본 연구는 객관적인 생리신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로 측정된 생리신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 감성평가와 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지이론을 적용하여 임의의 감성영역에 속하는 정도를 소속함수로 정량화함으로써 감성평가를 가능하게 하고자 하였다. 소속함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리신호 데이터베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리신호 측정결과와 각 생리신호의 소속함수로부터 하나의 최종결과(긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.
If the fault occurs on the underground power cable systems, the fault current on the sheath has an influence on all sections of cable because it's returned through earth at the directly grounded point and operation point of SVL(Sheath Voltage Limiter) on each insulated joint box. Therefore, the earth resistance and the operation of SVL have an effect on the zero-sequence current, and then the impedance between relaying point and fault point is increased. That causes the overreach of distance relay. For these reasons, the distance relay algorithm for protecting an underground power cable systems hasn't been developed till now. In this paper, new distance relay algorithm is developed for protecting a underground power cable system using fuzzy inference system which is the one of ACI(Advanced Computational Intelligence) techniques. This algorithm is verified by EMTP simulation of real power cable system, and proves to effectively advance the errors
In this paper, we propose the fuzzy inference algorithm with multi-layer structure. MFIS(Multi-layer Fuzzy Inference System) uses PNN(Polynomial Neural networks) structure and the fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Hendling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and cubic, as well as the biquadratic polynomial used in the GMDH. In the fuzzy inference method, the simplified and regression polynomial inference methods are used. Here, the regression polynomial inference is based on consequence of fuzzy rules with the polynomial equations such as linear, quadratic and cubic equation. Each node of the MFIS is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy structure. We use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and the generalization of process model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our proposed model.
선박의 충돌회피 알고리즘은 인적 요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 본 논문에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 고안한다. 기존의 선박 충돌 회피를 시스템보다 안전한 충돌 회피를 위해서 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 계산하고 일정 시간 이후에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 충돌 위험도를 예측함으로써 보다 안전하고 효율적인 충돌 위험도를 결정한다. 본 논문에서 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 기존의 DCPA와 TCPA를 이용한 퍼지 추론 방법보다 효율적으로 충돌 위험도를 추정할 수 있다.
Fuzzy controller design consists of intuition, and any other information about how to control system, into a set of rules. These rules can then be applied to the system. It is very important to decide parameters of IF-THEN rules. Because fuzzy controller can make more adequate force to the plant by means of parameter optimization, which is accomplished by learning procedure. In this paper, we apply fuzzy controller designed to the Swing-UP Inverted pendulum.
In this paper, a hierarchical fuzzy controller is proposed for the stabilization control of the inverted pendulum system. The design of controller for that system is difficult because of its complicated nonlinear mathematical model with unknown parameters. Conventional fuzzy control strategy based only on dynamics of pendulum made have failed to stabilize. However, proposed control strategies are to swing pendulum from natural stable up equilibrium point to an unstable equilibrium point and are to transport a cart from an arbitrary position toward a center of rail. Thus, the proposed fuzzy stabilization controller have a hierarchical fuzzy inference structure; that is, the lower level is for inference interface for the virtual equilibrium point and the higher level one for the position control of cart according to the firstly inferred virtual equilibrium point.
머신 러닝은 인력을 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 특히 4차 산업혁명 시대의 요청에 따라 인공지능을 포함한 머신 러닝의 중요성은 점점 커지고 있다. 본 논문은 MLP, RNN, LSTM, ANFIS 신경망 알고리즘 이용하여, 월별 전력 거래량을 예측한다. 본 논문에서는 통계청에서 제공하는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 최종에너지 소비량, 자동차용 경유 가격에 대한 2001~2017년까지의 공공 데이터를 사용하였다. 본 논문은 제시하는 각각의 알고리즘들을 학습시키고, 알고리즘이 예측하는 시계열 그래프를 이용하여 예측 결과를 보여주고 RMSE를 이용하여 이들 중에서 가장 우수한 알고리즘 제시한다.
본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.
항공기용 터보팬 엔진의 성능이 이륙과 같이 급격하게 변하는 상황일 때 압축기에서 서지현상이 발생할 수 있는데, 본 논문에서는 이를 방지하는 것을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 연료유량을 개루프 명령으로 생성하고, 가변 안내익을 폐루프로 설계하여 터보팬 엔진에 대한 제어시스템을 고전적인 PID제어기와 퍼지 추론 기법을 적용하여 설계하였다. 시뮬레이션은 SIMULINK를 이용하였는데, 제어로직 구성을 위한 동역학적 모델링은 NPSS(엔진해석프로그램)와 SIMULINK를 연동시켜주는 SIMUNLINK BLOCK인 NPSS S-function을 설계하여 이용하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로 PID와 Fuzzy 모든 방법에 있어 VIGV의 제어결과로 서지현상을 방지할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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