The VDC(Vehicle Dynamic Control) is a control system whose target is to improve stability of a vehicle under lateral motion. A lateral vehicle motion, especially on a slippery road, can lead to a hazardous situation, and the situation can even worsen by the driver`s inappropriate response. In this paper, two VDC systems, a fuzzy-based controller and an LQR-based controller have been developed. The controllers take as input the yaw rate and the sideslip angle of either body or rear wheel, and they yield the direct yaw moment signal by which the vehicle can gain stability during cornering. Simulations have been conducted to evaluate the performance of the control system. The results indicated that the controllers can successfully improve vehicle stability under potentially dangerous driving conditions.
얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.42-46
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2012
With the development of industry, more large-scale non-linear loads are added to existing power systems and they cause the serious power quality (PQ) problems to the nearby sensitive installations more and more. To protect the important loads and mitigate the impact of PQ disturbances on them, various compensating devices are installed. One of the most important control skills used in the compensating equipment at the load side is how fast they can recognize or detect the discontinuous abnormal PQ events from the normal voltage signal. This paper deals with two estimation methods for the fast detection and tracking of general PQ disturbances: Teager Energy Operator (TEO), which is a non-linear operator and used for a short time energy calculation, and Kalman Filter (KF), which is one of the most universally used estimation techniques. And it is also shown how to apply the TEO and the KF to detect the PQ disturbances such as voltage sag, swell, interruption, harmonics and voltage fluctuation.
본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.
가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
This paper presents an intelligent reduction method for external noise. The main idea comes from PSO-FCM (Particle Swam Optimization Fused fuzzy C-Means) clustering. The data of the target is transformed from the antenna coordinates to the vessel one and to the system coordinates. In the conversion, the overall noises hinder observer to get the exact position and velocity of the maneuvering target. While the filter is used for tracking system, unexpected acceleration becomes the main factor which makes the uncertainty. In this paper, the tracking efficiency is improved with the PSO-FCM and the compensation methodology. The acceleration is approximated from the external noise splitted by the proposed clustering method. After extracting the approximated acceleration, the rest in the noise is filtered by the filter and the compensation is added to after that. Proposed tracking method is applicable to the linear model and nonlinear one together. Also, it can do to the on-line system. Finally, some examples are provided to examine the reliability of the proposed method.
본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 즉 조작자가 작업을 하는 동안 직접 판단을 내리며 조작기에 제어 명령을 내린다는 점에서 조작자도 원격 조작기를 제어하기 위한 제어루프에 포함된다. PID 제어에 의존하는 원격 제어기의 모델링 오차를 줄이기 위한 방법이 퍼지 제어기의 구현이라 할 수 있는데 위치-힘 제어 방식의 양방향 제어에서는 진동으로 인한 불안정성을 내포하고 있다 비선형성에 의한 모델링 오차를 계층제어 방식에서는 여러 각도의 입력을 종합하여 판단한 조작자의 경험적 제어 규칙을 선형적으로 변환 모델링 함으로써 안정화시킬 수 있다. 즉, 다속성 계층을 사용함으로써 선형적인 결과를 얻어 낼 수가 있다.
본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다.
시스템의 출력을 결정하는데는 실제적인 물리량보다는 상징적인 정보량이 필요할 때가 있다. 예를 들면 교차로 교통신호제어의 입력정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 그러므로 도로의 길이, 폭과 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적인 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량 사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련의식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 교통신호처리 제어에 있어서 고찰하여 본후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용하여 교통신호제어의 최종적인 출력 정보량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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