대부분의 센서 네트워크에서 센서 노드들은 열린 환경에서 독립적으로 동작하므로 보안 공격에 취약하다. 허위 보고서 삽입 공격에서 공격자는 허위 경보를 발생시키거나 혹은 네트워크 내 에너지의 고갈을 목적으로 포획된 노드들을 통해 허위 보고서를 네트워크에 삽입한다. 이러한 허위 보고서를 조기에 검출, 제거하기 위해 많은 여과 기법들이 제안되었다. 가환 암호 기반 여과 기법에서 각각의 중간 노드는 확률에 기반 하여 보고서 인증을 수행한다. 따라서 허위 보고서가 여과되지 않거나 정상 보고서가 여러 번 인증 받을 가능성이 있다. 또한 네트워크의 상태 변화에 적응하기 어렵다. 본 논문은 퍼지 논리를 이용한 무선 센서 네트워크에서의 임계값 기반 여과 기법을 제안한다.
퍼지이론은 1965년 Lefti Zadeh 교수에 의해 처음으로 제창되었으며 여러 분야에서 응용이 확 대되어 많은 좋은 성과를 얻고 있다. 그러나 전문가 시스템의 일종인 퍼지논리를 이용한 제어는 제어를 하고자 하는 시스템의 정성적인 특성에 대한 법칙의 추출이 어려운 문제로 남아 있다. 반면에 신경회로망을 이용한 제어는 스스로 지식을 축적할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 최근에 많은 연구가 진행중에 있다. 특히 제어분야에서는 용접공정이나 조립공정 등의 공정제어와 로 봇제어의 분야에 이르기까지 응용분야가 확대되고 있다. 이 글에서는 이러한 인공지능 기법을 생산공정의 자동화에 적용한 사례 연구를 통해 이 기법의 유용함을 살펴보기로 한다.
태양광 패널로부터 출력을 최대로 얻기 위해서는 신뢰성이 높은 태양광 추적 장치가 설계되어야 한다. 본 논문에서는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 퍼지 제어를 기반으로 구현한 2축 태양광 추적 장치 시스템을 제작하여 그 성능에 대해서 알아보았다. 태양광 패널의 움직임을 제어하기 위한 구현된 퍼지 의사결정 시스템의 사용자 인터페이스를 통하여 모든 파라미터를 제어하고 확인할 수 있는 지능제어기와 기계적인 구동부분의 설계가 연구의 중심이 되고 있다. 실제 태양광 추적시스템을 개발하여 환경, 날씨, 계절 및 빛 상태와 같은 영향에 대해서 분석하였다. 태양광 추적장치는 실제 상황에서 시험하였고 시스템 동작과 관련된 모든 변수들은 기록되고 분석되었다. 제안한 태양광 추적시스템을 활용할 경우 고정식 패널에 비해 날씨에 따라 다르지만 최대 약 38% 정도의 더 높은 효율을 얻을 수 있어 자동으로 추적할 때 매우 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
일반적으로 슬라이딩모드 제어는 외란이나 시스템의 변수변환에 강인한 특성을 가지나, 그 변화의 최대 경계 값을 알아야한다. 그러나, 이 값은 쉽게 얻어질 수가 없다. 퍼지 논리는 잘 정의되어 있지 않거나 복잡한 시스템의 제어기 설계에 효과적인 방법을 제시하나, 과도응답을 미리 결정할 수가 없다. 본 논문에서는 두 이론의 장점을 결합하여 새로운 제어 알고리듬을 제시한다. 최적의 퍼지변수 값을 결정하기 위하여 적응이론을 도입한다. 마지막으로 제안한 제어 알고리듬의 타당성을 살펴보기 위하여 수치적인 예를 가변길이진자시스템에 적용한다.
고주파 유도 가열 시스템에서 철과 같은 물체를 가열하게 되면, 가열된 금속이 큐리점 부근에서 전기적인 임피던스가 급격하게 변화하는 특징을 가지는 시변 시스템이 된다. 또한 부하 임피던스가 변화함에 따라 시스템의 부하 공진 주파수가 달라지므로 해서 시스템의 효율이 감소하는 문제점이 있었다. 그리고, 피가열 물체의 용융이나 삽입 상태에 따른 시스템의 단락 현상으로 인해 시스템이 파괴되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위한 방법으로 PLL에 의한 부하 공진 주파수를 추종하면서 스위칭 손실을 줄이고, 시변 부하에 대한 유도 가열시 큐리점 부근의 급격한 부하 임피던스 변화에도 안정된 정전력 제어가 가능할 뿐 아니라 대전력용에 적합하고, 단락현상으로부터 시스템을 보호하는 병렬 공진형 인버터 시스템에 적용되는 퍼지논리 제어기를 설계하였다.
포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.
플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
본 논문은 불특정한 외란을 가진 비선형 시스템에서의 백스태핑 기법을 이용한 새로운 퍼지 외란 관측가 설계 방법을 제안한다. 먼저, 퍼지 논리 시스템을 이용하여 불특정한 외란을 관측하기 위한 관측 입력을 가진 퍼지 외란 관측기를 설계한다. 제안된 외란 관측기가 불특정한 외란을 관측하는 것을 증명하기 위해 와란 관측 오차 시스템을 도입한다. 백스태핑 기법을 도입하여 각 단계에서의 퍼지 외란 관측기의 파라마터 적응 규칙과 외란 관측기의 관측 입력을 유도하고 외란 오차 시스템의 안정성을 증명한다. 제안된 외란 관측기의 명확성을 증명하기 위해서 모의 실험 예제들을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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