Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.
Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.321-324
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2008
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.329-332
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2008
Type-2 퍼지 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 Zadeh에 의해 제안되었고 Mendel과 Kamik에 의해 이론이 체계화 되었다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdni 모델과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 또한 가스로 공정 데이터에 응용하여 후반부 다항식의 변화에 따른 Type-2 TSK FLS의 특징을 비교 분석 할 뿐 만 아니라 테스트 데이터에 노이즈를 첨가하여 노이즈에 따른 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 특성을 분석한다.
Random properties of discontinuities were attributed to the limitation of test methods and lack of obtained data. Therefore, the uncertainties are pervasive and inevitable in rock slope engineering as well as other geotechnical engineering fields. The probabilistic analysis has been proposed to deal properly with the uncertainty. However, previous probabilistic approaches do not take account of the condition of kinematic instability but consider only kinetic instability. In this study, in order to overcome the limitation of the previous studies, the geometric characteristics as well as the shear strength characteristics in discontinuities are taken account into the probabilistic analysis. Then, the new approach to evaluate the probability of failure is suggested. The results of the deterministic analysis which was carried out to compare with the result of the probabilistic analysis, are somewhat different from those of the probabilistic approach. This is because the selected and used data in the deterministic approach do not take account of the random properties of discontinuities.
Physically based landslide susceptibility analysis has been recognized as an effective analysis method because it can consider the mechanism of landslide occurrence. The physically based analysis used the slope geometry and geotechnical properties of slope materials as input. However, when the physically based approach is adopted in regional scale area, the uncertainties were involved in the analysis procedure due to spatial variation and complex geological conditions, which causes inaccurate analysis results. Therefore, probabilistic method have been used to quantify these uncertainties. However, the uncertainties caused by lack of information are not dealt with the probabilistic analysis. Therefore, fuzzy set theory was adopted in this study because the fuzzy set theory is more effective to deal with uncertainties caused by lack of information. In addition, the vertex method and Monte Carlo simulation are coupled with the fuzzy approach. The proposed approach was used to evaluate the landslide susceptibility for a regional study area. In order to compare the analysis results of the proposed approach, Monte Carlo simulation as the probabilistic analysis and the deterministic analysis are used to analyze the landslide susceptibility for same study area. We found that Fuzzy Monte Carlo simulation showed the better prediction accuracy than the probabilistic analysis and the deterministic analysis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.443-445
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1998
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
In order to solve problems happening in the practical environment of complicated system, the importance of the self-adaptive system has recently begun to emerge. However, since the differences between the model built at the time of system design and the practical environment can lead the system into unpredictable situations, the study into methods of dealing with it is also emerging as an important issue. In this paper, we propose a method for deciding on the adaptation time in an uncertain environment, and reflecting the real-time environment in the system's model. The proposed method calculates the Bayesian Surprise for the suitable adaptation time by comparing previous and current states, and then reflects the result following the performed policy in the design model to help in deciding the proper policy for the actual environment. The suggested method is applied to a navigation system to confirm its effectiveness.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.2
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pp.125-130
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2011
Since conventional optimization that is classified as a deterministic method does not consider the uncertainty involved in a modeling or manufacturing process, an optimum design is often determined to be on the boundaries of the feasible region of constraints. Reliability-based design optimization is a method for obtaining a solution by minimizing the objective function while satisfying the reliability constraints. This method includes an optimization process and a reliability analysis that facilitates the quantization of the uncertainties related to design variables. Moment-based reliability analysis is a method for calculating the reliability of a system on the basis of statistical moments. In general, on the basis of these statistical moments, the Pearson system estimates seven types of distributions and determines the reliability of the system. However, it is technically difficult to practically consider the Pearson Type IV distribution. In this study, we propose an enhanced Pearson Type IV distribution based on a kriging model and validate the accuracy of the enhanced Pearson Type IV distribution by comparing it with a Monte Carlo simulation. Finally, reliability-based design optimization is performed for a system with type IV distribution by using the proposed method.
무인지능형로봇 시스템에 있어서 자세의 정확도를 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응된다. 이와 같은 시스템은 운용 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 잘 제거해야 요구되는 위치 정도로 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 로봇에 대한 자세 제어 분야는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어 기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학식을 알아야 하며, 구현하기 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하는 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 둥에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 PMSM 모터모델 시뮬링크 블록을 구성하여 검증된 외란 관측기 제어 알고리즘을 검증한다. 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 모터 실험 시스템에 실제 적용함으로써 타당성을 검증하여 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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