Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.13
no.2
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pp.37-45
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2013
Reduction of microvibration is regarded as important in high-technology facilities with high precision equipments. In this paper, smart control technology is used to improve the microvibration control performance. Mr damper is used to make a smart base isolation system amd fuzzy logic control algorithm is employed to appropriately control the MR damper. In order to develop optimal fuzzy control algorithm, a multi-objective genetic algorithm is used in this study. As an excitation, a train-induced ground acceleration is used for time history analysis and three-story example building structure is employed. Microvibration control performance of passive and smart base isolation systems have been investigated in this study. Numerical simulation results show that the multi-objective genetic algorithm can provide optimal fuzzy logic controllers for smart base isolation system and the smart control system can effectively reduce microvibration of a high-technology facility subjected to train-induced excitation.
Kim, Hyeong-Dong;Kim, Joon-Young;Kim, Si-Hong;Lee, Seung-Keon
Journal of Navigation and Port Research
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v.35
no.5
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pp.359-363
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2011
In this paper, automatic control system for the Manta UUV are constructed for the diving and steering maneuver. PID controller and Fuzzy controller are adopted in this system. Based on the 6DOF dynamic equation, simulation program has been developed using the Matlab. Using this program, depth control system and heading control system with tidal current are evaluated.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
In this paper, the new channel estimation was proposed that have the low complexity and high performance using Fuzzy inference method uses recently from various field for estimation about uncertainty in channel estimation of OFDM. Proposed method is channel estimation performance improve, calculation and interpolation for statistics character of channel using the pilot before LS channel estimation by Fuzzy inference method. Simulation result in QPSK proposed channel estimation method shows the enhancement of 5.5dB compared to the LS channel estimation and the deterioration of 1.3dB compared to the MMSE channel estimation in mean square error point $10^{-3}$. symbol error rate shows similarity performance the MMSE $10^{-1.96}$, proposed channel estimation $10^{-1.93}$ and enhancement of $10^{-0.35}$ compared to the LS channel estimation in signal to noise ratio point 20dB.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.4
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pp.1-9
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2001
In this paper, we propose Fuzzy M/M/1/K queueing network model which has derived by appling the fuzzy set theory to M/M/l/K queueing network model in which has single server and system capacity K. When the arriving rate of input job and the servicing rate of a server arc represented as the linguistic attributes, the system analysis can be performed by using this model. The major evaluation measures of system such as the average number of jobs existing in the system, the average number of jobs into system, and the average spending time of job in system etc. are derived for the evaluation of system. Computer simulation was performed for verifying the effectiveness of these result equations. In which the various fuzzy arriving rates and fuzzy servicing rates according to varying the system capacity K were given for the system evaluation. We verified that the results of simulation are in accord with the expected evaluations in the proposed fuzzy model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1428-1434
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2018
Canine cataract is developed with aging and can cause the blindness or surgical treatment if not treated timely. In this paper, we propose a method for extracting cataract suspicious areas automatically with FCM(Fuzzy C_Means) algorithm to overcome the weakness of previously attempted ART2 based method. The proposed method applies the fuzzy stretching technique and the Max-Min based average binarization technique to the dog eye images photographed by simple devices such as mobile phones. After applying the FCM algorithm in quantization, we apply the brightness average binarization method in the quantized region. The two binarization images - Max-Min basis and brightness average binarization - are ANDed, and small noises are removed to extract the final cataract suspicious areas. In the experiment with 45 dog eye images with canine cataract, the proposed method shows better performance in correct extraction rate than the ART2 based method.
Recently, the necessity of safety diagnosis of electrical devices has been increasing as the fire caused by electric devices has increased rapidly. This study is concerned with the safety diagnosis of electric equipment using intelligent Fuzzy technology. It is used as a diagnostic input for the multiple electrical safety factors such as the use current, cumulative use time, deterioration and arc characteristics inherent to the equipment. In order to extract these information in real time, a device composed of various sensor circuits, DSP signal processing, and communication circuit is implemented. The fuzzy logic algorithm using the Gaussian function for each information is designed and compiled to be implemented on a small DSP board. The fuzzy logic receives the four diagnostic information, deduces it by the fuzzy engine, and outputs the overall safety status of the device as a 100-step analog fuzzy value familiar to human sensibility. By experiments of a device that combines hardware and fuzzy algorithm implemented in this study, it is verified that it can be implemented in a small DSP board with human-friendly fuzzy value, diagnosing real-time safety conditions during operation of electric equipment. In the future, we expect to be able to study more intelligent diagnostic systems based on artificial intelligent with AI dedicated Micom.
In this paper, we present the model-based fuzzy controller for container cranes which effectively performs set-point tracking control of trolley and anti-swaying control under system parameter and disturbance changes. The first part of this paper focuses on the development of Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy modeling in a nonlinear container crane system. Parameters of the membership functions are adjusted by a RCGA to have same dynamic characteristics with nonlinear model of a container crane. In the second part, we present a design methodology of the model-based fuzzy controller. Sub-controllers are designed using LQ control theory for each subsystem in fuzzy model and then the proposed controller is performed with the combination of these sub-controllers by fuzzy IF-THEN rules. In the results of simulation, the fuzzy model showed almost similar dynamic characteristics compared to the outputs of the nonlinear container crane model. Also, the model-based fuzzy controller showed not only the fast settling time for the change in parameter and disturbance, but also stable and robust control performances without any steady-state error.
This study aims to suggest a new perspective that can account for variations in fertility rates across OECD countries. Most previous literature has highlighted the influence of government policies on fertility rates. This study focuses the role of job strain, unequal division of household labor, and life satisfaction on fertility rates. These factors are related to work-life balance, and play a crucial role in understanding variations in fertility rates across OECD countries. Using fuzzy set qualitative comparative research analysis (fsQCA), this study tests whether fertility rates can be explained by differences in the levels of job strain, gender equality at home, and life satisfaction across countries. The results are as follows: First, high fertility-countries show low levels of job strain, equal division of household labor, high levels of life satisfaction, and high levels of GDP. Second, a high level of GDP is not crucial for achieving high fertility rates. This study suggests that changes in working conditions and organizational culture are required to increase the fertility rate in Korea, since this can influence work-life balance, life satisfaction and equal division of household labor.
본 논문에서는 슬라이딩 평면에 도달 조건을 이용하여 균일한 계단 반응을 얻을 수 있는 퍼지 슬라이딩 모드 제어기 설계방법을 제시한다. 슬라이딩 평면에 도달할 조건을 퍼지 논리로 설계하여 과도한 입력이 플랜트에 가해지지 않도록 비선형 제어기를 설계한다. 슬라이딩 평면 도달 속도의 가변 조건을 퍼지화 하여 퍼지슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 각각의 제어기에 대하여 고주파 공진이 있는 2차 강성 모델에 대하여 모의 실험을 실시하여 그 특성을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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