Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)
Korean Institute of Intelligent Systems
- Semi Annual
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
1997.11a
-
Intelligent control technologies (fuzzy logic, neural network, chaos, and genetic algorithm) have been a great deal of influences and impact, especially in home appliances industry. As a result, products that utilize these technologies are pouring into the market from just about every companies. These products are getting good responses from the consumers, because they offer convenience and amenities through the intelligent self-control. In this article, the functionality of the intelligent control technologies will be explained, and how they are being applied to the consumer products developed in Samsung Electronics Co.
-
인간은 사용의 편리성 즉 육체의 편안함과 정신의 안락함을 목적으로 기기를 개발하고 신기술들을 개발해 왔다. 이러한 기술중에서 제어에 관한 기술은 현대에 들어 급속히 발전하여 기존의 제어개념과 다른 지능제어라는 새로운 영역을 구축하고 있다. 이러한 지능제어는 각 기술별로 제품에 적용되어 왔고 또한 그 효과 및 장점에 대해서도 사람들이 인정을 하고 있다. 이 글에서는 지금까지의 개별적인 응용 외에 향후 산업계에서 지능 제어이론을 어떠한 목적으로 어떠한 방법으로 활용해 나갈 것인가를 예측하여 보고 그에 대한 고려사항들을 살펴보았다.
-
-
We prove a uniform strong law of large numbers for sequences of fuzzy random variables.
-
In this paper, certain fuzzy semi-separation axioms are studied in terms of the notions of quasi-coincidence, fuzzy semi-q-neigborhoods and fuzzy semi-
$\theta$ -closure operators. Fuzzy semi-T2, fuzzy semi-Urysohn and fuzzy s-regular spaces are defined, and fuzzy spaces satisfying these axioms are characterized. -
-
The rule bases self organizing controller(SOC) has one of its main advantages in the fact that there is no need to have a mathematical description of the system to be controlled. In this controller, the rules are linguistics statements expressed mathematically through the concepts of fuzzy sets and correspond to the actions a human operator would take when controlling a given process. With this controller, we have performed to sight stabilization system, and we realize that it needs a scale factor tuning. The self tuning controller(STC) uses an instantaneous system fuzzy performance which can give an inspection to the scale factor. Therefore, the STC can compensate the scale factor when it is not adequately tuned. With this trial, we shows that STC can give a good transient characteristics in the nonlinearity which imposed basically in the conventional servo system.
-
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 재구성 가능한 FPGA 시스템상의 구현을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 시스템 구조와 이의 VHDL 설계 및 시뮬레이션은 다른 논문에 나타나 있다. 제안한 퍼지 제어기의 구현 과정은 다음과 같다. 각 모듈은 VHDL 언어에 의해서 기술된 뒤, Synopsys사의 FPGA 컴파일러에 의해 합성된다. 합성된 각 모듈은 Xilinx사의 XactStep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. 얻어진 Xilinx rawbit 파일은 VCC사의 r2h에 의해 C 언어의 header 파일 형태의 하드웨어 object로 변환된다. C언어 형태의 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램이 C 컴파일러에 의해 컴파일된 후, 이 실행 파일이 재구성 가능한 FPGA 시스템 상에 다운로드된다. 제안한 퍼지 제어기를 EVCI 보드 상에 동적으로 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 Synopsys사의 VHDL 시뮬레이터와 워크스테이션상에서 C언어에 의해 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 각각 비교하였다.
-
This paper proposes the fuzzy logic-based fast gain scheduling(FFGS) controller for regulation problem in nonlinear systems. It utilizes which reflects the derivative information on the original scheduling variable in order to achieve better performance than the existents. Moreover, we apply the proposed control scheme to control active suspension systems with nonlinear components.
-
In this paper, we propose a new fitnesness function of GA for slowly time-varying plant. Previous Takgi-Sugeno model based controller is used as basic control scheme and Controller parameters are tuned by GA with the proposed fitness function includes the information of model parameter variation and has better performance robustness than the previous ones. We illustrate the effectiveness of the proposed fitness function by simple simulation example.
-
It is proposed, for fuzzy combustion control system of refuse incinerator to find the relationship between inputs and outputs and to generate rules to control by using rough set theory. It is not easy to find out the corresponding inputs for each output and the control rules with incomplete or imprecise information consisting expert knowledge, process and manipulator values in the field, and operation manual for the given system. Most decision problems can be formulated employing decision table formalism. A decision table on fuzzy combustion control system for refuse incinerator is simplified and produces control(rules). The I/O realtions and the control rules found by rough set theory are compared with the previous result.
-
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ?어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.
-
본 연구는 새로운 부하(고온의 저장물)가 냉장실 내부에 인입됨에 따라 발생하는 온도불균형을 해소하기 위해 채택된 집중냉각 방식에 있어서의 회전날개의 정지각도 결정 알고리즘 관한 것으로, 특히 냉장실내의 온도에 직접적인 영향을 미치는 압축기 (Compressor) 및 냉기팬(냉기를 냉장실내에 불어넣기 위한 팬)의 운전상황을 입력으로 냉장실내 여러 영역에서의 온도를 추정하는 퍼지적응모델을 이용하여 온도불균형 영역을 검지하고, 이에 따라 회전날개의 각도를 제어함으로서 냉장실 내부의 온도평형을 신속히 이루게하는 특징을 가지고 있다.
-
Defuzzification plays a great role in fuzzy control system. Defuzzification is a process which maps from a space defined over an output universe of discourse into a space of nonfuzzy(crisp) number. But, it's impossible to convert a fuzzy set into a numeric value without losing some information during defuzzification. Also it's very hard to find a number that best represents a fuzzy set. Many methods have been used for defuzzification but most of then were problem dependent. There has been no rule which guides how to select a method that is suitable to solve given problem. Here, we have investigated most widely used methods and we have analyzed their characteristics and evaluated them. D. Driankov and Mizumoto have suggested 5 criteria which the‘ideal’defuzzification method should satisfy. But, they didn't considered about control action. Output fuzzy set if not only a fuzzy set but also a sequence of control action. We suggested 4 new criteria which describe sequence of cont ol action from some experiments. In addition, we have compared each method in simple adaptive fuzzy control. COG(Center of Gravity), or COS(Center of Sums) methods were successful in fuzzy control. However, at transition region, MOM(Mean of Maxima) was best among others in adaptive fuzzy control.
-
We developed a FLC(Fuzzy Logic Controller) for tracking control of MR(Mobile Robot) with obstacle avoidance. In this research, we made a heuristic approach to tracking control which is simple and efficient in almost every situation using FLC. In addition, smooth turn is accomplished and also obstacles are avoided. Also we used the XX(don't care) linguistic variable for inputs in FLC to make simple rule-table. With various simulations, the validity of our FLC was shown.
-
Generally, fuzzy models have the capability of dividing input space into several subspaces. compared to liner ones. But hitherto suggested fuzzy modeling algorithms not take into consideration the correlations between components of sample input data and address them independently of each other, which results in ineffective partition of input space. Therefore, to solve this problem. this letter proposes a new fuzzy modeling algorithm which partitions the input space more efficiently than conventional methods by taking into consideration correlations between components of sample data. As a way to use correlation and divide the input space. the method of principal component is used. Finally, the results of computer simulation are given to demonstrate the validity of this algorithm.
-
본 논문은 색료의 삼원색인 빨강, 노랑 및 파랑을 적절히 혼합하는 경우에 나타나는 색채를 추론하는 문제에 대하여, 퍼지이론을 적용하여 결과를 추론하는 문제를 다루고 있다. 즉, 인간이 색료의 혼합에 있어서 행하는 과정을 모사한 퍼지규칙을 바탕으로 삼원색의 색료가 일정 분량씩 혼합된 경우, 결과적으로 나타나는 색을 직접 실험을 통하지 않고 추론할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 구축된 시스템에 대하여 여러 가지 예를 통한 모의 실험을 수행하여 본 연구에서 구축된 색채혼합 시스템의 타당성을 검증하였다.
-
In this paper, we propose the Fuzzy Inference-based Reinforcement Learning Algorithm. We offer more similar learning scheme to the psychological learning of the higher animal's including human, by using Fuzzy Inference in Reinforcement Learning. The proposed method follows the way linguistic and conceptional expression have an effect on human's behavior by reasoning reinforcement based on fuzzy rule. The intervals of fuzzy membership functions are found optimally by genetic algorithms. And using Recurrent state is considered to make an action in dynamical environment. We show the validity of the proposed learning algorithm by applying to the inverted pendulum control problem.
-
In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.
-
This paper examines the relation between multidimensional linear interpolation ( MDI ) and regularization networks, and shows that and MDI is a special form of regularization networks. For this purpose we propose a triangular basis function ( TBF ) network. Also we verified the condition when our proposed TBF becomes a well-known radial basis function ( RBF ).
-
자동화기술 및 정보통신의 급속한 발전 등의 환경 변화에 따라 컴퓨터를 기반으로 하는 통합생산 시스템 구현의 필요성이 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터통합생산(CIM) 시스템 구축을 위한 제안 요구서에 따라 각 업체에서 제안한 업체별 구현방법을 효율적으로 평가하기 위하여 퍼지집합을 이용한 컴퓨터통합생산시스템의 업체별 평가 방법을 제안한다.
-
This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.
-
In this paper is studied a method of fuzzy logic control based on possibly inconsistent if-then rules representing uncertain knowledge or imprecise data. In most cases of practical applications adopting fuzzy if-then rule bases, inconsistent rules have been considered as ill-defined rules and, thus, not allowed to be in the same rule base. Note, however, that, in representing uncertain knowledge by using fuzzy if-then rules, the knowledge sometimes can not be represented in literally consistent if-then rules. In this regard, when it is hard to obtain consistent rule base, we propose the weighted rule base fuzzy logic control depending on output performance using neural network and we will derive the weight update algorithm. Computer simulations show the proposed method has good performance to deal with the inconsistent rule base fuzzy logic control. And we discuss the real application problems.
-
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 FPGA 구현을 자동적으로 수행하는 통합 개발 환경(IDE : Integrated Development Environment)을 다룬다. 이를 위해 FLC의 자동 설계 및 구현의 전 과정을 하나의 환경 내에서 개발 가능하게 하는 퍼지 제어기 자동 설계 및 구현 시스템 (FLC Automatic Design and Implementation Station :FADIS)을 개발하였는데 이 시스템은 다음 기능을 포함한다. (1) 원하는 퍼지 제어기의 설계 파라메터를 입력받아 이로부터 FLC를 구성하는 각 모듈의 VHDL 코드를 자동적으로 생성한다. (2) 생성된 각 모듈의 VHDL 코드가 원하는 동작을 수행하는지를 Synopsys사의 VHDL Simulator상에서 시뮬레이션을 수행한다. (3) Synopsys사의 FPGA Compiler에 의해 VHDL 코드를 합성하여 FLC의 각 구성 모듈을 얻는다. (4) 합성된 모듈은 Xilinx사의 XactSTep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. (5) 얻어진 Xilinx rawbit 파일은 VCC사의 r2h에 의해 C 언어의 header 파일 형태의 하드웨어 object로 변환된다. (6) 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램의 실행 파일을 재구성 \ulcorner 능한 FPGA 시스템 상에 다운로드한다. (7) 구현된 FLC의 동작 과정은 구현된 FLC와 제어 target 사이의 상호 통신에 의해 모니터링한다. 트럭 후진 주차 제어에 사용하는 퍼지 제어기 설계 및 구현의 전 과정을 FADIS상에서 수행하여 FADIS가 완전하게 동작하는지를 확인하였다.
-
During the navigation of mobile robot, one of the essential task if to determine the absolute position of mobile robot. In this paper, a method to determine the position of the camera using a vanishing point and neural networks without landmark if proposed. In determining the position of the camera on the world coordinate, there are differences between the real value and the calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPNN(Back Propagation Neural Network) and experimental results show the capability to adapt for a mobile robot.
-
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.
-
본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.
-
This paper presents the fuzzy neural network which utilizes a fuzzified Kohonen learning uses a fuzzy membership value, a function of the iteration, and a intra-membership value instead of a learning rate. The IRIS data set if used to test the fuzzy neural network. The test result shows the performance of the fuzzy neural network depends on k and the vigilance parameter T.
-
In this paper, we execute identification, linearization, and control of a nonlinear system using recurrent neural networks. In general nonlinear control system become complex because of nonlinearity and uncertainty. And though we compose nonlinear control system based on the model, it is difficult to get good control ability. So we identify the nonlinear control system using the recurrent neural networks and execute feedback linearization of identified model, In this process we choose the optional linear system, and the system which will have to be feedback linearized if trained to follow the linearity between input and output of the system we choose. We the feedback linearized system by applying standard linear control strategy and simulation. And we evaluate the effectiveness by comparing the result which is linearized theoretically.
-
본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.
-
영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.
-
최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
-
Traditionally, classification of remote sensed image data is one of the important works for image data analysis procedure. So, many researchers devote their endeavor to increasing accuracy of analysis, also, many classification algorithms have been proposed. In this paper, we propose new classification method for remote sensed image data that use rough set theory. Using indiscernibility relation of rough sets, we show that can classify image data very easily.
-
본 논문에서는 직선주로상에서 차량의 정속 주행을 위한 제어기를 설계하였다. 전형적으로 차량이라는 것은 동특성과 특유한 비선형성에 기인하는 속도로 기술된다. 가장 효율적인 제어방식인 1차 퍼지 제어기를 바탕으로 한 선형 가속 제어기를 주제어기로 사용하고 승차감에 대한 언어적인 기술을 기반으로 2차 퍼지 제어기를 사용하였다. 그리고 설계된 제어기를 가상차량 모델에 적용하였다. 그리고 NATLAB을 이용하여 시뮬레이션하였다.
-
명령어로 사용되는 핸드 제스처가 사용자에게 더 많은 친밀감을 주기 위해서는 사용자가 자신의 원하는 형태로 제스처를 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 사용자의 핸드 제스처를 명령어로 이용하는 지능적 사용자 인터페이스에 대하여 소개한다. 지능적 사용자 인터페이스는 제스처 명령어로 이용되는 핸드 제스처의 종류를 사용자가 임의대로 정의할 수 있도록 제스처 명령어 습득 모듈을 포함한다.
-
다치 논리는 2치 논리에 비하여 동일 정보량을 처리하는데, 고속 처리가 가능하고, 정보의 기억 밀도가 크며, 논리 회로 실현시 입.출력 단자수가 감소하는 등의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다치 논리가 가지는 장점을 이용하여, 영상 처리시 필요한 농도를 2치가 아닌 다치로 농도표현을 하고자 한다.
-
기존의 정속 주행시스템은 운전자가 설정하는 속도만을 유지하는 것으로, 교통량의 증가로 현재는 그 사용이 전무한 상태이다. 하지만, 심각한 교통흐름의 정체, 배기가스로 인한 환경오염 등의 문제가 최근에 대두되면서, 이러한 환경에 적절하게 적응할 수 있는 정속 주행장치의 개발이 활발하게 진행중이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 정속주행시스템에 Fuzzy 개념을 도입하여 좀더 안락하면서도 연료의 효율을 극대화할 수 있는 지능형 차량 정속주행 제어기를 설계, 그 성능을 평가하고자 한다. 하드웨어 구성은 기존에 사용되고 있는 cruise actuator를 이용하여 throttle valve의 각도를 제어하도록 한다. 여기서 cruise actuator를 동작시키기 위해 cruise controller로 i80c196 마이크로 콘트롤러를 사용한다.
-
An efficient corner matching algorithm is developed to minimize the amount of calculation. To reduce the amount of calculation, all available information from a corner detector is used to make model. This information has uncertainties due to discretization noise and geometric distortion, and this is represented by fuzzy rule base which can represent and handle the uncertainties. Form fuzzy inference procedure, a matched segment list is extracted, and resulted segment list is used to calculate the transformation between object of model and scene. To reduce the false hypotheses, a vote and re-vote method is developed. Also an auto tuning scheme of the fuzzy rule base is developed to find out the uncertainties of features from recognized results automatically. To show the effectiveness of the developed algorithm, experiments are conducted for images of real electronic components.
-
This paper describes the tip force control of a flexible minature arm. The arm is driven by the torques generated by the cells, and the endpoint of the arm is controlled so that it moves in synchrony with the fluctuation of the target and maintains a constant distance to the surface of the traget.
-
통신망의 발전과 컴퓨터를 통한 멀티미디어 처리 기술의 발달로 인해 사용자들은 보다 나은 서비스를 원하게 되었다. 이로 인해 컴퓨터 통신망에서 다양한 분산 멀티미디어 응용을 실현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 그 대표적인 응용으로 화상회의가 있다. 그러나 멀티미디어 데이터를 다루는 응용들은 몇 가지 어려운 문제가 있으며 그 중의 하나가 멀티미디어 데이터의 동기화(synchronization) 문제이다. 멀티미디어 동기화의 관련된 기존의 연구들은 특정 조건하에서는 잘 수행되지만 다른 환경에서는 한계를 나타내는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 응용의 동기화 요구사항과 사용자의 인지적 특성에 의해 유연한 동기화 서비스를 제공하는 새로운 동기화 기법을 제안한다. 본 기법은 유동적인 망환경의 변화에 적응적이고 시계속도 차이가 있는 시스템 환경에서도 영향을 받지 않는 동기화방식이다.
-
In this paper, We propose the concept of approximate Classification in the field of two group discriminan analysis. In our approach, an attribute space is divided into three subspaces. Two subspaces are for given two group and one subspace is for a boundary area between the two groups. We propose Approximate Pattern Classification with Rough set. We also propose learning procedures of neural networks for approximate classification. We propose two weighting methods which lead to possibility analysis and necessity analysis. We illustrate the proposed methods by numerical examples.
-
In this paper, we will propose the methodology of data analysis using the fuzzy property set model. In real world, the data can be represented with the object.
$\theta$ . and the property,$\pi$ , and its has-property relation, P. Then, the conceptual space can be defined with the chosen properties. Each object has a unique location in the conceptual space. In Fuzzy mode, the fuzzy property, and fuzzy conceptual space can be redefined. To analyze data using the fuzzy property set model, the rough set need to be defined in the fuzzy conceptual space. -
This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.
-
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
-
In this paper, we proposed an optimazation method using Genetic Algorithm for nonlinear system modeling. Fuzzy Neural Network(FNNs) was used as basic model of nonlinear system. FNNs was fused of Fuzzy Inference which has linguistic property and Neural Network which has learning ability and high tolerence level. This paper, We used FNNs which was proposed by Yamakawa. The FNNs was composed Simple Inference and Error Back Propagation Algorithm. To obtain optimal model, parameter of membership function, learning rate and momentum coefficient of FNNs are tuned using genetic algorithm. And we used simplex algorithm additionaly to overcome limit of genetic algorithm. For the purpose of evaluation of proposed method, we applied proposed method to traffic choice process and waste water treatment process, and then obtained more precise model than other previous optimization methods and objective model.
-
This paper presents the optimization technique for design of a CMAC network by using an evolution strategies(ES). The proposed technique is designed to find the optimal parameters of a CMAC network, which can minimize the learning error between the desired output and the CMAC network's as well as the number of memory used in the CMAC network. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed design method.