• Title/Summary/Keyword: 가중함수

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Ride Quality Assessment of Automative Seats by Simultaneous 3-Axis Excitation (동시 3축 가진에 의한 자동차 의자류의 승차감 평가)

  • 정완섭;우춘규;박세진;김수현
    • Journal of KSNVE
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    • v.7 no.1
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    • pp.143-152
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    • 1997
  • This paper introduces experimental results of the ride qulaity characteristics of automotive seats fixed on the vibration table that is noving simultaneously to the three-axis in a similar way to the real running condition. Vibration experiment was carried out for five different automotive seats and four Korean individuals. The assessment of the ride quality characteristics for each seat and indiviual was made not only from the analysis of vibration measurements but also from the evaluation of weighied vibration signals, which were obtained using the frequency weighting function and the multiplication factor dependent on the position and axis of vibration exposure to wehole-body. The usefulness of those assessment results in analysis of the ride quality of seats is discussed and their limitation is also pointed out in this paper.

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Design of Interval Type-2 Fuzzy Set-based Fuzzy Neural Network and Its Optimization (Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화)

  • Park, Keon-Jun;Oh, Sung-Kwun;Kim, Hyun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1901_1902
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    • 2009
  • 본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

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Design of a Container Crane Controller Using the Fuzzy Control Technique (퍼지제어 기법을 이용한 컨테이너 크레인의 제어기 설계)

  • 소명옥;유희한;박재식;남택근;최재준;이병찬
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • v.27 no.6
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    • pp.759-766
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    • 2003
  • The amount of container freight continuously has been increased. and the low efficiency of container crane causes jamming frequently in transportation and cargo handling at port. The conventional control techniques based on a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain systems. Recently. Fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems as robots. automatic train operation system. etc. In this paper. a fuzzy controller for container crane is proposed to accomplish a design of improved control system for minimizing the swing motion at destination. In this scheme a mathematical model for the system is obtained in state space form. Finally. to exhibit the tracking performance and robustness of the proposed controller. computer simulations were carried out with various references, parameter variations and disturbances.

An Implementation of Real Time 3-D Audio Engine using ARM720T core (ARM720T core를 이용한 실시간 입체음향 변환기 구현)

  • 임태성;윤철환;홍완표;류대현
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.421-424
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    • 2002
  • 본 연구에서는 ARM720T core를 사용한 보드에서 머리 전달 함수(HRTF)를 이용한 입체음향 시스템을 구현하였다. ARM720T core를 탑재한 EP7312칩은 저전력 고성능 프로세서로서의 이점을 갖고 있기 때문에 HRTF의 특성을 이용한 입체음향 실시간 구현이 가능하다. 또한 ARM 프로세서를 사용함으로, DAC제어부 부분을 제외한 메인 프로세싱 부분은 ARM 계열의 다른 프로세서에서도 쉽게 사용 가능하단 이점이 있다. HRTF를 이용하여 2채널의 입체음향을 구현하는 방식은 콘볼루션에서 많은 계산량이 소요된다. 본 연구에서는 실시간 구현 시 계산량을 줄이기 위해 시간영역의 콘볼루션을 사용하지 않고 주파수 영역에서의 가중 중복 합산방식을 이용하여 계산하였다. 본 연구의 연구 결과는 가상현실이나 방송음향장비 뿐만 아니라 저전력을 요구하는 휴대용 멀티미디어 기기에서 MP3/AAC/WMA와 같은 오디오 압축 장치부분에 활용되어 질 수 있다.

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humanoid's imitation of human motion by using motion capture (모션 캡쳐를 이용한 휴머노이드 로봇의 인간 동작 모방)

  • Song, Jin-Suk;Kim, Chang-Whan;Yang, Hyun-Suk
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.1939-1940
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    • 2006
  • 휴머노이드 로봇의 동작 생성에 있어 최대 관심사 중 하나는 '얼마나 인간처럼 행동하는가?' 이다. 이를 위해 동작 획득 장비를 사용하여 얻은 인간 동작을 로봇으로 전이함으로써 인간과 유사한 움직임을 구현하는 것이 일반적인 방법이다. 인간의 동작 전환 과정에서 동작을 구분하고 그 구분된 동작을 재결합하는 과정이 빈번이 발생한다. 지금까지 동작을 구분하고 재결합하는 것은 많은 부분 수동적으로 처리되었다. 그러한 방법들이 실효적인 성과를 얻었지만 보다 더 효과적이고 체계적으로 인간다운 동작을 구현 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는, 기구학에 근거하여 인간의 상체 동작을 구분하고 가중 함수를 이용하여 구분한 동작을 재결합함으로써 새로운 연속 동작을 생성한다. 생성된 연속 동작을 휴머노이드 로봇에 구현하여 제안한 동작모방시스템의 실효성을 검증한다.

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Determination of Stress Intensity Factors for Embedded Elliptical Crack in Turbine Rotor (터빈축차내에 내재된 타원균열의 응력세기계수 결정)

  • 이강용;김종성;하정수
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.19 no.5
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    • pp.1229-1242
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    • 1995
  • The thermal shock stress intensity factors of semi-elliptical surface crack in finite plate and the stress intensity fractors of embedded elliptical crack in turbine rotor is determined by means of Vainshtok weight function method. In case of semi-elliptical surface crack, the solution is compared with previous solution. The stress intensity factor for embedded elliptical crack in turbine rotor loaded by centrifugal and thermal loading is also determined. In this case, the value of stress intensity factor is larger at crack contour near internal radius surface and is almost constant at the crack contour farther from internal radius surface.

Improvements of Mass Measurement Rate for Moving Objects (이송 물체의 질량 측정 속도 향샹)

  • Lee, W.G.;Kim, K.P.
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.12 no.11
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    • pp.110-117
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    • 1995
  • This study presents and algorithm and related techniques which could satisfy the important properties of check weighers and conveyor scales. The algorithm of Recursive Least Squares Regression is applied for the weighing system simulated as a dynamic model of the second order. Using the model and the algorithm, model parameters and then the mass being weighed can be determined from the step input. The performance of the algorithm was tested on a check weigher. Discussions were extended to the development of noise reduction techniques and to the lagged introduction of objects on the moving plate. It turns out that the algorithm shows several desirable features suitable for real-time signal processing with a microcomputer, which are high precision and stability in noisy environment.

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고층건물의 진동제어

  • 윤정방;김상범
    • Computational Structural Engineering
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    • v.7 no.1
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    • pp.25-30
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    • 1994
  • 본 고에서는 강한 바람이나 지진에 의한 고층 구조물의 진동을 감소시키기 위하여, 능동제어장치가 효과적으로 사용될 수 있음을 보이었다. 그러나 능동제어장치를 실제 구조물에 널리 적용하기에는 아직 많은 문제점들이 남아있다. 첫째, 효과에 비해 고가의 진동제어장치가 필요하며 유지관리에도 많은 비용이 필요하다. 또한 진동제어장치가 원활히 작동하기 위해서는 계속된 에너지의 공급이 있어야 하는데, 지진과 같은 과도한 구조물의 진동시 이를 보장할 수는 없다. 그러므로 극한상황에서는 진동을 오히려 증폭시킬 수도 있다. 둘째, Control Force의 산정시 사용되는 목적함수의 가중행렬을 결정하는 정형화된 방법이 아직 존재하지 않으며 효율적인 산정을 위해서는 많은 시행착오가 필요하다. 그밖에도 복잡한 실제 구조물의 단순한 모형화에 따라서 여러 문제점들이 발생하기 쉬우며, 실제 제어시에는 시간지연효과나 측정되지 못한 거동에 의한 문제 등이 있다. 구조물의 진동 저감방안에 대한 지금까지의 연구결과로는, 일반적인 경우에 있어서는 Base Isolator와 같이 재료의 감쇠특성을 이용하는 방법이 추천되고 있으나, 현재 내진설계된 고층건물과 같은 대형 구조물의 진동제어 등의 몇몇 경우에 있어서 능동제어의 필요성이 인정되고 있다. 좀더 안정적이고 효율적인 제어기법의 개발에 의해 많은 실제 구조물에 적용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.

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Genetically Optimized Design of Fuzzy Neural Networks for Partial Discharge Pattern Recognition (부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네트워크의 유전자적 최적 설계)

  • Park, Keon-Jun;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun;Choi, Won;Kim, Jeong-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.07a
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    • pp.1891-1892
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    • 2008
  • 본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

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Design of Growing Rule-based Fuzzy Classifier (규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계)

  • Kim, Wook-Dong;Oh, Sung-Kwun;Kim, Hyun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1375-1376
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    • 2015
  • 본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

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