• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1711_1712
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• 2009

본 연구는 단위중량이나 모양이 일정하지 않아 계수가 곤란한 미소 비균일체의 지능형 계수기의 개발에 관한 연구 이다. light beam screen sensor에 의해 형성된 광막 사이로 물체가 통과할 때, 미소한 부분의 빔의 변화량을 검출하고 파형 정형을 하여 발생하는 펄스를 카운트하는 장치로서 기존의 광센싱 계수방식과는 달리 크기와 모양이 불균일한 곡물류의 정확한 계수검출을 위하여 광센서 신호의 하드웨어 필터기술과 이를 소프트웨어적으로 정확하게 분별할수 있도록 하는 기술을 개발하였다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.29 no.B
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• pp.127-131
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• 2009

This paper presents the development of smart counting system that is proper for grains with uneven unit weight or shape. This device can detect the small differences of a light beam and count the pulse from wave shape control, when the grain is going on the light screen, which is made by the light beam screen sensor. It can, different from the former conventional device, distinct the uneven grains for counting detect, by using the dedicated hardware and the software algorithm of the light sensor.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.285-287
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• 2011

본 논문에서는 지능형 작동기의 효율적 설계와 특성예측을 위하여 기계적 상사 모델을 개발하고, 작동기의 최적작동 조건을 고찰한다. 먼저 지능형 작동기의 기계적 상사는 단순한 2자유도 스프링-메스-뎀퍼 시스템으로 등가 시스템을 구현하였다. 이 때 스프링 강성계수는 시스템의 강성 또는 전기-기계 연성계수 등으로 상사되며, 전기회로 구성품 등은 질량, 뎀퍼 등으로 상사되어진다. 단순화된 기계적 상사모델을 이용하여 작동조건에서의 전기회로 구성품의 튜닝을 최적화 할 수 있다. 특히 작동기의 공진주파수에서의 특성을 고려하여 최적조건을 도출함으로써 그 성능을 극대화 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.161-164
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• 2001

본 연구는 영상 이미지로 가공물을 획득하는 가공기에서 기계적인 충격이나 그 외의 요인으로 인한 가공기의 좌표공간과 CCD(Charge couple Device)카메라 상의 획득영상과의 좌표의 변화가 생기게 된다. 이에 그러한 변화에 둔감하고 유연한 좌표변환 계수를 제어기가 획득하게 함으로써 시스템의 신뢰성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 논문은 이러한 좌표왜곡에 대한 수정 파라메터를 퍼지 논리에 의해 수정 하도록 하고 이를 어류가공기에 적용하여 그 효과가 나오도록 하는데 초점을 두었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.402-408
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• 1997

일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.374-377
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• 2006

본 논문은 에어컨 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 에어컨 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 에어컨 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 에어컨 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, Expansion Valve 와 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.457-460
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• 2004

본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PIB 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.7-12
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• 2007

In this paper, we introduce an approach to design multi-fuzzy controllers for the superheat and the low pressure that have an influence on energy efficiency and stabilization of aft conditioning system. Air conditioning system is composed of compressor, condenser several evaporators and several expansion valves. It is quite difficult to control the air conditioning system because the change of the refrigerant condition give an impact on the overall air conditioning system. In order to solve the drawback, we design multi-fuzzy controllers which control simultaneously both three expansion valve and one compressor for the superheat and the low pressure of air conditioning system. The proposed multi fuzzy controllers are given as two kinds of controller types such as a continuous simplified fuzzy inference type and a discrete fuzzy lookup_table type. Here the scaling factors of each fuzzy controller ate efficiently adjusted by veal coding type Genetic Algorithms. The values of performance index of the conventional type are compared with the simulation results of discrete lookup_table type and continuous simplified inference type.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.19 no.11
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• pp.42-48
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• 2020

The agricultural tractor is a multi-purpose vehicle, which is frequently used in the agricultural field. It must be highly reliable in terms of human safety. Design and analysis of agricultural tractors must be performed using actual agricultural workload to maintain high reliability. Additionally, the frequency with which various components and systems are used must also be taken into consideration. In this study, a tractor is built to measure its workload in the actual field. Further, the measured load was analyzed for various farming tasks. The range of ratios of consumed power to engine power was measured to be 42.6%-87.2%, 75.1%-97%, 26.5%-59.2% for a plow, rotary, and harvest tasks, respectively. The results were fed into a transmission simulation model to analyze the strength and life of the transmission components. We conclude that a more reliable product can be constructed by incorporating the transmission analyses using the actual load.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.735-740
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• 2012

In this paper, we introduce design methodologies of polynomial radial basis function neural network classifier with the aid of Principal Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis(LDA). By minimizing the information loss of given data, Feature data is obtained through preprocessing of PCA and LDA and then this data is used as input data of RBFNNs. The hidden layer of RBFNNs is built up by Fuzzy C-Mean(FCM) clustering algorithm instead of receptive fields and linear polynomial function is used as connection weights between hidden and output layer. In order to design optimized classifier, the structural and parametric values such as the number of eigenvectors of PCA and LDA, and fuzzification coefficient of FCM algorithm are optimized by Artificial Bee Colony(ABC) optimization algorithm. The proposed classifier is applied to some machine learning datasets and its result is compared with some other classifiers.