• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.2
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• pp.89-94
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• 2005

In this paper, we propose a fuzzy PID controller of new method. There are two problems in absolute digital PID controller. First, much calculation time need for obtain the sum of data at each period. Second, this is problem need much memory because to storage every data at the before period. We use the speed type PID digital controller to improvement such problems. In the propose controller doesn't use without adjustment the crisp output error and we doesn't use nile tables in the fuzzy inference process at the forward stage fuzzifier. We inference output member ship function by using the relation and range of two variable of PID gain parameters. We can obtained desired results through the simulation and a experiment of the hydraulic servo motor control system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.300-306
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• 2012

In this paper, we propose a vision based hand motion recognition method for an untouchable user interface of smart devices. First, an original color image is converted into a gray scaled image and its spacial resolution is reduced, taking the small memory and low computational power of smart devices into consideration. For robust recognition of hand motions through separation of horizontal and vertical motions, the horizontal principal area (HPA) and the vertical principal area (VPA) are defined respectively. From the difference images of the consecutively obtained images, the center of gravity (CoG) of the significantly changed pixels caused by hand motions is obtained, and the direction of hand motion is detected by defining the least mean squared line for the CoG in time. For verifying the feasibility of the proposed method, the experiments are carried out with a vision system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.19-22
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• 2019

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.4
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• pp.551-559
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• 2017

In this paper, a real-time training method to improve the performance of bearing fault diagnosis. The traditional bearing fault diagnosis cannot classify a condition which is not trained by the classifier. The proposed 4-step method trains and recognizes new condition in real-time, thereby it can classify the condition accurately. In the first step, we calculate the maximum distance value for each class by calculating a Euclidean distance between a feature vector of each class and a centroid of the corresponding class in the training information. In the second step, we calculate a Euclidean distance between a feature vector of new acquired data and a centroid of each class, and then compare with the allowed maximum distance of each class. In the third step, if the distance between a feature vector of new acquired data and a centroid of each class is larger than the allowed maximum distance of each class, we define that it is data of new condition and increase count of new condition. In the last step, if the count of new condition is over 10, newly acquired 10 data are assigned as a new class and then conduct re-training the classifier. To verify the performance of the proposed method, bearing fault data from a rotating machine was utilized.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.347-352
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• 2012

In this paper, an 2D spatial-map construction for workers identification and avoidance of AGV using the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity map obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth map can be detected. From some experiments on AGV driving with 240 frames of the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the worker's width is found to be very low value of 2.19% and 1.52% on average.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
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• v.18 no.3
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• pp.71-82
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• 2008

W. S. CHAE, Ground Reaction Force Charateristics During Forward and Backward Walking Over 20 Degree Ramp. Korean Journal of Sport Biomechanics, Vol. 18, No. 3, pp. 71-82, 2008. The purpose of this study was to compare GRF characteristics during forward and backward walking over 20 degree ramp. Temporal parameters, GRFs, displacement of center of pressure (DCP), and loading and decay rates were determined for each trial. The results showed that the vertical GRF in BD during RTO was significantly greater than those found in FU. This reults indicated that GRF patterns may be changed by different walking conditions and altering position of ankle, knee, and center of mass throughout the walking cycle. The DCP during $RHC_2$-LHC in antero-posterior direction for downward was smaller than the corresponding value for upward condition. It' seems that the ankle and knee joints are locked in an awkward fashion at the toe contact to compensate for imbalance. Reducing the magnitude of loading rate can be achieved by walking in the backward direction. Accordingly, the results can be a benefit if one is suffering from an impact-type injury.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.135-138
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• 2001

본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.85-100
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• 2005

현재의 제조의 원가 절감 차원에서 물류비용에 대한 많은 관심을 가지고 있다. 하지만, 그에 대한 물류비용에 대한 정확한 추정에 대해서는 계산이 복잡할뿐더러 제품의 운송거리나제품의 무게 및 수량등 선형적인 값으로 나타내는 방법을 주로 사용하여 비용만을 예측할 뿐이다. 물류비용에 대한 세부적인 산출에 대한 연구보다는 전체적인 비용을 산출하는데 많은 연구가 진행되어 왔었다. 그리고 어느 특정 제품에 대한 물류비용에 대한 추정과 예측하는 연구에 대해서는 부족한 형편이다. 일반 기업에서는 하드웨어에서의 원가비용절감에 한계를 느끼고 물류에서의 비용을 절감을 위해 많은 연구가 이루어진 반면 군에서는 물류비용추정에 관해서는 연구가 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 군에서의 물류의 흐름에 맞는 물류 네트워크를 제안하고 물류 네트워크상에서의 비용 모델을 제시하여 군에서의 물류비용을 추정하였다. 그리고 이에 대한 분석과 함께 물류네트 워크상에서의 물류비용 절감을 위한 방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.3
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• pp.3-18
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• 1993

본 논문에서는 박테리아에서 생성되는 생체 계면활성제인 emulsan의 생산을 위한 유가식 배양에서 에칸을 농도의 제어에 퍼지기법을 적용하였다. 기절저해가 있는 유가식 배양에서 emulsan의 생산을 향상시키기 위해 최대 비성장속도를 갖는 최적 기질농도가 유지되도록 기질인 에탄올의 공급 속도가 조절되어 졌다. 생물반응기에서 Acunetobacter calcoaceticus RAG-1 박테리아를 회분식과 유가식으로 배양 실험하여 최적 에탄올 농도를 구하고, kinetic 모델을 제시하였다. 배양실험의 결과와 지식을 바탕으로 퍼지 규칙을 구성하였다. 퍼지 제어기에서 제어 입력변수는 기질농도의 최적치와 운전치의 오차와 오차의 변화로서 구성되고, 제어 출력변수는 기질 공급 속도의 변화량으로 구성되었다. 멤버쉽 함수를 입력변수의 퍼지 집합화 과정을 통하여 구하였고, 최소-최대법과 무게 중심법을 이용하여 출력 제어값을 구하였다. 유가식 배양의 전산모사와 실험 결과에서 퍼지제어 기법은 최적 기질 농도를 정확히 제어하였으며, emulsan 생산은 향상되었다.