교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도등을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지센서를 구현할 경우 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출 할 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지센서를 구현하는 방법이 아닌 계층분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙방법의 퍼지센서와 계층분석방법의 퍼지센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다
현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 많은 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 동적으로 변화하는 네트워크 상에서는 데이터 전달의 정확성 및 에너지 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 이용한 라우팅 프로토콜 선택 기법과 라우팅 프로토콜의 동적 배치 기법을 기반으로 한 퍼지 적응형 라우팅(FAR) 알고리즘을 제안한다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리와 같은 제한적인 전원을 가지고 있기 때문에, 센서 노드의 수명을 연장하기 위하여 에너지 효율성을 고려한 다양한 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 라우팅 프로토콜들은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 하드웨어에 내장시킨 단일 라우팅 프로토콜만으로는 동적으로 변화하는 네트워크 상에서 에너지 효율성을 보장할 수 없다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 기반으로, 다양한 후보 라우팅 프로토콜 중 현재 네트워크 상황에 적합한 라우팅 프로토콜을 선택하여, 이를 동적으로 센서 노드에 적재 혹은 교체하도록 하는 퍼지 기반의 적응형 라우팅 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 동적인 네트워크 상황 하에서 제안된 라우팅 알고리즘을 사용한 경우가 기존의 단일 라우팅 프로토콜만을 사용한 경우보다 에너지 효율적임을 검증한다.
최근 신재생에너지 증가로 인하여 가스터빈 발전기는 양질의 전력공급을 위해 일일 기동·정지가 지속되고 있으며 이에 따른 영향으로 고온부품의 수명이 단축되고 고온 측정용 온도센서의 고장발생 빈도가 높아지고 있고 있다. 이에 본 연구에서는 가스터빈 제어에 사용되고 있는 듀얼 온도센서가 고장이 났을 경우 센서의 고장을 정확하게 진단하고 체계적으로 검출할 수 있는 퍼지로직 기반의 고장진단 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘의 유용성 확인을 위해 Matlab/Simulink의 환경에서 다양한 시뮬레이션을 수행함으로 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하고자 하였다.
교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도 둥을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지 센서를 구현할 때는 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지 센서를 구현하는 방법이 아닌 계층 분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지 센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙 방법의 괴지 센서와 계층 분석 방법의 퍼지 센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다.
다기능 휠체어 시스템의 제어부인 80C196KC를 사용했으나, fuzzy 알고리즘을 적용하는데 있어서 여러 가지 문제점(속도, 연산, 외부장치 등) 때문에 구현1차는데 상당한 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 20MIPS의 속도인 TMS320F240의 프로세서를 사용하였으며 이로 인해 발생하는 문제점을 거의 해소시켰고, 퍼지 알고리즘을 효율적으로 적용할 수 있었다. 본 시스템의 구성은 주제어기로 퍼지 제어 알고리즘을 사용하여 조이스틱을 제어시켰고, 2개 encoder를 입력을 받아 휠체어 회전수를 이용하여 제어시켰다. 휠체어 모터로는 BLDC(Brushless DC) 모터를 사용했으면, BLDC전용 드라이브단을 이용하여 모터를 구현시켰다. 그리고 3개의 초음파 센서를 부착하여 장애물 회피를 시도하였다. 초음파센서의 효율적인 사용을 위해 스텝 모터(Stepping Motor)와 마이크로 컨트롤러로 PIC을 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에서는 이전의 제어기(80C196KC)보다 현저히 성능 면에서 향상되었고, 부수적인 외부장치 처리면에서도 상당한 차이를 볼 수 있었다
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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