• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권4호
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• pp.535-549
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• 2004

This paper proposes a sliding mode controller with fuzzy adaptive perturbation compensator(FAPC) to get a good control performance and reduce the chatter, The proposed algorithm can reduce the chattering because the proposed fuzzy adaptive perturbation compensator compensates the perturbation terms. The compensator computes the control input for compensating unmodeled dynamic terms and disturbance by using the observer-based fuzzy adaptive network(FAN) The weighting parameters of the compensate. are updated by on-line adaptive scheme in order to minimize the estimation error and the estimation velocity error of each actuator. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives the robust and intelligent routine to get a good control performance. To evaluate the control performance of the proposed approach, tracking control is experimentally carried out for the hydraulic motion platform which consists of a 6-DOF parallel manipulator.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2702-2704
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• 2005

This paper proposes the genetic algorithm (GA)-based fuzzy modeling method for intelligent tracking of a maneuvering target. When the maneuvering to turn or taking evasive action, the performance of the standard Kalman filter has been degraded because residual between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, the state prediction error is minimized by the intelligent estimation method. Then, this filter is corrected by measurement corrections which is the fuzzy system. The performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique through computer simulation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.832-836
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• 2008

퍼지회귀분석은 독립변수들과 종속변수간의 관계를 평가하는데 사용된다. 만약 언어적 표현으로 된 자료를 처리할 때 일반적인 회귀분석을 사용한다면 과도한 단순화 때문에 어느 정도 한계를 가진다. 본 논문에서는 프로젝트의 성과를 예측하기 위해 퍼지 입출력을 갖는 퍼지회귀분석을 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.9-16
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• 2018

In this paper, a kidnapping detection scheme in which human pose estimation is used to classify accurately between kidnapping cases and normal ones is proposed. To estimate human poses from input video, human's 10 joint information is extracted by OpenPose library. In addition to the features which are used in the previous study to represent the size change rates and the regularities of human activities, the human pose estimation features which are computed from the location of detected human's joints are used as the features to distinguish kidnapping situations from the normal accompanying ones. A frame-based kidnapping detection scheme is generated according to the selection of J48 decision tree model from the comparison of several representative classification models. When a video has more frames of kidnapping situation than the threshold ratio after two people meet in the video, the proposed scheme detects and notifies the occurrence of kidnapping event. To check the feasibility of the proposed scheme, the detection accuracy of our newly proposed scheme is compared with that of the previous scheme. According to the experiment results, the proposed scheme could detect kidnapping situations more 4.73% correctly than the previous scheme.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.41-51
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• 2014

This paper describes a method to estimate the noise power using the minimum statistics approach, which was originally proposed for audio processing. The proposed minimum statistics-based method separates a noisy image into multiple frequency bands using the three-level discrete wavelet transform. By assuming that the output of the high-pass filter contains both signal detail and noise, the proposed algorithm extracts the region of pure noise from the high frequency band using an appropriate threshold. The region of pure noise, which is free from the signal detail part and the DC component, is well suited for minimum statistics condition, where the noise power can be extracted easily. The proposed algorithm reduces the computational load significantly through the use of a simple processing architecture without iteration with an estimation accuracy greater than 90% for strong noise at 0 to 40dB SNR of the input image. Furthermore, the well restored image can be obtained using the estimated noise power information in parametric image restoration algorithms, such as the classical parametric Wiener or ForWaRD image restoration filters. The experimental results show that the proposed algorithm can estimate the noise power accurately, and is particularly suitable for fast, low-cost image restoration or enhancement applications.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.307-316
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• 2011

대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.425-428
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• 2006

In this paper, we propose an interacting multiple model (IMM) method using intelligent tracking filter with fuzzy gain to reduce tracking errors for maneuvering targets. In the proposed filter, to exactly estimate for each sub-model, we propose the fuzzy gain based on the relation between the filter residual and its variation. To optimize each fuzzy system, we utilize the genetic algorithm (GA). Finally, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive interacting multiple model (AIMM) method and input estimation (IE) method through computer simulations.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.445-453
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• 2001

The multiple targets tracking problem has been one of the main issues in the radar applications area in the last decade. Besides the standard Kalman filtering, various methods including the variable dimen-sion filter, input estimation filter, interacting multiple model(IMM) filter, dederated variable dimension filter with input estimation, etc., have proposed to address the tracking and sensor fusion issues. In this pa- per, two existing tracking algorithm, i.e, the IMM filter and the variable dimension filter with input estima-tion(VDIE), are combined for the purpose of improving the tracking performance for maneuvering targets. To evaluate the tracking performance of the proposed algorithm, three typical maneuvering patterns, i.e., waver, pop-up, and high-diver motions, are defined and are applied to the modified IMM filter as well as the standard IMM filter. The smaller RMS tracking errors, in position and velocity, of the modified IMM filter than the standard IMM filter are demonstrated though computer simulations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.412-417
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• 2013

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.