컴퓨터 기술의 발전으로 인하여 IoT 기술은 산업, 경제, 의료서비스 및 교육 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, IoT 장비를 통해 처리되는 멀티미디어 정보는 아직까지 애플리케이션 분야에서 무결성과 기밀성 문제가 큰 이슈 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 처리되는 사용자의 빅데이터 정보에 안전성을 보장하기 위한 스테가노그래피 기반의 IoT 사용자의 빅데이터 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 동의 없이 IoT 장비를 통해 수집된 사용자의 빅데이터 정보를 불법적으로 악용되는 것을 예방하는 것이 목적이다. 제안 모델은 IoT 사용자의 빅데이터에 서명과 인증 정보를 하이브리드 암호 방식으로 사용한다. 제안 모델은 IoT를 통해 수집된 사용자의 빅데이터에 대한 무결성 및 기밀성을 보장하는 특징이 있다. 또한, IoT 사용자의 빅데이터는 스테가노그래피 기반의 암호 처리 기법을 사용하여 사용자의 서명 정보를 암호화하였기 때문에 제 3자가 사용자의 정보를 악의적으로 사용되지 못한다.
In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
This article is concerned with threshold modeling of the bifurcating autoregressive model (BAR) originally suggested by Cowan and Staudte (1986) for tree structured data of cell lineage study where each individual $(X_t)$ gives rise to two off-spring $(X_{2t},\;X_{2t+1})$ in the next generation. The triplet $(X_t,\;X_{2t},\;X_{2t+1})$ refers to mother-daughter relationship. In this paper we propose a threshold model incorporating the difference of 'fertility' of the mother for the first and second off-springs, and thereby extending BAR to threshold-BAR (TBAR, for short). We derive a sufficient condition of stationarity for the suggested TBAR model. Also various inferential methods such as least squares (LS), maximum likelihood (ML) and quasi-likelihood (QL) methods are discussed and relevant limiting distributions are obtained.
This paper proposes a stability condition in affine Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with parametric uncertainties and then, introduces the design method of a fuzzy-model-based controller which guarantees the stability. The analysis is based on Lyapunov functions that are continuous and piecewise quadratic. The search for a piecewise quadratic Lyapunov function can be represented in terms of linear matrix inequalities (LMIs).
본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 Takagi-sugeno(T-S) 퍼지 Identification을 이용하여 유도전동기의 비선형 다변수 시스템을 선형화 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. T-S 퍼지 모델의 선형화는 퍼지 규칙들 및 소속 함수들의 산술적인 계산으로 인해 선형화가 쉽지 않다. 그러므로 T-S 퍼지 Identification을 이용하여 퍼지 규칙 및 소속함수들의 추정을 통해 높은 정확도를 가지는 선형 모델로 제공한다.
In this paper, we propose a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based design for the tracking control of a class of nonlinear underwater glider. By using the partial linearization and the sector nonlinearity, the underwater glider with six degrees of freedom (6 DOF) is modelled by the T-S fuzzy model. The concerned tracking control problem with $H_{\infty}$ performance is converted into the stabilization one for the error dynamics between the given nonlinear underwater glider and the reference time-varying input. Sufficient conditions are derived for the asymptotic stabilizability of the error dynamics in the format of matrix inequality. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed design methodology.
This paper presents an experiment study on the control of a rotary-type inverted pendulum based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model approach. A sufficient condition for stability of the T-S fuzzy control system is given via linear matrix inequalities (LMIs). State-feedback controllers for sub-systems are designed from the sufficient condition via change of variables which is one of the popular LMI techniques. Experimental results on a rotary-type inverted pendulum control show the feasibility of the T-S fuzzy model-based control method.
A general analytical method for computing the joint stiffness from the sectional properties of the members that form the joint is derived using Vlasov's thin-walled beam theory. The analytical model of box T-joint under out-of-plane loading is investigated and validated using shell finite element results and experimental data. The analytical model of the T-joint is implemented in a beam finite element model using a revolute joint element. The out-of-plane displacement computed using the beam-joint model is compared with the corresponding shell element model. The results show close correlation between the beam revolute joint model and shell element model.
This paper presents a fuzzy-model-based design approach to the buoyancy and moment controls of a class of nonlinear underwater glider. Through the linearization and the sector nonlinearity methodologies, the underwater glider dynamics is represented by a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. Sufficient conditions are derived to guarantee the asymptotic stability of the closed-loop system in the format of linear matrix inequality (LMI). Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed buoyancy and moment controllers for the underwater glider.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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