• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.288-298
• /
• 2008

We introduce new type of networked robot, Ubiquitous Robotic Companion (URC), embedded with ATLAS Service-oriented architecture for enhancing the space sensing capability. URC is a network-based robotic system developed by ETRI. For years of experience in deploying service with ATLAS sensor platform for elder and people with special needs in smart houses, we need networked robots to assist elder people in their successful daily living. Recently, pervasive computing technologies reveals possibilities of networked robots in smart spaces, consist of sensors, actuators and smart devices can collaborate with the other networked robot as a mobile sensing platform, a complex and sophisticated actuator and a human interface. This paper provides our experience in designing and implementing system architecture to integrate URC robots in pervasive computing environments using the University of Florida's ATLAS service-oriented architecture. In this paper, we focus on the integrated framework architecture of URC embedded with ATLAS platform. We show how the integrated URC system is enabled to provide better services which enhance the space sensing of URC in the smart space by applying service-oriented architecture characterized as flexibility in adding or deleting service components of Ubiquitous Robotic Companion.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.6 no.4
• /
• pp.92-101
• /
• 1996

Due to I:he rapid increase of vehicles and poor availability of roads, traffic congestion problem is about to explode. To solve this problem, we need real time information about traffic flow to control traffic signals dynamically. Until now loop coil is the most prevalent sensor used for obtaining traffic flow information. However, it is not able to track individual vehicles which is essential in estimating the average vehicle speed. As a result, image sensors started to find their role in this problem domain. Several systems based on image sensors were proposed which assumes either gray level or color image sequence. In this paper, we propose moving vehicle tracking method based on fizzy clustering assuming a wlor image sequenc.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.242-243
• /
• 2007

본 논문은 1310nm 단일모드 광섬유를 이용하여 온도센서로 활용하기 위한 연구이다. 기존광섬유센서의 연구는 복잡한 여러 가지 기기를 이용하여 구성된 시스템이었다. 그리고 산란 변화를 주기 위하여 Bragg 격자나 Pulse generator를 이용하여 광주파수의 변화를 측정하거나, YAG 레이저를 이용 벌크형 시스템을 택하여 구성하였는데 실험 환경을 구성하는 어려움과 측정된 데이터의 정확도에 대한 문제점이 있었다. 본 연구에서 제안한 유도 브릴루앙 산란(sBs: stimulated Brillouin scattering)광을 이용한 온도센서 시스템은 기존의 측정방식 보다 간소화된 직렬방식의 시스템이다. 광주파수에서 발생하는 노이즈와 애매한 결과에 대해서 신뢰성과 정확도를 확보하기 위하여 지능형인 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용하여 분석함으로써 기존 시스템 보다 정확한 데이터를 얻고자 하였다. 본 연구에서 sBs는 빛의 산란 특성 중 광주파수가 온도에 변화에 대해 각각의 온도 변화당 천이가 이루어졌음을 측정하였다. 시스템에서 출력된 데이터를 뉴로-퍼지로 분석한 변화율은 1.1MHz/의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.771-773
• /
• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.254-255
• /
• 2016

The Human have sought convenience through advancing Science skill, The Generation that unman control all machine have came. the unman - vehicle have used and applied flight, ship, car, manufacturing all over the world. plus which, that is researching. but pros and cons of unman - vehicle is that unman control machine, It mean that unman - vehicle have high possibility which have collision with obstacle on driving. I will show you that this evading collision will be made from fuzzy control and video recognition and sensor recognition.I look for good effect for this system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.710-713
• /
• 2008

센서 네트워크는 습도, 온도, 조도 등의 다양한 정보를 수집할 수 있는 센서들을 특정한 지역이나 광범위한 지역에 분포하여 특정 이벤트를 탐지하거나 계속적으로 환경을 관찰하여 수집된 정보를 효율적으로 Base Station으로 전송하는 일종의 애드 혹 네트워크이다. 본 논문은 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜 중 PEGASIS와 동심원 형태의 클러스터링 방법에 대해 취약점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법으로 클러스터 헤드 선출을 위한 두 가지 기준을 정하고, 퍼지 이론을 기반으로 적절한 선택 값을 도출하여 효율적인 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 센서 노드들의 남아있는 에너지를 고려할 수 있으며, 각 레벨에서 클러스터 헤드들은 가깝게 위치하게 되어 Multi-hop으로 데이터 전송 시 기존의 방법들보다 전송 거리를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.936-940
• /
• 2007

본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.648-654
• /
• 2004

The Mass Flow Controller(MFC) has become crucial in semiconductor manufacturing equipments. It is an important element because the quality and the yield of a semiconductor process are decided by the accurate flow control of gas. Therefore, the demand for implementing the high speed and the highly accurate control of MFCs has been increasing. It is hard to find an article of the control algorithm applied to MFCs. But, it is known that commercially available MFCs adopt PID control algorithms. Particularly, when the system detects the flow by way of heat transfer, the MFC control problem includes the slow response and the nonlinearity. In this paper, MFC control algorithm with a superior performance to the conventional PID algorithm is discussed and the superiority is demonstrated through the experiment. A fuzzy controller was utilized in order to compensate the nonlinearity and the slow response, and the performance is compared with that of an MFC currently available in the market. The control system, in this paper, consists of a personal computer, the data acquisition board and the control algorithm carried out by LabWindows/CVI program on the PC. In addition, a method of estimating the actual flow from the sensor output with the slow response is presented. In conclusion, according to the result of the experiment, the proposed algorithm shows better accuracy and is faster than the conventional controller.

• Journal of IKEEE
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.636-644
• /
• 2014

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. First, self-localization technique is based on a smart home and object in a home environment, and IOT(Internet of Thing) between Home Wellness Robots. RF tag is set in a smart home and the absolute coordinate information is acquired by a object included RF reader. Then bluetooth communication between object and home wellness robot provides the absolute coordinate information to home wellness robot. After that, the relative coordinate of home wellness robot is found and self-localization through a stereo camera in a home wellness robot. Second, this paper proposed fuzzy control methode based on a vision sensor for approach object of home wellness robot. Based on a stereo camera equipped with face of home wellness robot, depth information to the object is extracted. Then figure out the angle difference between the object and home wellness robot by calculating a warped angle based on the center of the image. The obtained information is written Look-Up table and makes the attitude control for approaching object. Through the experimental with home wellness robot and the smart home environment, confirm performance about the proposed self-localization and posture control method respectively.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.1564-1572
• /
• 2010

In this study, the falls detection and direction classification system was implemented using 3-axial acceleration signal. The acceleration signals were acquired from the 3-axial accelerometer(MMA7260Q, Freescale, USA), and then transmitted to the computer through USB interface. The implemented system can detect falls using the newly proposed algorithm, and also classify the direction of falls using fuzzy classifier. The 6 subjects was selected for experiment and the accelerometer was attached on each subject's chest. Each subject walked in normal pace for 5 seconds, and then the fall down according to the four direction(front_fall, back_fall, left_fall and right_fall) during at least 2 second. The falls was easily detect using the newly proposed algorithm in this study. The acquired signals were analyzed after 1 second from generating falls. The fuzzy classifier was used to classify the direction of falls. The mean value of the falls detection rate was 94.79%. The classifier rate according to falls direction were 95.83% in case of front falls, 100% incase of back falls, 87.5% in case of left falls, and 95.83% in case of right falls.