본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 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 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 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 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.90-97
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2017
Nowadays, the most of commercial buildings are build-out with complex architecture and decorated with more complicated interiors of buildings so establishing intelligible escape routes becomes an important case of fire or other emergency in a limited time. The commercial buildings are already equipped with multiple exit signs and these exit signs may create confusion and leads the people into different directions under emergency. This can jeopardize the emergency situation into a chaotic state, especially in a complex layout buildings. There are many research focused on implementing different approached to improve the exit sign system with better visual navigating effects, such as the use of laser beams, the combination of audio and video cues, etc. However the digital signage system based emergency exit sign management is one of the best solution to guide people under emergency situations to escape. This research paper, propose an intelligent evacuation route GUIDE that uses the combination centralized Wireless Sensor Networks (WSN) and digital signage for people safety and avoids dangers from emergency conditions. This proposed system applies WSN to detect the environment condition in the building and uses an evacuation algorithm to estimate the safe route to escape using the sensor information and then activates the signage system to display the safe evacuation route instruction GUIDE according to the location the signage system is installed. This paper presented the prototype of the proposed signage system and execution time to find the route with future research directions. The proposed system provides a natural intelligent evacuation route interface for self or remote operation in facility management to efficiently GUIDE people to the safe exit under emergency conditions.
복잡계 관점에서 트래픽 패턴, 도시 및 다세포 생물학적 유기체 등이 하나의 창발적인 현상인 것처럼, '그린 IT'의 개념 또한 지구 온난화 문제로 인해 인간 세계에서 태동할 수밖에 없는 불가피한 창발적인 현상이다. 복잡계 이론의 관점에서 그린 IT는 무작위한 것으로부터 대단히 복잡한 방식으로 상호작용을 하는 상당히 뒤얽힌 시스템으로 발전할 가능성이 높다. 그렇지만, 그린 IT 시스템 또한 하나의 복잡계라 할 때, 그러한 시스템을 구동시키고 억제시키는 미지의 끌개들이 존재한다. 이러한 맥락에서 본 논문은 그린 IT 시스템의 잠정적인 끌개들을 식별하고, 평가할 수 있는 하나의 새로운 모델을 제안하고, 이를 교육적으로 활용하는데 있다. 구체적으로 그린 IT의 끌개라 할 수 있는 그린 IT 너비-깊이 행렬을 기반으로 그린 IT 진화 및 자기조직화 되어가는 과정을 측정할 수 있는 유형-2 퍼지 시스템을 구축한다.
카오스 방정식의 초기 조건이 미세하게 변하면 전혀 다른 신호가 생성되기 때문에 카오스 통신은 초기 조건에 민감한 특징을 갖는다. 또한, 카오스 통신 시스템은 비주기성, 광대역성, 신호의 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 이런 특징으로 인해 카오스 통신 시스템은 다른 시스템에 비해 보안성이 우수하게 평가된다. 하지만 기존 카오스 통신 시스템의 송신기와 수신기는 간섭 신호나 잡음에 영향을 많이 받기 때문에 BER 성능은 다른 디지털 시스템보다 나쁘게 평가된다. 그래서 카오스 통신 시스템의 BER 성능을 향상시키기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 BER 성능 향상을 위한 새로운 CDSK 수신기를 제안한다. 기존 CDSK 수신기와 제안한 CDSK 수신기의 BER 성능 비교와 제안한 CDSK 수신기의 BER 성능 향상을 평가한다. 또한, 새로운 CDSK 수신기를 사용할 때, 확산인자에 따른 BER 성능을 평가하여 최적의 확산인자를 찾는다. 새로운 CDSK 수신기를 사용하면 기존 CDSK 수신기보다 BER 성능이 향상되며 간섭 신호나 잡음의 영향을 거의 받지 않기 때문에 확산인자 값이 커질수록 BER 성능은 향상된다.
파티클시스템은 비정형적 물체를 표현하기 위해 모인 기본 파티클들의 집합으로 정의된다. 파티클시스템은 시간에 대해 동적인 성질을 가지므로 연기, 구름, 폭포, 폭발 등과 같이 비정형적이고 시간의 흐름에 따라 변화하는 물체를 표현하기 적합한 모델링방법이다. 그러나 표현하고자하는 물체의 모양이나 변화의 양상이 복잡한 경우 이를 조정하기 위하여 많은 수의 파라미터가 필요하게 되고, 이들 파라미터들의 상호영향을 고려하며 적절히 조절하기가 매우 어려워지게 된다. 또한 파티클의 움직임과 변화를 계산하기 위하여 운동방정식 및 변화함수를 근사화하여 사용하는데 이는 근원적인 부정확성(inaccuracy)을 내포하므로 이런 부정확성을 포함하고 있는 다수의 요인이 결합되었을 때 나타나는 궁극적 결과를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 기존의 파티클시스템에서의 파티클의 운동 및 변화를 제어하는 데에 퍼지제어기법을 도입하는 새로운 접근방식을 제안하고, 시스템을 구현하여 폭발장면 등을 대상으로 하여 실험한다.
In this talk, a reduced-order modeling methodology based on centroidal Voronoi tessellations (CVT's)is introduced. CVT's are special Voronoi tessellations for which the generators of the Voronoi diagram are also the centers of mass (means) of the corresponding Voronoi cells. The discrete data sets, CVT's are closely related to the h-means clustering techniques. Even with the use of good mesh generators, discretization schemes, and solution algorithms, the computational simulation of complex, turbulent, or chaotic systems still remains a formidable endeavor. For example, typical finite element codes may require many thousands of degrees of freedom for the accurate simulation of fluid flows. The situation is even worse for optimization problems for which multiple solutions of the complex state system are usually required or in feedback control problems for which real-time solutions of the complex state system are needed. There hava been many studies devoted to the development, testing, and use of reduced-order models for complex systems such as unsteady fluid flows. The types of reduced-ordered models that we study are those attempt to determine accurate approximate solutions of a complex system using very few degrees of freedom. To do so, such models have to use basis functions that are in some way intimately connected to the problem being approximated. Once a very low-dimensional reduced basis has been determined, one can employ it to solve the complex system by applying, e.g., a Galerkin method. In general, reduced bases are globally supported so that the discrete systems are dense; however, if the reduced basis is of very low dimension, one does not care about the lack of sparsity in the discrete system. A discussion of reduced-ordering modeling for complex systems such as fluid flows is given to provide a context for the application of reduced-order bases. Then, detailed descriptions of CVT-based reduced-order bases and how they can be constructed of complex systems are given. Subsequently, some concrete incompressible flow examples are used to illustrate the construction and use of CVT-based reduced-order bases. The CVT-based reduced-order modeling methodology is shown to be effective for these examples and is also shown to be inexpensive to apply compared to other reduced-order methods.
In this paper, oil-paper samples composed of transformer windings were used to investigate the insulation degradation process subjected to partial discharge (PD), with artificial defects inside to simulate the PD induced insulation degradation. To determine appropriate test voltages, the breakdown time obtained through a group of accelerated electrical degradation tests under high voltages was firstly fitted by two-parameter Weibull model to acquire the average breakdown time, which was then applied to establish the inverse power law life model to choose advisable test voltages. During the electrical degradation process, PD signals were synchronously detected by an ultra-high frequency (UHF) sensor from inception to breakdown. For PD analysis, the whole degradation process was divided into ten stages, and chaos theory was introduced to analyze the variation of three chaotic parameters with the development of electrical degradation, namely the largest Lyapunov exponent, correlation dimension and Komogorov entropy of PD amplitude time series. It is shown that deterministic chaos of PD is confirmed during the oil-paper degradation process, and the obtained results provide a new effective tool for the diagnosis of degradation of oil-paper insulation subjected to PD.
This study investigated the architectural expression of Taekpungdang(澤風堂, The Pond and Wind House) built by the Neo-Confucianist Taekdang Lee Sik(澤堂 李植, 1584~1647) from the perspective of the symbolic system of the Zhōuyì(『周易』, Classic of Changes). This study examined the historical context, personal history, and construction process of Taekpungdang at the time of its creation through his collection of writings, the Taekdanggip(澤堂集). The study also estimated the original form of Taekpungdang through field surveys and historical evidence. In addition, the architectural principles and architectural expressions inherent in the Taekpungdang were derived based on the symbolic system of "taekpungdaegwa"(澤風大過) which is Lee Sik's divination and one of the 64 trigrams in the Zhōuyì. Lee Sik, who was knowledgeable in the Zhōuyì, used divination to cope with the chaotic political situation and his own misfortunes. Accordingly, He determined the direction of his life and planned the surrounding environment, architectural structure, and form of Taekpungdang based on the rules and meanings of his divination system. He embodied the architectural space of Taekpungdang with the concept of time and space inherent in the divination of "daegwa",(大過, great exceeding). In addition, he expressed the principle of the generation of palgue,(八卦, the eight trigrams for divination) and the principle of the co-prosperity of ohaeng(五行, the five elements) through the composition of walls and windows of the house. The images of Taekpungdaegwae, which are dongyo(棟撓 wood submerged in the pond) and taekmyeolmok(澤滅木, shaking pillars), were manifested in the form of buildings. Therefore, Taekpungdang can be considered a remarkable example of a building designed through the thorough utilization of the Zhōuyì divination system.
미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 에농 시스템에서 발생하는 이상한 끌개(Strange Attractor)를 이용하여 문자 특징을 추출, 문자 인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 일반문자 뿐만 아니라, 문자들의 유사성에 의해 오인식되는 혼동 문자를 프랙탈 차원 해석에 의해 해소하는 고정도 문자 인식 시스템을 구현한다. 먼저, 문자 영상으로부터 문자의 고유 성질을 나타내는 망 특징 및 투영 특징, 교차거리 특징 등을 1차 구한 후, 이들 특징을 시계열 데이터로 변환한 다음, 이를 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여, KS C 5601 표준 한글 2,350자에 대 한 각각의 문자 어트랙터를 재구성한다. 다음 단계에서는 개별 문자 어트랙터의 혼돈도를 분석하기 위해 각각의 문자에 대하여, 프랙탈 차원을 나타내는 정보 차원값(Box-counting Dimension, Natural Measure, Information Bit, Information Dimension)을 계산하여 문자 영상의 최종 특징을 구한다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.49%은 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.
It is very important to make accurate forecast of wind power because of its indispensable requirement for power system stable operation. The research is to predict wind power by chaos and BP artificial neural networks (CBPANNs) method based on genetic algorithm, and to evaluate feasibility of the method of predicting wind power. A description of the method is performed. Firstly, a calculation of the largest Lyapunov exponent of the time series of wind power and a judgment of whether wind power has chaotic behavior are made. Secondly, phase space of the time series is reconstructed. Finally, the prediction model is constructed based on the best embedding dimension and best delay time to approximate the uncertain function by which the wind power is forecasted. And then an optimization of the weights and thresholds of the model is conducted by genetic algorithm (GA). And a simulation of the method and an evaluation of its effectiveness are performed. The results show that the proposed method has more accuracy than that of BP artificial neural networks (BP-ANNs).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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