Recently, advanced sensors and communication technologies have been widely applied to advanced safety vehicles for reducing traffic accidents and injury severity. To apply the advanced safety vehicle technologies, it is important to quantify safety benefits, which is a fundamental for justifying application. This study proposed a methodology for quantifying the effectiveness of the Advanced Driver Assistant System (ADAS) with the Analytic Hierarchy Process (AHP). When the proposed methodology is applied to 2008-2010 Gyeonggi-province crash data, ADAS would reduce about 10.18% of crashes. In addition, Adaptive Cruise Control, Automatic Emergency Braking System, Lane Departure Warning System and Blind Spot Detection System are expected to reduce about 10.43%, 10.17%, 9.96%, and 10.18%, respectively. The outcomes of this study might support decision making for developing not only vehicular technologies but also relevant safety policies.
Cultivation of Spirulina platensis using ammonium salts or wastewater containing ammonium as alternative nitrogen sources is considered as a commercial way to reduce the production cost. In this research, by analyzing the relationship between biomass production and ammonium-N consumption in the fed-batch culture of Spirulina platensis using ammonium bicarbonate as a nitrogen nutrient source, an online adaptive control strategy based on optical density (OD) measurements for controlling ammonium feeding was presented. The ammonium concentration was successfully controlled between the cell growth inhibitory and limiting concentrations using this OD-based feedback feeding method. As a result, the maximum biomass concentration (2.98 g/l), productivity (0.237 g/l d), nitrogen-to-cell conversion factor (7.32 gX/gN), and contents of protein (64.1%) and chlorophyll (13.4mg/g) obtained by using the OD-based feedback feeding method were higher than those using the constant and variable feeding methods. The OD-based feedback feeding method could be recognized as an applicable way to control ammonium feeding and a benefit for Spirulina platensis cultivations.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.8
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pp.15-23
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1992
Neural network control has many innovative potentials for fast, accurate and intelligent adaptive control. In this paper, two kinds of neurocontrol architectures for the dynamic control of robot manipulators are developed. One is based on a System Identification and Control scheme and the other is based on the Feedback-Error leaming scheme. Both of the proposed architectures use an inverse dynamic neurocontroller in parallel with a linear neurocontroller. The difference is that the first architecture uses the system identifier to get the signals used for training neurocontrollers, while the second architecture uses a properly defined energy function. Compared with the previous types of neurocontrollers which are using an inverse dynamic neurocontroller and a fixed PD gain controller, the proposed architectures not only eliminate the painful process of the fixed gain tuning but also exhibit superior peformances because the linear neurocontroller can adapt its gains according to the applied task. This superior performance is tested and verified through computer simulation of the dynamic control of the PUMA 560 arm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.898-906
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1999
A control structure is introduced for the purpose of rejecting periodic (or repetitive) disturbances on a tracking system. The objective of the proposed structure is to drive the output of the system to the reference input that will result in perfect following without any changing the inner configuration of the system. The structure includes an adaptation block which learns the dynamics of the periodic disturbance and forces the interferences, caused by disturbances, on the output of the system to be reduced. Since the control structure acquires the dynamics of the disturbance by on-line adaptation, it is possible to generate control signals that reject any slowly varying time-periodic disturbance provided that its amplitude is bounded. The artificial neural network is adopted as the adaptation block. The adaptation is done at an on-line process. For this , the real-time recurrent learning (RTRL) algoritnm is applied to the training of the artificial neural network.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.181-184
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1997
This paper propose the systematic procedure of the fuzzy model based controller for the continuous nonlinear system. Fuzzy controller have been successfully applied to many uncertain and complex industrial plants. The design of the fuzzy controller mainly depends on the knowledge from the expert who are familiar with the plant by trial and error. Therefore we need more systematic approach to the design of the fuzzy controller. In this paper, we design fuzzy model based controller applied to the nonlinear system. Unlike the design procedures reported in[8] and[9], we use the nonlinear process directly in designing the controller. This controller has been successfully applied to an inverted pendulum.
Recently batch type cold rolling processes have been replaced by continuous annealing type processes for cold rolled sheets of mild steel and high strength steel in order to obtain higher productivity, labor saving. In the continuous annealing line, it is very important to maintain the target steel strip temperature at the exit side of each furnace. The automation system of continuous annealing line is based on a hierachical composition. This paper shows how to preset the set value of furnace temperature control for the heating section in a continuous annealing line. Saying in other words, this paper presents the development of an adaptive control approach to control the exit strip temperature in the continuous annealing line. There are three parts in this approach; one is a process modelling and another is recursive parameter estimation and the other is a design of temperature controller.
In this paper, an effective method for selecting significant input variables in building ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for nonlinear system modeling is proposed. Dominant inputs in a nonlinear system identification process are extracted by evaluating the performance index and they are applied to ANFIS. The availability of our proposed model is verified with the Box and Jenkins gas furnace data. The comparisons with other methods are also given in this paper to show our proposed method is superior to other models.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.4
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pp.635-641
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2016
In many industrial applications that use the electric motors robust controllers are needed. The method using a neural network in order to design a robust controller when a disturbance occurs is studied. Backpropagation algorithm, which is used in a conventional neural network controller is used in many areas, but when the number of neurons in the input layer, hidden layer and output layer of the neural network increases the processing speed of the learning process is slow. In this paper an adaptive PI(Proportional and Integral) controller based on CTRNN(Continuous Time Recurrent Neural Network) for permanent magnet synchronous motors is presented. By varying the load and the speed the validity of the proposed method is verified through simulation and experiments.
A numerical method of magnetic field calculation for the air-core solenoid is presented in this paper. In application of the Biot-Savart law, the magnetic field induced from the source current can be obtained by a double integration ormula. The numerical method named composite Simpson's rule for the integration is applied to the program and the adaptive quadrature method is used to adjust the step size in the calculation according to the precision we need. When the target point is in the solenoid and the intergrand's denominator may be zeroin the process of calculation, the method sill can provide an appropriate result. We have developed a program which calculates the magnetic field with at least 1ppm precision and named it as rzBI() to implement this method. The method has been used in the design of an MRI magnet, and the result show it is very flexible and convenient.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.4
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pp.99-114
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2013
In this study, constructability of ecologocal stream restoration process was evaluated and improved approaches for habitat were suggested. The study site is Gucheon River in Geoje city where conducted ecologocal restoration work within maintaining its flood control function. Application of ecological design factors and constructability in the process from planning to construction was analyzed and its results are as follows: In the process of planning and designing, it was focused more on the naturality of Gucheon River rather than the human convinience and ecological design factors were applied within the ecological capacity of the site. First, the indexes for constructability evaluation is selected. It was classified into three major categories as construction quality, design quality and construction administration system. Each index has details, so there are twenty sub indexes for contractibility evaluation. Second, the evaluation results shows that the index most in need of improvement was plumbing construction, followed by Stone construction and pavement construction. design concept was evaluated as appropriate in entire categories. Finally it is suggested that it can be improved in both process of design to enhance the technology and process of construction to enhance the quality management. The constructability of ecological stream needs adaptive management and it must be discussed with its designing which is at the stage before construction. Also it needs discussion with its designer constantly and feed-back process.
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