본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 여러 환경변수에 따라 로봇들의 행동을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 로봇 행동의 퍼지 적정성을 고려한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 환경 변수에 따라 로봇 행동의 적절성을 퍼지 로직을 통하여 얻어내게 하였으며, 이를 이용함으로써 다수 로봇의 상호작용도 고려할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 자율 주행 로봇의 협상능력 구현에 관해 다루었다 현재 개발된 자율주행 로봇의 일반적인 능력을 보면 충돌회피, 추종, 색깔 인식 등 단순한 기능적 측면이 강하다 다시 말하면 퍼지 또는 신경망 등을 이용하였지만 실제적으로 지능이 없는 로봇에 불과하다 본 논문에서는 협상이라는 능력을 로봇에 도입해 로봇이 인간의 사고와 비슷한 과정을 통해 또 다른 로봇과 대화와 헙상을 통해 주어진 임무를 수행하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘이 구현된 로봇 그룹은 주어진 임무를 위한 효율적 구현 방식 선택을 위해 협상과정을 통해 하나의 통일된 결론에 이르게 된다.
최근 많은 감시카메라 (CCTV)들이 사건/사고의 해결되고 있지만 기존의 감시카메라 시스템은 영상이 촬영되지 않는 지역인 사각지대에 대한 감시가 불가능하고 이러한 사각지대로 인해 감시의 효율이 낮아진다. 본 논문에서는 지하주차장에서 감시카메라 사각지대 문제 해결을 위하여 지하주차장에서 음의 세기를 이용한 퍼지로직 기반 음원 위치추정 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 퍼지로직 기반 음원 위치추정 알고리즘 (SLA_fuzzy)는 사각지대 감시카메라용 위치추정 알고리즘 (SLA) 보다 평균 4배 정도 안정적이며, 위치추정정확도가 약 29%정도 향상되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 유한요소법을 이용해서 초기형상을 결정하는 새로운 방법으로 서 전방 투사법을 제안하고자 한다. 전방 투사법으로서 선형 보간을 이용한 방법과 소성 문제의 물리적인 특성을 고려하여 퍼지 로직을 도입한 퍼지시스템을 개발하려 한 다. 선형보간을 이용한 전방투사법은 임의의 초기 형상에 대한 유한 요소 해석 결과 얻어진 최종 형상에서의 미 충만 부피를 선형 보간하여 초기 형상에 적용함으로서 최 적 초기 형상을 결정하는 방법이다. 그러나 미 충만 부피의 변화가 미소할때에는 쉽 게 최적 초기 값을 찾지 못하는 경우가 발생하므로 유동 특성을 고려한 퍼지 로직을 구성하여 퍼지 시스템을 개발하였다. 이 방법을 리브-웨브(rbi-web)형태의 축대칭 단조 문제에 적용하고 유한 요소법에 의한 해석중 격자 재구성의 필요에 의해 단위체 격자 재구성법을 이용한다. 결정해야될 초기 형상의 변수로서는 형상비(aspect ra- tio=높이/지름)을 고려하기로 한다.
본 논문에서는 다입력 퍼지 로직 시스템에서 생기는 퍼지 규칙수의 기하급수적 증가를 막기 위하여, 주어진 퍼지 시스템의 THEN 부분을 이용하여 퍼지 규칙 벡터를 정의하고, 이를 이용하는 2계층의 계층 퍼지 시스템으로 변환하는 방법을 제시한다. 여기에서, 1번째 계층에서는 주어진 퍼지 시스템으로부터 생성되는 일차독립의 퍼지 규칙 벡터를 사용하고, 2계층에서는 1계층에서 사용된 퍼지 규칙 벡터들의 선형 합을 사용한다. 변환된 2계층의 퍼지 시스템은 주어진 퍼지 시스템과 동일한 근사 능력을 가질 뿐 아니라, 더 적은 수의 퍼지 규칙을 가짐을 보인다.
본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.
여자유도 매니퓰레이터의 동적 제어는 관절에 가해지는 토크를 최소화하는 목적으로 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 국소 토크 최적화의 동적 제어 방법은 드라이버로 구현하기 힘든 토크가 요구된다. 본 논문에서는 그러한 큰 토크 요구를 상당히 개선시킨 새로운 제어 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 국소 토크 최소화 알고리즘에 퍼지 로직과 유전자 알고리즘을 적용시킨 것이다. 제안된 알고리즘은 3자유도 평면 여자유도 로봇에 적용하였으며, 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
전기 유압식 좌심실 보조장치에서 모터 전류 파형을 정보로 하여 작동기의 이완기 속도를 조절함으로써 좌심방으로부터 유입되는 혈류량을 조절하는 알고리즘을 개발하였다. 좌심실 보조장치(Left Ventricular Assist Device, LVAD)는 허혈성 심장질환 등으로 좌심실 의 혈액 박출 기능이 저하된 환자에게 시술하여 정상 상태의 심박출량을 유지할 수 있도록 하는 보조 혈액 박출 기능이이다. 전기 유압식 좌심실 보조장치에서는 혈액의 유입이 능동 적으로 이루어지므로, 좌심방 함몰로 인한 심근 손상 및 외부 공기 유입으로 인한 색전증을 방지하기 위해 유입혈류량을 현재 좌심방내의 상태에 따라 적절히 조절해 주어야 한다. 좌 심방 내의 혈액량 정도는 혈액을 유입해 내는 작동기의 이완기 동작 시에 소모되는 에너지 크기에 반영되고, 작동기를 구동하는 모터에 들어가는 전류의 크기는 작동기에 공급되는 에 너지에 비례하므로, 이전류 파형의 정보들을 통해 좌심방내의 상태를 추정해 볼 수 있다. 본 논문에서는 퍼지로직을 적용하여 모터 전류 파형의 정보들을 통해 좌심방 내의 상태를 추정 해 볼 수 있다. 본 논문에서는 퍼지로직을 적용하여 모터 전류 파형의 이상 유무를 판단한 뒤 에에 따라 작동기의 이완기 속도를 조절하는 알고리즘을 개발하여 모의순환장치 실험을 통해 그 실효성을 검증한 결과를 정리하였다.
본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.
일반적으로 풍력발전은 광범위한 영역에 지속적인 바람을 요구하는 대형 시스템 위주로 개발이 되어왔다. 그러나 소형 풍력발전 시스템은 유저에게 보다 친숙하고, 대형에 비해 보다 광범위한 적용이 가능하다는 점 때문에 최근 이에 대한 관심이 증가되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 배터리 충전에 효과적으로 도입될 수 있는 도시형 풍력발전을 위한 프로토타입 시스템에 대해 기술하며, 프로토타입 시스템에 효과적으로 도입될 수 있는 퍼지로직 기반의 최대 전력점 추종 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 Matlab을 통한 시뮬레이션 및 이를 통해 얻어진 알고리즘을 실제 DSP에 적용하여 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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