• 제목/요약/키워드: a fuzzy set

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하이브리드 중간층 지진격리시스템의 고층 건물 진동 제어 성능 평가 (Vibration Control Performance Evaluation of Hybrid Mid-Story Isolation System for a Tall Building)

  • 김현수;강주원
    • 한국공간구조학회논문집
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    • 제18권3호
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    • pp.37-44
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    • 2018
  • A base isolation system is widely used to reduce seismic responses of low-rise buildings. This system cannot be effectively applied to high-rise buildings because the initial stiffness of the high-rise building with the base isolation system maintains almost the same as the building without the base isolation system to set the yield shear force of the base isolation system larger than the design wind load. To solve this problem, the mid-story isolation system was proposed and applied to many buildings. The mid-story isolation system has two major objectives; first to reduce peak story drift and second to reduce peak drift of the isolation story. Usually, these two objectives are in conflict. In this study, a hybrid mid-story isolation system for a tall building is proposed. A MR (magnetorheological) damper was used to develop the hybrid mid-story isolation system. An existing building with mid-story isolation system, that is "Shiodome Sumitomo Building" a high rise building having a large atrium in the lower levels, was used for control performance evaluation of the hybrid mid-story isolation system. Fuzzy logic controller and genetic algorithm were used to develop the control algorithm for the hybrid mid-story isolation system. It can be seen from analytical results that the hybrid mid-story isolation system can provide better control performance than the ordinary mid-story isolation system and the design process developed in this study is useful for preliminary design of the hybrid mid-story isolation system for a tall building.

정리정돈용 서비스 로봇 플랫폼의 구현 연구 (A Study on Implementation of Service Robot Platform for Mess-Cleanup)

  • 김승우;김하이준
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.487-495
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    • 2012
  • In this paper, a Smart Home Service Robot, McBot II, which performs mess-cleanup function etc. in house, is designed much more optimally than other service robots. It is newly developed in much more practical system than McBot I which we had developed two years ago. One characteristic attribute of mobile platforms equipped with a set of dependent wheels is their omni- directionality and the ability to realize complex translational and rotational trajectories for agile navigation in door. An accurate coordination of steering angle and spinning rate of each wheel is necessary for a consistent motion. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy azimuth estimator. A specialized anthropomorphic robot manipulator which can be attached to the housemaid robot McBot II, is developed in this paper. This built-in type manipulator consists of both arms with 4 DOF (Degree of Freedom) each and both hands with 3 DOF each. The robotic arm is optimally designed to satisfy both the minimum mechanical size and the maximum workspace. Minimum mass and length are required for the built-in cooperated-arms system. But that makes the workspace so small. This paper proposes optimal design method to overcome the problem by using neck joint to move the arms horizontally forward/backward and waist joint to move them vertically up/down. The robotic hand, which has two fingers and a thumb, is also optimally designed in task-based concept. Finally, the good performance of the developed McBot II is confirmed through live tests of the mess-cleanup task.

Evaluation of the parameters affecting the Schmidt rebound hammer reading using ANFIS method

  • Toghroli, Ali;Darvishmoghaddam, Ehsan;Zandi, Yousef;Parvan, Mahdi;Safa, Maryam;Abdullahi, Muazu Mohammed;Heydari, Abbas;Wakil, Karzan;Gebreel, Saad A.M.;Khorami, Majid
    • Computers and Concrete
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    • 제21권5호
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    • pp.525-530
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    • 2018
  • As a nondestructive testing method, the Schmidt rebound hammer is widely used for structural health monitoring. During application, a Schmidt hammer hits the surface of a concrete mass. According to the principle of rebound, concrete strength depends on the hardness of the concrete energy surface. Study aims to identify the main variables affecting the results of Schmidt rebound hammer reading and consequently the results of structural health monitoring of concrete structures using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The ANFIS process for variable selection was applied for this purpose. This procedure comprises some methods that determine a subsection of the entire set of detailed factors, which present analytical capability. ANFIS was applied to complete a flexible search. Afterward, this method was applied to conclude how the five main factors (namely, age, silica fume, fine aggregate, coarse aggregate, and water) used in designing concrete mixture influence the Schmidt rebound hammer reading and consequently the structural health monitoring accuracy. Results show that water is considered the most significant parameter of the Schmidt rebound hammer reading. The details of this study are discussed thoroughly.

문항반응 이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가와 동적 학습내용 구성에 기반한 적응형 고수 시스템 (An Adaptive Tutoring System based on CAT using Item Response Theory and Dynamic Contents Providing)

  • 최숙영;양형정;백현기
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권5호
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    • pp.438-448
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    • 2005
  • 본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.

CNN 모델과 FMM 신경망을 이용한 동적 수신호 인식 기법 (Dynamic Hand Gesture Recognition Using CNN Model and FMM Neural Networks)

  • 김호준
    • 지능정보연구
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    • 제16권2호
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    • pp.95-108
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    • 2010
  • 본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

이중매핑모델에 의한 칼라배색 시뮬레이터 구축에 관한 연구 (Study on Color Coordination Simulator based on Dual Mapping Model)

  • 김돈한;정지원
    • 디자인학연구
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    • 제16권2호
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    • pp.57-66
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    • 2003
  • 정보처리기술을 활용한 칼라 감성 시뮬레이션이 상품개발 지원시스템으로서 개발, 활용되기 시작하고 있다. 칼라배색 등을 결정하기 위한 시뮬레이션 시스템에서는 감성평가실험을 통해 구축한 데이터베이스를 이용하여 배색후보들을 제시하는 것이 일반적이다. 그러나 이들 방법에서는 시스템 이용자(디자이너나 사용자)의 취향이나 선호도, 혹은 이용자 상호간의 감성적차이(gap) 등을 고려하여 최종 배색후보를 결정해 가는 과정까지는 지원하고 있지 않다. 이와 같은 점에 주목하여 본 연구에서는 시스템이 초기 배색 후보군을 생성한 다음, 디자이너가 다양한 배색 시뮬레이션을 함으로써 목적으로 하는 최종 배색후보를 결정해 가는 과정을 지원하는 칼라배색시뮬레이터를 제안하였다. 이 시뮬레이터는 디자이너가 시스템과의 커뮤니케이션에 의해 디자이너의 취향과 선호도에 맞는 배색을 탐색할 뿐만 아니라 검색자가 최적이라고 판단하기 용이한 환경을 제공함으로써 시스템이 검색자의 판단을 지원하는 디자인지원시스템의 성격을 가진다. 칼라 배색시뮬레이터는 디자이너의 사고과정을 모델화 한 이중매핑 모델(Dual Mapping Model)에 기초로 두고 구성되었으며, 칼라컨셉설정$\longrightarrow$배색후보군 생성$\longrightarrow$배색 시뮬레이션$\longrightarrow$최종배색 후보의 순위결정 등의 4단계에 걸친 조작으로 칼라 디자인과정을 지원하게 된다.

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Support Vector Machine을 이용한 문맥 민감형 융합 (Context Dependent Fusion with Support Vector Machines)

  • 허경용
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.37-45
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    • 2013
  • 문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

동적분류에 의한 주제별 웹 검색엔진의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Web Directory Engine Using Dynamic Category Hierarchy)

  • 최범기;박선;박태수;송재원;이주홍
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.71-80
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    • 2006
  • 웹 검색엔진의 검색방법에는 키워드검색방법과 주제별검색방법이 있다. 키워드검색은 재현율(recoil)이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾는 것이 어렵다. 주제별검색 역시 찾는 문서의 해당 주제가 모호하거나 주제를 정확하게 알지 못하면 문서를 찾지 못하는 경우가 있다. 즉, 검색결과의 정확율(precision)는 높으나 재현율이 떨어진다. 본 논문은 주제별검색의 문제점을 해결하기 위해서 주제와 키워드간의 관계를 퍼지논리로 정량적으로 계산하고, 이를 바탕으로 주제간의 함의(implication)관계를 유도하여 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위주제로서 간주함으로써 주제별검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.

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퍼지셋 질적비교분석을 이용한 우리나라 지역혁신의 유형 및 요인 분석 (Analyzing Typology and Factor Combinations for Regional Innovation in Korea Using fs/QCA)

  • 김규환;박인권
    • 지역연구
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    • 제34권4호
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    • pp.3-18
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    • 2018
  • 지역혁신은 지역경제 성장의 동력으로 주목을 받아 왔다. 이에 따라 정부는 지역혁신시스템을 수립하기 위해 여러 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 지역혁신시스템의 유형을 분류하고 지역혁신 성과인 특허출원에 미치는 필요조건과 충분조건을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 대부분 기존 연구에서는 사례 중심 혹은 변수 중심 연구방법을 통해 지역혁신시스템의 유형을 분류하거나 지역혁신 효과를 분석하였다. 하지만 변수 중심 연구는 강력한 전제 조건을 가정하며, 사례 중심 연구는 주관적 해석에 의존하는 한계를 노정한다. 본 연구는 최근에 주목받는 fs/QCA를 활용하여 이러한 한계점을 극복하고자 했다. 지역혁신시스템 이론을 바탕으로 지역혁신의 요소를 투입, 인프라, 네트워크로 구성하고, 이를 통해 16개의 지방자치단체의 지역혁신 유형을 분류하였다. 그 결과 8가지의 지역혁신 유형 중, 대부분의 지역이 높은 수준의 인프라를 갖춘 유형과 투입과 네트워크가 높은 유형으로 분류되었다. 또한 3가지 요소는 7가지 하위 변수로 분류되는데, 이를 활용하여 지역혁신의 성과인 높은 특허출원의 필요조건과 충분조건을 분석하였다. 그 결과 연구개발 인력과 유효특허가 특허출원의 필요조건으로 나타났으며, 연구개발비, 유효특허, 협동연구, IP예산, TLO가 높고, IP금융이 낮은 원인 조합의 배열이 특허출원을 일으키는 충분조건으로 나타났다. 따라서 지역혁신을 위해서 공공부문은 연구개발인력 양성을 위한 교육 부문에서의 제도적 지원이 필요하다. 또한 공공과 민간은 IP금융 활성화를 위한 노력도 중요하다.

버섯 전후면과 꼭지부 상태의 자동 인식 (Automatic Recognition of the Front/Back Sides and Stalk States for Mushrooms(Lentinus Edodes L.))

  • 황헌;이충호
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제19권2호
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    • pp.124-137
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    • 1994
  • Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes, L.) are critical in grading and sorting as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. To realize the automatic handling and grading of mushrooms in real time, the computer vision system should be utilized and the efficient and robust processing of the camera captured visual information be provided. Since visual features of a mushroom are distributed over the front and back sides, recognizing sides and states of the stalk including the stalk orientation from the captured image is a prime process in the automatic task processing. In this paper, the efficient and robust recognition process identifying the front and back side and the state of the stalk was developed and its performance was compared with other recognition trials. First, recognition was tried based on the rule set up with some experimental heuristics using the quantitative features such as geometry and texture extracted from the segmented mushroom image. And the neural net based learning recognition was done without extracting quantitative features. For network inputs the segmented binary image obtained from the combined type automatic thresholding was tested first. And then the gray valued raw camera image was directly utilized. The state of the stalk seriously affects the measured size of the mushroom cap. When its effect is serious, the stalk should be excluded in mushroom cap sizing. In this paper, the stalk removal process followed by the boundary regeneration of the cap image was also presented. The neural net based gray valued raw image processing showed the successful results for our recognition task. The developed technology through this research may open the new way of the quality inspection and sorting especially for the agricultural products whose visual features are fuzzy and not uniquely defined.

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