Earticle

The most basic control algorithm of the electric power steering system in the Korean refrigerating cart CoCo was first commercialized as a prototype in 2022 after the Motor Driven Power Steering (Electric Power Steering) was verified and applied to automobiles. In order to overcome the heavy load of small machines such as refrigerating carts weighing 750Kgf, the driver's great power is required, which can cause muscle skeletal disorders, causing many female drivers to complain of pain, and recently applied electric steering technology because it was urgent. In this study, we study a control algorithm that complements the stability of the existing control algorithm applied to the electric power steering device for electric carts and analyze and verify the steering performance of refrigerated carts through analysis using MATLAB/SIMULINK.

The intelligent reflecting surface (IRS) technology can enhance coverage in wireless networks by detouring a blocked path, where the phases of its passive elements are controlled to reinforce reflected signals in the desired directions, as the massive MIMO does. As a massive IRS system is introduced in the millimeter wave (mmWave) and tera-hertz (THz) bands, the optimal phase control induces computational complexity, and its complexity is doubled in multiuser systems. We propose a computationally efficient phase control algorithm in IRS-aided multiuser systems, where the reflected signals are sequentially aligned to search for optimal phases to maximize the total SNR of all users in service. The proposed scheme is evaluated with continuous phase and discrete phases with 1, 2, and 3 bits and compared with the random phase and full-search cases.

The increasing demand for high-speed, low-latency applications, especially with 5G mmWave technology, has led to challenges in TCP performance due to signal blockages, small buffers, and high Packet Error Rates (PERs). Existing congestion control algorithms (CCAs) struggle to fully utilize available bandwidth under these conditions. This paper proposes MSS-TCP, a novel congestion control algorithm designed for mmWave networks. MSS-TCP dynamically adjusts the congestion window (cwnd) based on the maximum segment size (MSS) and round-trip time (RTT), improving bandwidth utilization and congestion adaptability. The simulation results using the ns-3 network simulator show that MSS-TCP outperforms state-of-the-art CCAs, including NewReno, HighSpeed, CUBIC, and Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time (BBR), and Fuzzy Logic-based (FB-TCP), particularly when the buffer matches the bandwidth-delay product (BDP), achieving a 24.26% to 45.43% improvement in throughput compared to BBR while maintaining low latency. These findings demonstrate that MSS-TCP enhances TCP performance in 5G mmWave networks, making it a promising solution for next-generation wireless communication.

The congestion control algorithm (CCA) of Multipath TCP (MPTCP) mainly portraits two fundamental challenges to properly utilize the available bandwidth. First, MPTCP should provide an incentive over single-path TCP while not harming any existing single-path TCP flows when sharing the same bottleneck. Second, better utilize the paths by ensuring high throughput with low packet losses. We focus to improve the second goal by implementing a novel technique to dynamically control the decrease factor of the CCA depending on the interval between packet losses. We implemented in Linux kernel and found a significant performance improvement by extensive the Mininet experiments.

본 논문에서는 효율적인 제어를 위하여 캡슐 앤도스코피에 대한 모델링을 실시하였다. 방법론적으로 루그레 모델에 대한 시스템 특성파악을 위한 수학적 모델링을 이용하였다. 비선형 마찰 모델인 루그레 모델에 바탕을 둔 stick-slip 모션 시스템이 인체내에서의 캡슐 앤도스코피의 활동을 묘사하는 시뮬레이션 모델로 이용하였다. 다양한 상황을 고려하여 루그레 마찰모델에 대한 시뮬레이션을 Matlab Simulink 를 작성하여 수행하였다. 전체적인 모션과 파라미터의 영향이 엔도스코피의 속도에 미치는 영향에 대한 것에 주안을 두어 실시하였다.

In this paper, basic backgrounds about capsule endoscopy are introduced, and the aims and objectives are also illustrated. Methodology and mathematical model for LuGre model were investigated to analyse system characteristics. A nonlinear friction model, the stick-slip motion system based on LuGre friction model was used to simulate the motion of capsule endoscopy inside human body. Under the different situation, LuGre friction model was simulated by Matlab Simulink software. The entire cycle of motion and the influence of parameters towards to velocity are fully simulated.

IoT 서비스는 경량 디바이스 발전으로 그 범위가 계속 확대되고 있으며, 이에 따라 네트워크의 혼잡성은 크게 증가하고 있다. IoT 네트워크 환경에서 CoAP를 위한 기존 혼잡 제어 메커니즘은 동적 네트워크 조건에 대한 적응력이 부족하다. 본 연구에서는 IoT 서비스 환경의 네트워크 환경의 네트워크 혼잡 문제를 해결하기 위해 적응 형 신경망 기반 혼잡 제어(ANN-CoCC) 알고리즘을 제안한다. 정적 매개변수나 휴리스틱 규칙에 의존하는 기존의 혼잡 제어 방식과 달리 ANN-CoCC는 머신러닝 모델을 적용하여 실시간 네트워크 상태에 따라 재전송 시간 초과 (RTO), RTT 분산, 혼잡 윈도우와 같은 주요 전송 매개변수를 동적으로 최적화한다. 다양한 패킷 손실률과 노드 밀도에서 실험 평가를 수행한 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 CoCoA+, BDP-CoAP, pCoCoA과 같은 기존 방식과 비교했을 때 처리량을 30% 이상 향상시키며, 지연 시간 감소, 패킷 손실을 최소화하는 것으로 확인되 었다.

The scope of IoT services continues to expand with the development of lightweight devices, and network congestion is increasing significantly. In this study, we propose an adaptive neural network-based congestion control (ANN-CoCC) algorithm to solve the network congestion problem in the network environment of IoT service environments. Unlike existing congestion control methods that rely on static parameters or heuristic rules, ANN-CoCC applies a machine learning model to dynamically optimize key transmission parameters such as retransmission timeout (RTO), RTT distribution, and congestion window according to real-time network conditions. The experimental evaluation results under various packet loss rates and node densities show that the proposed algorithm improves throughput by more than 30%, reduces delay, and minimizes packet loss compared to existing methods such as CoCoA+, BDP-CoAP, and pCoCoA.

본 연구에서는 공동주택에 대하여 주광을 이용한 조명제어 시스템을 제안하고, 시스템의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 실의 크기와 향, 창의 크기를 변수로 하여 주광에 의한 실내조도의 변화를 예측함으로써 조명제어 시스템의 제어 알고리즘 일반화 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 단위모델의 회귀분석 결과 결정계수 R2의 값이 0.9802로 주광 조도를 이용한 작업면 평균조도의 예측을 통한 주광이용 조명제어 시스템의 적용이 가능함을 알 수 있다. 2) 변수조건 변화에 따른 시뮬레이션 회귀분석 결과를 살펴보면, 결정계수 값이 0.428(E), 0.877(S), 0.961(W), 0.886(N)으로 나타났으며, 시뮬레이션 전체에 대한 결정계수 값은 0.406으로 나타났다. 동향의 오전시간대 결과값을 배제하고 회귀분석을 실시한 결과 동향의 경우 결정계수 값이 0.958로 크게 높아짐을 볼 수 있다.

In order to generalize a control algorithm of a daylight-responsive lighting control system which can be applied to apartment house, we carried out case studies on the prediction of indoor illumination intensities using a simulation based on the control algorithm. Room size and direction as well as window size are considered as simulation conditions. The results are as follows. 1) As the result of the analysis on the correlation between daylight illumination intensity and illumination intensity on the horizontal working plane, R-squared value was 0.9802. This result indicates that the proposed control algorithm of a daylight-responsive lighting control system can be used as a interior lighting control solution. 2) R-squared values was 0.406, which is predicted by the regression analysis based on the simulation results. however, in case of excepting the results at 6 a.m. and 9 a.m on the east side, R-squared value increase from 0.406 to 0.958.

In this study, a control algorithm was developed to suppress the free vibration amplitude of a cantilever beam with time-varying dynamic characteristics. In other words, since it is assumed that the natural frequency and mode shape of the vibrating structure are not fixed, the system model of the vibrating structure was not used in the control algorithm. A single electromagnet was chosen as the actuator, so the attractive force was applied to only one fixed location in the structure. Through experiments, the proposed control algorithm is proven to effectively suppress the amplitude of vibration even when the dynamic characteristics of the cantilever beam change. Contrary to the usual active vibration control method, the proposed algorithm is just simple and intuitive without complicated mathematics in the modeling and control process. However, the proposed control method is very effective to suppress the vibration even when the dynamic characteristics of the target structure is not exactly known, as is often the case in industries or laboratories.

본 논문에서는 로봇에서 감정을 표현하기 위하여 사용하는 동작을 쉽게 생성하기 위한 알고리즘을 제 시하였다. 이와 같은 목적을 위하여, 키 프레임 방식을 사용하였으며, 각각의 키 프레임은 감정을 표현하 기 위한 로봇의 핵심 포즈이다. 감정을 표현하기 위한 동작은 여러 개의 키 프레임으로 이루어지며, 동작 의 개선을 위하여 키 프레임의 삽입, 또는 삭제가 가능하다. 이와 같이 여러 개의 키 프레임으로 구성되 는 동작을 부드럽게 이루어지도록하기 위하여, 기존의 PWM 방식 모터 제어 방법을 개선하여 적용하였 다. 키 프레임 시퀀스를 편집하기 위한 프로그래밍 시스템도 개발되었다.

The purpose of this study was to develop the algorithm to create a new predetermined gesture for the emotion expression easily. For the purpose of easy creation of predetermined gesture, key frame concept was adopted. The key frame which was used in this study is a robot pose that is critical in order to express the emotion. A predetermined gesture is composed of several key frame. And one or more key frame can be added or removed easily to modify the gesture. For the smooth movement of the robot, modified PWM is proposed. A programming system was also developed for the editing of the key frame sequence and simulation of the servo motor movement.

본 논문은 자율주행 개인화를 위한 역 충돌시간 및 차두시간 융합 기반 인간중심 제어 알고리즘 개발에 관한 것이다. 운전자 및 탑승자의 자율주행에 대한 이질감 최소화를 위해 인간중심적 주행제어 기술이 필요하다. 운전자가 선행차량과 함께 주행하는 조건에서 운전자의 주행특성을 분석하고, 분석된 결과를 종방향 자율주행 제어에 반영하였다. 주행특성으로 가속도, 역 충돌시간, 차두시간 분포가 분석되었고, 운전자의 주행특성이 반영된 제어기 구성을 위해 역 충돌시간 및 차두시 간을 이용한 종방향 제어기를 구성하였다. 본 연구에서 제안된 제어 알고리즘은 Matlab/Simulink 환경에서 구성되었으며 실 주행데이터 기반 성능평가가 수행되었다.

This paper presents a human-centered control algorithm for personalized autonomous driving based on the integration of inverse time-to-collision and time headway. In order to minimize the sense of difference between driver and autonomous driving, the human-centered control technology is required. Driving characteristics in case that vehicle drives with the preceding vehicle have been analyzed and reflected to the longitudinal control algorithm. The driving characteristics such as acceleration, inverse time-to-collision, time headway have been analyzed for longitudinal control. The control algorithm proposed in this study has been constructed on Matlab/Simulink environment and the performance evaluation has been conducted by using actual driving data.

본 연구에서는 긴급상황 시 긴급차량의 무정차 통과를 위해 융합형 우선신호 제어 알고리 즘을 개발하였다. 융합형 우선신호는 센터제어와 현장제어를 결합한 방법이다. 센터제어는 긴 급상황이 접수되면 긴급차량 경로의 각 교차로에 대하여 우선신호를 적용한다. 긴급차량 출 발이전에 신호시간을 제어하기 때문에 대기차량을 효과적으로 제거할 수 있다. 하지만, 실시간 긴급차량의 소통정보(속도, 위치)를 사용하지 않기 때문에, 센터제어 시 예측한 긴급차량의 교차로 도착시각과 실제 도착시각이 차이를 보일 수 있으며, 이런 경우 신호로 인한 지체를 경험할 수 있다. 현장제어는 실시간 긴급차량의 정보를 활용하여 우선신호를 제어하지만, 대기 차량 소거시간을 반영할 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 센터제어와 현장제어의 단점을 보완하고, 장점을 극대화하기 위하여 융합형(센터+현장) 제어 알고리즘을 제안하였다. 융합형 제어 알고리즘은 긴급상황 시 긴급차량의 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.

This study develops a fusion priority signal control algorithm to pass without delay in emergency events. Fusion priority signal control is method combined center control with local control. The center control method applies signal times for each signalized intersection on the emergency vehicle’s route when an emergency call is received. As signals are controlled before the emergency vehicle leaves for its destination, it is possible to clear the queues at each intersection more effectively. However, since the traffic information (speed, position) of the real-time emergency vehicle is not used, the intersection arrival time predicted by center control and actual arrival time of the emergency vehicle may be different from each other. In the case, it is possible to experience a delay caused by the signal. Local control method operate priority signal use the real-time information of EV, but there is a limitation that queue elimination time can not be reflected. In this study, fusion(center+local) control algorithm is proposed to compensate the disadvantages of center and local control also maximizing its advantages. Proposed algorithm is expected to decrease delay time of EV in emergency situation.

본 논문은 4세대 무선 이동 통신 기술 중의 하나인 IEEE 802.16m의 효율적인 에너지 관리를 위한 전력 절감 방안을 기술한다. 배터리로 구동되는 이동 단말은 특히 효율적인 에너지 관리가 중요한데, 사용자가 서비스를 사용하지 않는 기간 동안에 수면 모드로 동작케 함으로써 전력 절감을 시도한다. 본 논문에서는 이동 단말에서 패킷의 도착 정보를 이용하여 수면 사이클을 동적으로 조절케 함으로써 에너지 절감은 물론 서비스 대기 지연 시간도 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 에너지 소비 측면과 서비스 지연 시간 측면에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석한다. 그리고, HTTP와 FTP와 같은 응용 서비스를 사용하고 있는 상황에서의 제안한 알고리즘의 효과를 제시한다.

This paper presents a power saving mechanism for energy efficient IEEE 802.16m, which is one of the 4th generation mobile wireless communications technologies. It is an important issue for a mobile device since it is powered by battery. Power saving mechanism adopted in a mobile device operates sleep mode to power down when a user does not use the device. This paper proposes a new algorithm that adaptively controls the length of sleep cycle based on the information of packet interarrival time in order to save energy consumption within reasonable service delay time. Performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of energy consumption and response delay time through computer simulation. The effect of the algorithm is also presented under HTTP and FTP services.