이 연구는 지휘관의 위협평가시 의사결정을 도와주기 위한 모델을 제시하였다. 이를 위해 해양조건, 적 함정 제원, 전략환경 3가지 상위평가항목으로 위협요소를 설정하였다. 퍼지추론을 이용하여 각 상위항목별 위협수준을 산정한 후, 퍼지척도를 이용하여 상위평가항목별 중요도를 산정하였다. 마지막으로 상위평가항목의 위협수준을 종합하기 위해 choquet의 퍼지적분을 사용하였다.
이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 ${\alpha}$-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. ${\alpha}$-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 ${\alpha}$-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.
GFINS(gyro-free inertial navigation system)는 가속도 센서에서 계측된 데이터를 2차 적분하여 yaw를 계산한다. 하지만 가속도 센서는 외란과 적분 오차에 의한 누적오차가 지속적으로 커지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용해 가속도 센서의 데이터를 보정함으로써 누적오차를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해, 직접 설계한 전방향 AGV를 이용하여 직선과 측면, 대각에 대해 반복 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 가속도 센서의 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인하였다.
Integrating a 3D solid modeler with a general purpose FEM code, an automatic nonlinear analysis system of the 3D crack problems has been developed. A geometry model, i.e. a solid containing one or several 3D cracks is defined. Several distributions of local node density are chosen, and then automatically superposed on one another over the geometry model by using the fuzzy knowledge processing. Nodes are generated by the bucketing method, and ten-noded quadratic tetrahedral solid elements are generated by the Delaunay triangulation techniques. The complete finite element(FE) model generated, and a stress analysis is performed. In this system, burden to analysts fur introducing 3D cracks to the FE model as well as fur estimating their fracture mechanics parameters can be dramatically reduced. This paper describes the methodologies to realize such functions, and demonstrates the validity of the present system.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있으며, 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일한 얼굴에 대하여 또 다른 중요한 하나의 얼굴 특징으로 볼 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 값에 의해 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 하여 특징을 추출한 후 이 주파수에 대한 퍼지적분을 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역과 각 영역의 주파수 영역에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰으며, 깊이 혼합 방식의 경우는 98.6%의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법이 다른 알고리즘보다 인식률이 향상되었다.
물리적 평가(physical evaluation)가 영상품질의 객관화와 정량화를 위한 토대를 제공함에도 불구하고, 부정확하고 가변적인 특성을 지닌 주관적 평가(subjective evaluation)가 영상평가에 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구에서는 디지털 방사선 영상의 물리적 평가와 주간적 평가의 단점을 상호 보완하고 객관적 정량화를 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 임상에 사용되고 있는 4대의 디지털 방사선 영상 촬영장치로부터 동일한 임상조건에서 흉부 팬톰 영상을 획득하였다. 물리적 영상평가를 위하여 디지털 흉부 팬톰 내에서 3개의 영역(폐, 심장, 그리고 복부)에 존재하는 CNR (contrast-to-noise ratio)를 측정하였고 분할(segmentation)과 정합(registration)등 다양한 영상처리기술이 적용되었다. 주관적 평가는 5명의 관찰자에 의한 저 대조도 물체의 식별 정도를 점수화 하였다. 두 평가의 특성을 보완 및 결합하고자 퍼지적분 이론이 도입되었다. 4대의 시스템으로부터의 평가결과가 비교되었으며, 물리적 평가와 주관적 평가가 항상 비례하지 않음을 보였다. 물리적 평가에서는 높은 점수를 보였던 시스템이 주관적 평가에서는 상대적으로 낮은 평가를 보였다. 본 연구에서 제안한 퍼지적분에 의한 영상평가의 정량화는 물리적 평가와 주관적 평가를 모두 포함하는 총체적인 평가 방법이며, 다양한 영상품질 평가에 유용할 것이라 사료된다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권3호
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pp.311-319
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1998
DC Motors have been widely used in industry as driving power motors for electrical vehicles cranes and winches due to their strong starting torques and as servo-motors for position and speed control systems due to their convenience of speed control etc. Generally in the speed control systems of motors speed sensors are required and this fact results in he increased price and operating cost and in the limitted applications. This paper presents a new speed control method for sensorless DC motors. In this scheme the speed signal is estimatd by the measurement values of the armature voltage and current. A Fuzzy feedback controller instead of the conventional PID controller. Through simulations the effectiveness and usefullness of the proposed method are illustrated.
Recently, technical trend in machine tools is focused on enhancing of speed, accuracy and reliability. The high speed usually results in thermal displacement and structural deformation. To minimize the thermal effect, precision machine tools adopt a high precision cooling system. This study proposes a temperature control for an oil cooler system using Pill control with fuzzy logic. In the cooler system, refrigerant flow rate is controlled by rotational speed of a compressor, and outlet oil temperature is selected as the control variable. The fuzzy control rules iteratively correct PID parameters to minimize the error and difference between the outlet temperature and the reference temperature. Here, ambient temperature is used as the reference one. To show the effectiveness of the proposed method, a series of experiments are conducted for an oil cooler system of machine tools, and the results are compared with the ones of a conventional Pill control. The experimental results show that the proposed method has advantages of faster response and smaller overshoot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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