Smart structural systems are defined as ones that demonstrate the ability to modify their characteristics and/or properties in order to respond favorably to unexpected severe loading conditions. The performance of such a task requires a set of additional components to be integrated within such systems. These components belong to three major categories, sensors, processors and actuators. It is wellknown that all structural systems entail some level of uncertainty, because of their extremely complex nature, lack of complete information, simplifications and modeling. Similarly, sensors, processors and actuators are expected to reflect a similar uncertain behavior. As it is imperative to be able to evaluate the impact of such components on the behavior of the system, it is as important to ensure, or at least evaluate, the reliability of such components. In this paper, a system model for reliability assessment of smart structural systems is outlined. The presented model is considered a necessary first step in the development of a reliability assessment algorithm for smart structural systems. The system model outlines the basic components of the system, in addition to, performance functions and inter-relations among individual components. A fault tree model is developed in order to aggregate the individual underlying component reliabilities into an overall system reliability measure. Identification of appropriate limit states for all underlying components are beyond the scope of this paper. However, it is the objective of this paper to set up the necessary framework for identifying such limit states. A sample model for a three-story single bay smart rigid frame, is developed in order to demonstrate the proposed framework.
This study compares the performance of artificial intelligence (AI)-based maximum power point tracking (MPPT) methods under partial shading conditions in a photovoltaic generation system. Although many studies on AI-based MPPT have been conducted, few studies comparing the tracking performance of various AI-based global MPPT methods seem to exist in the literature. Therefore, this study compares four representative AI-based global MPPT methods including fuzzy logic control (FLC), particle swarm optimization (PSO), grey wolf optimization (GWO), and genetic algorithm (GA). Each method is theoretically analyzed in detail and compared through simulation studies with MATLAB/Simulink under the same conditions. Based on the results of performance comparison, PSO, GWO, and GA successfully tracked the global maximum power point. In particular, the tracking speed of GA was the fastest among the investigated methods under the given conditions.
무인수중로봇은 인간의 직접적인 접근이 제한되는 위험한 지역을 운항하기 때문에 인식, 결정, 그리고 행동과 같은 영역전문가의 고유능력을 수행하는 지능형 제어소프트웨어를 반드시 탑재해야한다. 본 논문에서는 다양한 무인항체에 적용 가능한 RVC 지능시스템 모델을 제안하며, 또한 충돌회피시스템, 항해 계획시스템, 그리고 충돌위험도산출시스템으로 구성된 무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템을 개발 한다. 충돌회피시스템에서는 퍼지관계곱에 기반한 장애물회피 알고리즘을 제안하는데 이는 생성경로 관점의 안전성과 효율성을 보장한다. 그리고 항해계획시스템에서는 폴리선을 이용한 항로계획 알고리즘을 제안 한다. 제안된 지능형 자율운항시스템의 성능검증을 위해 환경관리자, 객체, 그리고 3차원뷰어로 구성된 시뮬레이션시스템을 개발하여 시뮬레이션을 수행한다.
차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.
토크 전달시스템은 다수의 기어와 커플링이 유연하게 구성되어 있으므로 모터의 속도가 갑자기 변할 때 비틀림 진동이 발생한다. 모터의 정확한 응답 특성을 얻기 위해서는 반드시 이 진동은 억제되어야 한다. 따라서 진동억제는 모터제어에 있어서 매우 중요하다. 특히 2관성 시스템의 진동억제를 위해 다양한 제어방법들이 소개되었다. 토크의 비틀림 현상으로 인해 발생하는 진동을 억제하기 위해 토크의 비틀림 성분을 궤환시키고 일반적인 필터로 구성된 외란 관측기 필터를 사용하는 방법이 소개되었다. 또한 이를 계수도법(CDM)을 이용 적절한 P 제어기와 필터의 계수값을 설계하여 진동을 억제하는 방법이다. 그러나 계수도법을 이용하여 설계된 제어기 파라미터는 외란 인가시 적응성이 떨어짐을 알 수 있다. 반면 PID 제어기는 설계가 간단하나 초기에 과도한 오버슈트를 및 진동 문제를 유발한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 최근에는 2자유도 파라미터 a로 비례이득을 가변함으로써 외란에는 영향을 받지 않고 목표치 추종 성능을 개선할 수 있는 단순하고 실용적인 2자유도 PID 제어기가 소개되었다. 그러나 이 방법 역시 원하는 P값을 얻기 위해 u를 가변 하여야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 퍼지 알고리즘을 사용 파라미터 $\alpha$를 자동 조정하는 제어기를 설계하였다. 사용된 제어기의 성능을 입증하기 위하여 기존의 제어방법과 시뮬레이션을 통해 비교, 평가한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.571-579
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2005
In this paper, we proposed an algorithm for arrhythmia classification, which is associated with the reduction of feature dimensions by linear discriminant analysis (LDA) and a support vector machine (SVM) based classifier. Seventeen original input features were extracted from preprocessed signals by wavelet transform, and attempts were then made to reduce these to 4 features, the linear combination of original features, by LDA. The performance of the SVM classifier with reduced features by LDA showed higher than with that by principal component analysis (PCA) and even with original features. For a cross-validation procedure, this SVM classifier was compared with Multilayer Perceptrons (MLP) and Fuzzy Inference System (FIS) classifiers. When all classifiers used the same reduced features, the overall performance of the SVM classifier was comprehensively superior to all others. Especially, the accuracy of discrimination of normal sinus rhythm (NSR), arterial premature contraction (APC), supraventricular tachycardia (SVT), premature ventricular contraction (PVC), ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF) were $99.307\%,\;99.274\%,\;99.854\%,\;98.344\%,\;99.441\%\;and\;99.883\%$, respectively. And, even with smaller learning data, the SVM classifier offered better performance than the MLP classifier.
본 논문은 저비용이면서 정확한 비퍼지화 연산을 수행하는 새로운 COA(Center of Area) 비퍼지화기를 제안한다. 제안한 COA 비퍼지화기의 정확성은 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기의 저비용성은 비퍼지화 연산시 요구되는 나눗셈 연산을 좌.우측 모멘트의 균형점을 찾는 것으로 대신함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기는 승산기가 부가적으로 필요하고 모멘트의 균형점을 찾는데 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 첫번째 단점은 승산기를 확률적 AND 연사으로 대치함으로서 극복되고, 두번째 단점은 모멘트의 균형점을 빠르게 탐색하는 coarse-to-fine 탐색 알고리즘에 의해 해결된다. VHDL 시뮬레이션을 통해 제안한 COA 비퍼지화기를 트럭 후진 주차 문제에 적용한 결과 기존의 COA 비퍼지화기보다 향상된 평균 주행 거리 특성을 보임을 확인하였다.
The studies on automatic ship collision avoidance system, which have been carried out in the last 10 years, are facing on new situation due to newly developed high technology such as computer and other information system. It was almost impossible to make it used in real navigation field 3-4 years ago because of the absence of any tool to give other ship's information, however recently developed technology suggests new possibility. This study is carried out to develop the automatic ship collision avoidance support system which considers ship's manoeuvrability into it's collision avoidance algorithm. One of the important part in ship collision avoidance system is collision decision module which can calculate collision risk with other ships and act properly to avoid the situation. Many of previous researches are using present ship's dynamic data such as present speed, position and course to calculate collision risk. However when a ship commences avoidance action, the real situation is quite different with one that has been estimated by the ship's initial data due to the ship's manoeuvring characteristic. Therefore it is better to take into account ship's manoeuvring characteristic from the stage of collision decision in ship collision avoidance system. In this study, these effects are included in the developed system. The proposed system are verified its usefulness in numerical simulation environments.
자기변성유체(magnetorheological fluid)에 관한 연구는 MR 장치의 개발, MR 장치의 수학적 모델링 및 시뮬레이션, 그리고 MR 장치를 채용한 시스템의 제어 알고리즘 개발에 관한 연구로 구분된다. 시뮬레이션을 통한 제어 알고리즘 개발을 위해서는 MR 장치의 비선형 응답을 예상하기 위한 신뢰성 높은 수학적 모델이 요구된다. 또한 MR 장치 시스템을 제어하기 위해서는 제어기에서 요구하는 댐핑력을 출력하기 위한 MR 장치의 전류(또는 전압) 입력 값이 필요하며, 이 입력값을 얻기 위해서는 역댐퍼 모델이 필요하다. 이러한 이유로 MR 장치의 모델링 및 역댐퍼 모델링은 MR 장치개발의 중요한 역할을 담당하며 이에 관한 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 모델링을 위해 개발된 MR 댐퍼를 이용하여 동특성 시험기를 제작하였으며, 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 특성을 연구하기 위한 실험을 수행하였다. 시험기 시험결과를 통해 모델링에 필요한 시험 데이터들을 획득하였으며 다층신경망을 이용하여 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 모델 및 역모델을 구하였다.
본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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