본 논문에서는 오류센서 보정 기능을 갖춘 태양광 조명용 정밀 태양 추적제어기 개발에 대하여 기술하였다. 태양 위치에 대한 광역범위 추적과 미소범위에서의 정밀추적 제어를 위하여 대범위 센서군과 소범위 센서군으로 나뉜 센서모듈을 개발하였다. 태양위치의 정밀 추적을 위하여 소범위 센서군의 응답특성을 분석하여 퍼지 제어엔진을 개발하였으며, 주축성분 분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 오류센서의 감별 및 복원을 하였다. 개발된 시스템의 실외 태양추적 실험을 통하여 본 연구의 유용성을 입증하였다.
The values of physical components of the plants and controllers as well as the relevant environmental conditions change in time, thus the output performance can be deteriorated during the operating span of the system. Naturally the duty of calibration or the prevention of performance deterioration due to excessive component sensitivity should be provided to the control system. The proposed controller, whenever necessary, measures the open-loop and close-loop characteristics, and then calculates the offset and sensor gain correction values based on the prepared standard measurements It is applied to the control of a flexible link system with the gain and offset calibration problems in the light sensor module for position to show the applicability. In this paper, we propose a digital controller which has the capability of calibration gain and offset adjustment using fuzzy methods.
IDS/IPS and networked computer systems are playing an increasingly important role in our society. They have been the targets of a malicious attacks that actually turn into intrusions. That is why computer security has become an important concern for network administrators. Recently, various Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems is useful for existing intrusion patterns on standard-only systems. Therefore, probe detection of private clouds using BlockChain has become a major security protection technology to detection potential attacks. In addition, BlockChain and Probe detection need to take into account the relationship between the various factors. We should develop a new probe detection technology that uses BlockChain to fine new pattern detection probes in cloud service security in the end. In this paper, we propose a probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) based on service security using BlockChain technology.
This paper describes a research work to develop a computer-aided design for the product made by progressive working of bending and piercing. An approach to the system for progressive working is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of three main modules, which are input and shape treatment, flat pattern layout, strip layout modules. The system is designed by considering several factors, such as piercing and bending sequences by fuzzy set theory, complexities of blank geometry, punch profiles, and the availability of a press equipment. Strip layout drawing generated in the strip layout module is presented in 3-D graphic forms, including piercing and bending sequences with punch profiles divided into for external area. Results obtained using the modules enable the manufacturer for progressive working of electric products to be more efficient in this field.
An autonomous tractor system was developed and its performance was evaluated. The system consisted of a tractor system of and a remote control station. The tractor and the remote control station communicated each other via wireless modems. The tractor had a DGPS(differential global positioning system), sensors, a controller and a modem. The DGPS collected position data and the tractor status was estimated. The information of tractor status and sensors was transferred to the remote control station. Then, the control station determined the control data such as steering angles using a fuzzy controller. The fuzzy controller used the information from the DGPS, sensors, and GIS(geographic information system) data. The control data were obtained by remote signal processing at the control station The control data for autonomous operation were transferred to the tractor controller. The performances of an autonomous tractor were evaluated for various speeds, different initial positions and different initial headings. About 1.3 seconds of time lag was occurred in transferring the tractor status data and the control data. Compensation the time lag, about 27cm deviation was observed at the speed of 0.5m/s and 37cm at the speed of 1m/s. Error caused mainly by the time lag and it would be reduced by developing a full-duplex radio module for controlling the remote tractor.
This paper documents the development of a fuzzy logic based incident detection model for urban diamond interchanges. Research in incident detection for intersections and arterials is at a very initial stage. Existing algorithms are still far from being robust in dealing with the difficulties related with data availability and the multi-dimensional nature of the incident detection problem. The purpose of this study is to develop a new real-time incident detection model for urban diamond interchanges. The development of the algorithm is based on fuzzy logic. The incident detection model developed through this research is capable of detecting lane¬blocking incidents when their effects are manifested by certain patterns of deterioration in traffic conditions and, thereby, adjustments in signal control strategies are required. The model overcomes the boundary condition problem inherent in conventional threshold-based concepts. The model captures system-wide incident effects utilizing multiple measures for more accurate and reliable detection, and serves as a component module of a real-time traffic adaptive diamond interchange control system. The model is designed to be readily scalable and expandable for larger systems of arterial streets. The prototype incident detection model was applied to an actual diamond interchange to investigate its performance. A simulation study was performed to evaluate the model's performance in terms of detection rate, false alarm rate, and mean time to detect. The model's performance was encouraging, and the fuzzy logic based approach to incident detection is promising.
The hardware of an LED lighting control system for coastal lighting at coastal pier entrance consists of a power supply unit, an AVR control unit, a CLCD output unit, an LED control unit, a scenario selection switch unit, and an operation speed display unit. It is made of an 8-channel. The CPU used ATmega128 and the FET was used to control the current signal. To operate the CPU, DC 12V was converted to DC 5V using a regulator 7805. A heat sink was used to remove heat generated in the FET. By connecting the load LED module to the manufactured 8-channel LED lighting control system, the operation was confirmed through various production scenarios. In addition, a control system was designed to show the most suitable color for the atmosphere of the coastal pier according to the input value of temperature and illumination using a fuzzy control system. Computer simulation was then conducted. Results confirmed that fuzzy control did not need to store many data inputs due to characteristics of artificial intelligence and that it could efficiently represent many output values with simple fuzzy rules.
Intelligent Wearable Module is intelligent system that arises when a human is part of the feedback loop of a computational process like a certain control system. Applied system is mobile robot. This paper represents the mobile robot control system remote controlled by Intelligent Wearable Module. So far, owing to the development of 802.l1b technologies, lots of remote control methods through internet have been proposed. To control a mobile robot through internet and guide it under unknown environment. The information about the direction and velocity of the mobile robot feedbacks to the PDA and the PDA send new control method produced from the combination of Neuro and Hierarchical Fuzzy Algorithm
본 논문에서는 관계형 데이타베이스 시스템을 위한 새로운 지능적인 질의 처리 시스템을 제안하였다. 애매한 질의와 관련된 기존의 연구결과를 분석하여 그 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 질의 처리 시스템이 개발되었는데, 지능적 질의 처리기를 비롯한 각 모듈의 역할을 정의하였으며, 구문분석기, 질의변환 모듈, 추진 엔진, 의미 데이타베이스 모듈, 결과합성기 등의 알고리즘을 제시하였다. 또한 제안된 질의처리 시스템의 기반한 실제 작동의 과정을 한 예를 들어 검증한 결과 타당성 있는 결과가 입증되었으며, 사용자의 일반적인 질의뿐만 아니라 애미한 질의에도 지능적으로 대처하여 순서화된 겨로가를 보여주고 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.24-30
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2008
A simulation of hot strip finishing mill automatic gauge control (AGC) system is built, which is divided into four modules such as rolling mill system, AGC module, looper system and strip model. The rolling mill system is built by mechanism modeling, the looper system and strip model are built by function modeling, and the AGC model is tried to use intelligent control of a multi-function AGC system. The target is attempted to use this simulation object to minimize finisher exit strip thickness deviation resulting from strip entry thickness disturbance and rolling force deviation. Simulation results show that the result of this AGC/LPC synthetical system module simulation is quite close to the actual result. The simulation system can also analyze most kinds of disturbance which affect the rolling process. It is proved that the system can represent practical situation of hot strip finishing mill process control, and be used as a basic platform of research and development for researcher and engineer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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