본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.
본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.
Cai-go management facility of harbor are required an expansion due to increase of cargo quantity. Design technology of Yard AGV call be possible to deal many cargo rapidly and accurately. So it is produced a profit about cal-go management. This study is presented optimum of suspension parameter for design technology Yard AGV. Model I, II are modeled about Initial of container weight, height. When the maximum stroke of suspension is 0.26m, optimum is achieved to reduce the reaction force at the minimum. Also, the reaction force is study to become stability in I second. A change of spring constant and coefficient of damper make change the reaction force and minimum reaction force appear in optimum value. All modeling and analysis are used combination. contact element of Ansys program.
본 논문에서는 연속적인 파라미터 공간에 대한 최적화에 대해 진화적 알고리즘의 특징적인 형상화를 제시한다. 이 방법은유전알고리즘이 연속적인 탐색공간에서의 파라미터 식별에 대해 가장 강점을 지녔다는 점에 착안한 것이다. 유전알고리즘과 제안한 알고리즘과의 주요한 차이점은 개별적 또는 연속적인 묘사의 차이가 있다는 것이다. 잘 알려진 실험함수의 최적화문제를 도입하여 연속 탐색공간 문제에 대해 제안하는 알고리즘에 대해 계산시간 및 사용메모리 등의 성능이 우수하다는 효율성을 보였다.
The current type amplifier is the device that is used for an actuator as the motor's torque controller. However, it is too difficult to select the parameter value that has the desired output because the current type amplifier's transfer function is too complex. This study concern about the design of the current type amplifier with the desired output. From the modeled transfer function of the current type amplifier, the optimal parameter values of the transfer function can be selected in order to have the desired output using the Real Coded Genetic Algorithm(RCGA). The real circuit is made with the selected parameter value. The step response of the real circuit is in good agreement with the desired step response.
기존 LCL 필터 설계 방법의 경우, 시뮬레이션에 기반한 반복 과정을 통해 필터 파라미터를 최적화므로 많은 시간이 소요된다. 하지만 본 논문에서는 3상 PWM 인버터와 LCL 필터 분석을 통해 설계 시 고려 사항을 단순화할 수 있다. 또한 LCL 필터의 다양한 제약 조건을 파악하고, 이러한 조건 하에서 제작 비용을 최소화할 수 있는 해석 해(analytical solution)를 도출한다. 결과적으로 제안된 단계적(step-by-step) 설계 방법을 통해 빠른 시간내에 최적화된 LCL 필터를 선정할 수 있다. 제안된 방법의 유효성은 시뮬레이션을 통해 최종 검증하였다.
본 연구는 조사시간 변화가 방사선 출력과 영상 화질의 안정성에 미치는 영향을 분석하여 디지털 방사선 시스템의 성능을 최적화하는 방법을 제시하고자 하였다. 실험방법은 조사시간을 50 msec, 100 msec, 200 msec, 400msec로 변화시켜 복부와 골반부에 사용된 파라미터들의 백분율 평균오차(PAE; Percentage Average Error), 시간-방사선량 곡선, 신호 대 잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio), 대조도 대 잡음비(CNR; Contrast to Noise Ratio), 분석하여 파라미터의 정상 작동 여부, 방사선 출력, 영상 화질을 평가하였다. 그 결과 실험에 사용된 파라미터들은 모두 정상 범위의 백분율 평균 오차를 보였고, 조사시간은 짧게 적용할수록 디지털 방사선 시스템의 방사선 출력과 영상 화질의 안정성이 저하하였다. 결론적으로 100 msec ~ 200 msec의 조사시간을 적용하여 방사선 출력과 영상 화질을 안정적으로 유지했을 때 디지털 방사선 시스템의 성능을 최적화할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 조영증강 초음파 진단시스템에서 유용성과 성능을 개선하기 위한 영상처리 기법을 제안한다. 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. 제안된 방법은 원영상에서 영역의 윤곽선을 명확하게 하며 4가지 색상을 통하여 병변의 특성에 관한 시각적 판단을 용이하게 한다. MRF기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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