passage times and distances between stations. The forecasting of arrivals, however, have been influenced by the traffic conditions such as traffic signals, traffic accidents and pedestrians ets., and missing data. To improve the accuracy of bus arriving estimates, there are big troubles in building models including the above problems. Hidden Markov Models have been effective algorithms considering various restrictions above. So, we have built the HMM forecasting models for bus arriving times in the current BIS. When building models, the data collected from Sunchean City at 2015 have been utilized. There are about 2298 stations and 217 routes in Suncheon city. The models are developed differently week days and weekend. And then the models are conformed with the data from different districts and times. We find that our HMM models can provide more accurate forecasting than other existing methods like moving average filters, Kalmam filters, or regression models. In this paper, we propose Hidden Markov Model to obtain more precise and accurate model better than Moving Average Filter, Kalman Filter and regression model. With the help of Hidden Markov Model, two different sections were used to find the pattern and verified using Bootstrap process.

CeO₂/TiO₂ 코어-쉘 나노입자의 합성

문영길,박장우,김상헌,Mun, Young Gil,Park, Chang Woo,Kim, Sang Hern 한국응용과학기술학회 2017 한국응용과학기술학회지 Vol.34 No.4

본 연구에서는 $CeO_2$ 표면에 $Ti(SO_4)_2$의 가수 분해를 이용하여 $TiO_2$를 성장시켜 코어-쉘 구조를 가지는 세라믹 나노입자를 합성 하였다. $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 합성에서는 $CeO_2:TiO_2$의 몰비, 반응 시간, 반응 온도, $CeO_2$ 슬러리 농도, $Ti(SO_4)_2$의 pH 조절을 통하여 코어-쉘 구조를 가지는 최적의 합성 조건을 찾았다. $CeO_2:TiO_2$의 최적의 몰비는 1:0.2~1.1, 최적의 반응 시간은 24 시간, 최적의 $CeO_2$ 슬러리 농도는 1%, 최적의 반응 온도는 $50^{\circ}C$임을 알 수 있었다. $NH_4OH$ 수용액을 이용하여 $Ti(SO_4)_2$ 의 pH를 1로 맞추어 $CeO_2$ 슬러리에 적하하면 10%의 농도를 가지는 $CeO_2$ 슬러리에서도 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 나노 입자를 합성할 수 있었다. $80^{\circ}C$이상의 높은 온도에서 반응을 시키면 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 구조가 아닌 독립된 $TiO_2$ 나노 입자를 형성함을 알 수 있었다. 최적의 반응 온도는 $50^{\circ}C$로서 가장 좋은 구조의 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘이 합성되었다. In this study, $CeO_2/TiO_2$ nanoparticle with structure of core and shell was synthesized by growing $TiO_2$ onto the surface of $CeO_2$ according to hydrolysis of $Ti(SO_4)_2$. Reaction time, temperature, concentration of $CeO_2$ slurry, pH control of $Ti(SO_4)_2$ were optimized about synthesis of $CeO_2/TiO_2$ core-shell nanoparticle. It was found that optimal mole ratio range of $CeO_2:TiO_2$ was 1:0.2~1.1, the optimal concentration of $CeO_2$ slurry was 1 %, and the optimal reaction temperature was $50^{\circ}C$. The optimal concentration of $CeO_2$ slurry could be increased up to 10 % by adjusting the pH of $Ti(SO_4)_2$ to 1 using $NH_4OH$ and adding to $CeO_2$ slurry. If reaction was carried at $80^{\circ}C$ or higher, the separated $TiO_2$ particles were obtained instead of $CeO_2/TiO_2$ core-shell nanoparticles. The optimal reaction temperature was $50^{\circ}C$ at which good shaped core-shell structure of $CeO_2/TiO_2$ was obtained.

Ethylenediamine-N,N'-di-${\alpha}$-Isobutyric Acid의 코발트(III) 착물

전무진,한창윤,박장우,최승락,박광하,Moo-Jin Jun,Chang-Yoon Han,Chang-Woo Park,Sung Rack Choi,Kwang-Ha Park 대한화학회 1986 대한화학회지 Vol.30 No.1

주게원자가 ONNO인 새로운 네자리 리간드인 ethylenediamine-N,N'-di-${\alpha}$-isobutyric acid(eddib)를 합성하고 이 리간드의 디클로로 코발트(III)착물을 공기산화법에 의하여 합성하였다. Eddib리간드가 코발트(III)이온에 배위될 때 S-cis이성체만이 선택적으로 만들어짐이 관찰되었는데 이것은 ring strain과 steric hinderance 때문이다. 그리고 eddib의 디클로로 코발트 (III)착물을 용액중에서 $[Co(eddib)L]^{n+}$ $(L = Cl{\cdot}(H_2O),\;CO_3^{2-},\;(H_2O)_2)$로 치환반응을 시켰을 때 이들의 흡수 스펙트럼의 흡수띠 위치가 분광학적계열과 일치함을 알 수 있었다. 합성된 착물의 구조는 원소분석, 적외선 흡광분석법, 핵자기 공명 및 전자흡수 스펙트럼으로 확인하였다. A newflexible $N_2O_2$-type tetradentate ligand. Ethylenediamine-N,N'-di-${\alpha}$-isobutyric acid(eddib), has been synthesized, and dichloro cobalt(III) complex of eddib has been prepared via the air-oxidation technique. Only S-cis isomer has been yielded during the preparation of complex. Ring strain and steric hinderance are cited as the cause for the preference for the S-cis geometric configuration. On series of cobalt(III) complexes of eddib, $[Co(eddib)L]^{n+}$ $(L = Cl{\cdot}(H_2O),\;CO_3^{2-},\;(H_2O)_2)$have been prepared in situ. In their electronic absorption spectra, the absorption maxima and their intensities of the above series of complexes are on the ordinary line of the spectrochemical and hyperchromic series. Elemental analysis, IR, NMR and electronic absorption spectra have been used to characterize the complex and geometries of the complex.

기상현상에 의한 전주 외력의 통계적 분석

박철영,신창선,조용윤,김영현,박장우,Park, Chul Young,Shin, Chang Sun,Cho, Yong Yun,Kim, Young Hyun,Park, Jang Woo 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.11

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다. Electric Pole is a supporting beam used for power transmission/distribution which is sensitive to external force change of environmental factors. Therefore, power facilities have many difficulties in terms of maintenance/conservation from external environmental changes and natural disasters that cause a great economic impact. The aerial wire cause elasticity due to the influence of temperature, or factors such as wind speed and wind direction, that weakens the electric pole. The situation may lead to many safety risk in day-to-day life. But, the safety assessment of the pole is carried out at the design stage, and aftermath is not considered. For the safety and maintenance purposes, it is very important to analyze the influence of weather factors on external forces periodically. In this paper, we analyze the acceleration data of the sensor nodes installed in electric pole for maintenance/safety purpose and use Kalman filter as noise compensation method. Fast Fourier Transform (FFT) is performed to analyze the influence of each meteorological factor, along with the meteorological factors on frequency components. The result of the analysis shows that the temperature, humidity, solar radiation, hour of daylight, air pressure, wind direction and wind speed were influential factors. In this paper, the influences of meteorological factors on frequency components are different, and it is thought that it can be an important factor in achieving the purpose of safety and maintenance.

전력데이터 분석에서 이상점 추출을 위한 데이터 클러스터링 아키텍처에 관한 연구

정세훈,신창선,조용윤,박장우,박명혜,김영현,이승배,심춘보,Jung, Se Hoon,Shin, Chang Sun,Cho, Young Yun,Park, Jang Woo,Park, Myung Hye,Kim, Young Hyun,Lee, Seung Bae,Sim, Chun Bo 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.10

과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다. In the past, researchers mainly used the supervised learning technique of machine learning to analyze power data and investigated the identification of patterns through the data mining technique. Data analysis research, however, faces its limitations with the old data classification and analysis techniques today when the size of electric power data has increased with the possible real-time provision of data. This study thus set out to propose a clustering architecture to analyze large-sized electric power data. The clustering process proposed in the study supplements the K-means algorithm, an unsupervised learning technique, for its problems and is capable of automating the entire process from the collection of electric power data to their analysis. In the present study, power data were categorized and analyzed in total three levels, which include the row data level, clustering level, and user interface level. In addition, the investigator identified K, the ideal number of clusters, based on principal component analysis and normal distribution and proposed an altered K-means algorithm to reduce data that would be categorized as ideal points in order to increase the efficiency of clustering.

YOLO 를 이용한 유해조수 침입 감지 모델

박성호 ( Seong-ho Park ),이진성 ( Jin-seong Lee ),송보미 ( Bo-mi Song ),박장우 ( Jang-woo Park ),신창선 ( Chang-sun Shin ),조용윤 ( Young-yun Cho ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2

유해조수에 의한 농작물 피해규모는 2015 년 106 억원, 2017 년 126 억원에 이어 2019 년 137 억원으로 해마다 늘어나고 있다. 유해조수 중 조류에 의한 피해는 농작물 외에도 항공기, 전기/통신망, 양식장에 이르기 까지 다양한 산업분야에서 발생한다. ICT 기술은 유해조수에 의한 농작물 및 시설물의 피해를 줄이기 위한 효과적인 방안을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식 및 분석 기술을 이용하여 유해조수 감지 및 피해방지를 위한 YOLO 기반의 감지 모델을 설계 후 유해조수 중 조류에 적용하여 테스트했다. 제안하는 모델은 여러 산업분야에서 유해조수 피해 방지를 위한 다양한 응용개발에 활용될 수 있다.

마약류수요억제를 위한 입법적 개선방안

김한균(Kim Han-Kyun),박장우(Park Chang-Woo) 한국형사법무정책연구원 2005 형사정책연구원 연구총서 Vol.- No.-

일반화 가법 모형을 이용한 전주 외력 모델링

박철영,신창선,박명혜,이승배,박장우,Park, Chul Young,Shin, Chang Sun,Park, Myung Hye,Lee, Seung Bae,Park, Jang Woo 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.11

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 외력 측정을 위해 가속도 센서가 이용된다. 기상현상은 전주의 외력에 다양한 영향을 미친다. 가공전선의 탄성변화가 그중 하나이다. 이러한 이유로 전주에 미치는 기상현상 요인을 모델링 하는 것은 매우 중요하다. 가속도 센서로부터 수신된 데이터는 피치(Pitch)와 롤(Roll) 각도로 변환되어 수신된다. 기상 현상은 변수간 상관관계가 높게 나타나며, 모델링을 위해 유의한 설명변수를 선택하는 것은 과대적합(Over Fitting)의 문제에서 매우 중요한 요소이다. 다중공선성(Multicollinearity)을 고려한 설명력이 높은 모델 구축을 위해 기계학습 방법의 하나인 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)을 사용했다. 모델 구축에 사용된 기상 요인 변수는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 증기압, 대기압, 노점온도, 일조시간, 일사량, 운량이다. 분산 팽창 요인 검증을 수행한 결과 온도, 강수량, 풍속, 풍향, 대기압, 노점온도, 일조시간, 운량의 변수가 선택됐다. 설명변수중 일조시간, 운량, 대기압의 영향도가 높게 나타났으며, 일반화 가법 모형의 평균 결정계수(R-Squared)는 0.69로 유의한 모델을 구축했다. 구축된 모델은 전주 외력의 영향을 예측하는데 도움이 될 수 있을 것이며, 안전성 확보의 목적에 기여할 수 있을 것이라 생각한다. Electric pole is a supporting beam used for power transmission/distribution which accelerometer are used for measuring a external force. The meteorological condition has various effects on the external forces of electric pole. One of them is the elasticity change of the aerial wire. It is very important to perform modelling. The acceleration sensor is converted into a pitch and a roll angle. The meteorological condition has a high correlation between variables, and selecting significant explanatory variables for modeling may result in the problem of over-fitting. We constructed high deviance explained model considering multicollinearity using the Generalized Additive Model which is one of the machine learning methods. As a result of the Variation Inflation Factor Test, we selected and fitted the significant variable as temperature, precipitation, wind speed, wind direction, air pressure, dewpoint, hours of daylight and cloud cover. It was noted that the Hours of daylight, cloud cover and air pressure has high explained value in explonatory variable. The average coefficient of determination (R-Squared) of the Generalized Additive Model was 0.69. The constructed model can help to predict the influence on the external forces of electric pole, and contribute to the purpose of securing safety on utility pole.