본 논문은 복합 상태 공간에서의 피지 기반 제어기를 이용한 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 TS 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 power series를 사용함으로써 불확실성이 조합된 비선형 시스템을 보다 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 TS 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz System에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 보장받게 된다.
This study was carried out to offer the systematical and scientific method of regional environment conservation by deciding the rank using fuzzy theory, and try to find the methodology to accurately accomplished the regional environment assessment for sound land conservation. The results were as follows. To transform the Likert's scale granted to assessment indicators into the type of triangular fuzzy number (a, b, c), there was conversion to each minimum (a), median (b), and maximum (c) in applying membership function. We used the center of gravity and eigenvalue leading to the rank. In the sequential analysis of rank-based test of assessment indicators by triangular fuzzy number, the result proclaimed that ranking of the indicators was, in the biotic field, in the order of 'dominance', 'sociality', 'coverage' and in the abiotic one, 'soil pH', 'T-N', 'soil property', and in the qualitative one, 'impact rating class', 'hemeroby degree', 'land use pattern', and in the functional one, 'protection of water resource', 'offer of recreation', 'protection of soil erosion'. Therefore, there was a difference between subjective rank from human and the rank from triangular fuzzy number. In other words, the scientific rank decision would be not so much being subjective and biased as dealing with human thoughts mathematically by triangular fuzzy number.
본 논문은 파라미터의 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 속도 제어를 위한 강인 퍼지 제어기를 제안한다. 효율적이고 안정적인 접근을 위해 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정의 속도 시스템은 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 안정도 이론을 이용하여, 무인 잠수정의 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 제안된 강인 속도 제어기 성능의 유효성을 검증하기 위해 모의실험을 수행한다.
This paper presents intelligent digital redesign method of global approach for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated linear operators to be matched. Also by using the power series, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete -time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state -matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMls). Finally, we prove the effectiveness and stabilization of the proposed intelligent digital redesign method by applying the chaotic Lorentz system.
자동운항 알고리즘은 인적요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 그러나, 대부분의 알고리즘이 수많은 선박이 입출항하는 항만근처의 실제 통항상황을 고려하여, 성능을 입증하지 않았기에, 실제 선박에 설치되어 운용된 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 퍼지 이론과 가변공간 탐색법 개념을 사용한 충돌회피 알고리즘을 고안하였다. 충돌회피 알고리즘은 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 현재시간(t=to)에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 퍼지 이론에 의한 충돌위험도를 계산하고 이를 바탕으로 회피를 위한, 행동공간을 구성한다. 두번째 단계에서는, 일정시간 이후($t=to+{\Delta}t$)의 타선 및 자선의 위치 및 속도를 추정하여, 다시 충돌위험도를 계산하는데, 이때는 변화된 위험도를 바탕으로 행동공간을 다시 재구성하게 된다. 세 번째 단계에서는, 추정된 행동공간들을 대상으로 최적화 기법을 사용하여, 가장 안전하고, 효율적인 회피경로를 결정하게 된다. 이와 같이 3단계로 구성된 충돌회피 알고리즘은 실시간으로 계산되어, 지속적으로 갱신된다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘을 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터에 구현하여, 대양항해 시나리오를 대상으로 성능시험을 수행하였다. 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 최종 선정된 회피경로는 Auto-pilot에 의해 자동운항 되도록 구성하였다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘의 특징과 성능시험 결과에 대해 소개한다.
In this paper, we propose a intelligent controller design method for the water level control of the power plant drum in the form of nonminimum phase system. The proposed method is based on T. Takagi and M. Sugeno's fuzzy model. And we illustrate the improved characteristics as the simulation results, comparing with the conventional the PID and LQ controller design method
본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
최근 군은 과거 냉전시대와 다른 상황에 능동적으로 대처하고 비용 대비 훈련의 효과를 극대화하기 위한 방안으로 모델링 시뮬레이션 기법에 많은 관심을 보이고 있다. 이 모델링 시뮬레이션을 이용한 훈련이 효과적이기 위해서는 좀 더 사실적인 전장 환경과 전투상황을 모의해야 하는데, 최근에 이를 위해서 컴퓨터상에서 인간 행위와 부대의 집단논리를 표현하는 CGF(Computer Generated Forces)에 대한 기술 개발이 주목받고 있다. 인간 행위를 모델링하는 CGF는 자동화된 병력을 모의함으로써 적군을 모의하거나 미래 전투실험, 새로운 전투개념 개발 등 중요하면서도 다양한 역할을 수행 할 수 있다. 이번 연구에서는 CGF 가상군인의 자율지능화의 방안을 고찰해보고자 한다. 군사시뮬레이션상의 가상군인의 자율지능화의 첫걸음인 과업행위 목록의 적용을 과업행위의 기본요소인 METT+T를 기반으로 그 적용과정을 설명한다. 또한 군사모의 논리는 참 진의 이진값 표현이 외에도 '보유 무기가 충분하면 급속 공격을 빠르게 하라'와 같은 모의 규칙상에서는 군사 전문가에 의해서 결정될 수밖에 없는 '충분하다', '빠르다'와 같은 퍼지 팩트가 존재한다. 이러한 주관성이 가미된 많은 군사모의 논리를 완벽히 표현하기 위해서는 퍼지 추론을 이용하는 것이 효과적인데, 이를 이번 소부대 전투 시뮬레이션에 적용하여 보다 사실적인 모의가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 연속시간과 이산시간에서 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 비선형시스템에 대한 퍼지 견실 H∞ 제어기 설계방법을 제시한다. 비선형시스템은 변형한 T-S(Takagi- Sugeno) 퍼지모델을 사용하여 나타내고, 퍼지제어는 PDC(parallel distributed compensation) 개념을 이용한다. 또한 Lyapunov 접근방법을 이용하여 불확실성, 외란과 시간지연을 가지는 변형한 T-S 퍼지모델의 H∞ 노옴 한계를 가지는 자승적 안정성을 언급하고, LMI(linear matrix inequality) 기법을 이용하여 퍼지 견실 H∞ 제어기의 존재 조건과 제어기 설계방법을 제시한다. 그러므로 제시한 기법은 구하여진 충분조건을 만족하는 해를 찾음과 동시에 제어기를 한번에 설계할 수 있다. 마지막으로 예제를 통하여 제시한 방법의 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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