This paper describes the structure Identification of nonlinear function using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Technique(ANFIS). Nonlinear mapping relationship between inputs and outputs were modeled by Sugeno-Takaki's Fuzzy Inference Method. Specially, the consequent parts were identified using a series of 1st order equations and the antecedent parts using triangular type membership function or bell type ones. According to learning Rules of ANFIS, adjustable parameters were converged rapidly and accurately.
이 논문은 퍼지 시스템을 기반으로 하여 이동로봇의 제적제어에 대하여 기술한다. 기존의 백스텝핑 (back-stepping) 제어기는 이동로봇의 동역학과 기구학을 모두 포함하여 제어기를 구성하였다. 그러나 기존의 back-stepping 제어기는 기구학적 제어기에서 생성되는 속도 명령에 의해서 많은 영향을 받는다. 기존의 back-stepping 제어기의 성능을 증가 시키기 위해서 본 논문에서는 비선형 제이기로 많이 사용되고 있는 퍼지 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 back-stepping 제어기의 새로운 속도명령을 퍼지 추론을 통하여 생성하였다. 퍼지 규칙은 기구학적 제어기의 개인을 설정하기 위해서 설정하였으며, 퍼지 추론을 통하여 새로 생성된 속도명령은 기준명령의 변화를 고려하여 생성되었다. 그리고 수치실험을 통하여 기존의 back-stepping 제어기 보다 제안된 방법이 우수함을 증명하였다.
본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
사고시 대기확산을 평가하기 위해서 USNRC Reg. Guide 1.145에 기초하여 개발된 PAVAN과 XOQAR 코드는 X/Q 값을 계산할 때, 누적빈도에 대하여 X/Q 값이 log-normal 용지에 그려진다. 이 그래프에서 가장 높은 X/Q 값으로부터 시작하여 이 점으로부터 10개의 X/Q을 포함하는 영역내의 모든 다른 점 사이의 경사를 비교하여 가장 작은 음의 경사를 갖는 선을 생성하는 계수들이 저장되며, 이 선의 끝점이 다음 영역의 시작점으로 이용되어 반복적으로 선이 그려진다. 이와 같이 그려진 선을 이용하여 누적빈도 0.5%, 5% 혹은 50%에 상응하는 X/Q 값이 계산되어, 사고 후 $0{\sim}2$ 시간의 X/Q 값으로 이용되며 매우 보수적인 경향을 갖게 된다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론계통을 이용하여 누적빈도에 대한 X/Q 값의 비선형 보간을 수행하였다. 퍼지 논리 추론계통은 비선형 보간을 위해 탁월한 방법으로 알려져 있다. 제안된 방법을 영광 원자력발전소의 잠재적 방사성물질 누출에 적용한 결과, 좀 더 현실적인 값을 제공하는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
이 논문은 디지털 영상에 대한 에지를 보존하는 새로운 영상 보간 방법을 제안한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 high contrast 에지 부분에서 희뿌옇게 되는 현상과 톱니현상이 일어나 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 보간 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 퍼지 연산자를 이용하여 입력 영상 데이터의 성질에 따라 고주파 성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
이 연구의 목적은 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론을 분석하고, 분석 결과에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 Russ et al.(2008)의 분석틀을 수정 보완한 메커니즘 추론 분석틀로 "파브르 곤충기 1~10" 가운데 추론요소가 등장하는 30개의 챕터를 분석하였다. 분석결과 첫째, 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론의 하위 과정 요소는 선지식확인, 대상속성확인, 시작조건확인, 활동확인 등의 과정이 반복적으로 일어났다. 뿐만 아니라 이 메커니즘 추론의 과정 요소들의 순서는 탐구 주제, 의문 유형, 선지식이나 주어진 상황 등에 따라 다르게 나타났으며, 비선형적이고 반복적인 형태로 나타났다. 둘째, 메커니즘 추론의 과정 요소가 나타난 순서에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하였다. 파브르의 탐구 과정 분석을 통해 제안되는 메커니즘 추론 모델은 실체확인형 메커니즘 추론 모델(MIE), 활동확인형 메커니즘 추론 모델(MIA), 실체 속성확인형 메커니즘 추론 모델(MIP) 3가지였다. 이러한 결과는 인과 메커니즘을 밝히고자 하는 탐구를 수행하는 학생들에게 교사가 Why 뿐만 아니라 How, If, What과 같은 다양한 발문을 통해 탐구를 진행하도록 유도할 수 있음을 시사해준다. 또한 교사는 자연 현상의 기저에 존재하는 여러 실체들을 인식하는 메커니즘적 이해가 요구되며 학생들에게 다양한 가설을 생성하도록 하는 기회를 제공해야함을 시사해 준다.
본 논문에서는 PID 제어기의 이득 동조를 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 제안한 제어기는 PID 제어기의 크리스퍼 출력 오차를 그대로 사용하지 않는 전단 퍼지화기에서 추론단계는 갖지만 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며, 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위를 이용 도식화된 영역에서 비퍼지화 시킨 비선형 출력값을 PID 계수에 부가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다. 여기서 Kp, Kd 계수의 최대, 최소 범위를 설정하여 퍼지추론에 의해 새로운 Kp, Kd 계수론 구한다. Ki 계수는 Ziegler-Nichols 동조 규칙을 사용하여 구하였고, 제안한 제어기는 유압서보모터 제어시스템에 의해 실험하였으며 실험결과 양호한 제어특성을 통해 원하는 결과를 얻을 수 있었다.
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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