The dynamic characteristics of turning processes are complex, non-linear and time-varying. Consequently, the conventional techniques based on crisp mathematical model may not guarantee surface roughness regulation. This paper presents a fuzzy controller which can regulate surface roughness in milling process using end-mill under varying cutting condition. The fuzzy control rules are established from operator experience and expert knowledge about the process dynamics. regulation which increases productivity and tool life is achieved by adjusting feed-rate according to the variation of cutting conditions. The performance of the proposed controller is evaluated by cutting experiments in the converted CNC milling machine. The result of experiments show that the proposed fuzzy controller has a good surface roughness regulation capability in spite of the variation of cutting conditions.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 여러 화자의 음성 정보로부터 각 화자가 위치한 방향을 추정하는 기술 개발 내용을 다룬다. 성능 향상을 위한 전처리 과정으로 비선형 증폭기를 사용하여 거리에 따른 영향을 최소화하는 과정과 잡음에 대한 강인성을 얻기 위해 음성활성 영역을 검출하는 과정을 포함한다. 등간격으로 배치된 마이크로폰 어레이 시스템의 기하학적 특성에 따른 음원의 위치와 신호의 지연시간차이와의 상관관계로부터 화자의 위치를 역으로 추정하는 알고리즘을 기본으로 하여 가능성 척도를 계산하고 이를 활용하여 가능성이 높은 것들을 클러스터링하여 가능성이 있는 후보를 선정하여 화자의 방향을 검지한다. 이 과정에서 오인식을 최소화하기 위하여 가능성이 희박한 영역에 대한 추정 억제 방법으로 부정식 추론법을 적용하였다. 2 화자의 음성 신호를 입력으로 한 실험을 통하여 제안한 방법에 의한 다화자 방향검지의 가능성을 알아보았다.
비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.
In this paper, we propose design a Multi-Fuzzy Inference model structure. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy Inference model, HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy are identified by genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy model and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
The dynamic characteristics of turning processes are complex, non-linear and time-varying. Consequently, the conventional techniques based on crisp mathematical model may not guarantee cutting force regulation. This paper presents a fuzzy controller which can regulate cutting force in turning process under varying cutting conditions. The fuzzy control rules are extablished from operator experience and expert knowledge about the process dynamics. Regulation which increases productivity and tool life is achieved by adjusting feedrate according to the variation of cutting conditions. The performance of the proposed controller is evaluated by cutting experiments in the converted conventional lathe. The results of experiments show that the proposed fuzzy controller has a good cutting force regulation capability in spite of the variation of cutting conditions.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭를 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적인 것을 확인하였다.
쇄파역에서 흔히 관측되는 왜도된 비선형 파랑은 정현파에 비해 상대적으로 큰 관성력을 지녀 투과율에 미치는 영향이 상당할 것으로 추정되어왔다. 본고에서는 이러한 추론을 확인하기 위해 왜도가 1.02에서 1.032에 분포하는 총 여섯 개의 파랑을 대상으로 한 수치모의를 수행하였다. 수치모의는 OpenFoam 기반 Tool box인 ihFoam을 사용하여 수행하였으며, 왜도된 비선형 파랑은 경사가 1:30인 천퇴를 이용하여 유도하였다. 투수층에서의 유동은 Navier Stokes Eq.에 추가 항력을 도입하여 해석하였으며, 모의결과 왜도된 비선형 파랑은 정현파에 비해 큰 관성력으로 인해 상대적으로 큰 투과율을 지니는 것으로 모의되었다. 또한 Porous층에서의 Damping으로 인한 파속변화 여부를 살펴 보기위해 Damping이 반영된 천수방정식으로부터 분산관계식을 새로이 유도하였으며, 그 결과 투과성 방파제에서의 파형과 마찰력 사이의 위상차가 파속에 영향을 미치는 것으로 보인다.
본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 파열도와 저압을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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