• 한국지진공학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.63-74
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• 1999

대형구조물의 진동감소를 위한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기(Sliding Mode Fuzzy Control SMFC)에 대하여 연구하였다 본 제어기에 사용된 퍼지 추론기의 규칙은 비선형 제어기법의 하나인 슬라이딩 모드 제어기를 기반으로 하여 구성되었다 그결과 제어기의 퍼지성은 제어시스템을 시스템 계수의 불확실성과 구조물에 작용되는 외부하중의 불확실성에 대하여 강인한 성질은 갖게 하였으며 제어 규칙의 비선형성으로 인하여 제어기는 선형제어기에 비하여 보다 효율적인 되었다 복잡한 수학 해석에 기반한 종래의 제어기법에 비하여 퍼지 이론에 기반한 본 제어기법은 제어기의 설계절차가 매우 편리하다는 장점을 갖게 된다. 제안된 제어기법의 검증을 위하여 미국 토목학회 산하 구조제어위원회(ASCE Committee on Structural Control)에서 주도한 벤치마크 문제에 대하여 적용시켜 보았다 본 연구의 제어결과를 다른 연구자들에 의하여 발표된 {{{{ ETA _mixed _2$\infty$ }}, optimal polynomial control neural networks control 슬라이딩 모드 제어의 벤치마크 결과와 비교하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 구조물의 진동을 매우 효율적으로 감소시키며 제어기의 설계절차가 쉽고 편리함을 확일 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.51-59
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• 2019

웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델 등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.305-309
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• 2006

본 논문에서는 네트워크 기반의 스마트 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로서, TCP/IP 기반의 지능형 선박 조타제어시스템을 구축하여, 시스템의 효용성을 살펴보고, 그 실용화 방안을 모색한다. 구체적인 연구방법으로, 먼저, 선박의 조타시스템을 PC 상에서 원격으로 제어하기 위한 TCP/IP 소켓 기반의 프로그래밍 및 네트워크 시스템을 구현하고, 다음으로 퍼지 추론에 의하여 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구축하여 적용한다. 마지막으로 실제 선박의 조타시스템을 축소한 모형조타제어시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2012

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.449-449
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• 2000

Many researchers have studied architectures for non-Neumann's computers because of escaping its bottleneck. To avoid the bottleneck, a neuron-based computer has been developed. The computer has only neurons and their connections, which are constructed of the learning. But still it has information processing facilities, and at the same time, it is like as a simplified brain to make inference; it is called "neuron-computer". No instructions are considered in any neural network usually; however, to complete complex processing on restricted computing resources, the processing must be reduced to primitive actions. Therefore, we introduce the instructions to the neuron-computer, in which the most important function is implications. There is an implication represented by binary-operators, but general implications for multi-value or fuzzy logics can't be done. Therefore, we need to use Lukasiewicz' operator at least. We investigated a neuron-computer having instructions for general implications. If we use the computer, the effective inferences base on multi-value logic is executed rapidly in a small logical unit.

• 품질경영학회지
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• 제45권4호
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• pp.649-664
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• 2017

Purpose: This paper introduces the technology of prognostics for Industry 4.0 and presents its application procedure for fitness-for-service assessment of natural gas pipelines according to ISO 13374 framework. Methods: Combining data-driven approach with pipe failure models, we present a hybrid scheme for the gas pipeline prognostics. The probability of pipe failure is obtained by using the PCORRC burst pressure model and First Order Second Moment (FOSM) method. A fuzzy inference system is also employed to accommodate uncertainty due to corrosion growth and defect occurrence. Results: With a modified field dataset, the probability of failure on the pipeline is calculated. Then, its residual useful life (RUL) is predicted according to ISO 16708 standard. As a result, the fitness-for-service of the test pipeline is well-confirmed. Conclusion: The framework described in ISO 13374 is applicable to the RUL prediction and the fitness-for-service assessment for gas pipelines. Therefore, the technology of prognostics is helpful for safe and efficient management of gas pipelines in Industry 4.0.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.133-146
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• 1999

오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.539-542
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• 2003

A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.475-480
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• 2008

BTL 사업은 시공비보다 운영비의 비중이 크고 장기간의 운영계획을 단시간에 수립하여 계약에 임하기 때문에 계약단계에서 운영 리스크를 예측하는 것은 사업의 성패를 좌우하는 매우 중요한 문제로서, 약정한 수준의 서비스를 제공하고 적정 수익률을 확보하기 위한 운영 리스크의 분석은 필수적이라 할 수 있다. 그러나 국내에 자금 출자와 시설 운영을 수행할 수 있는 전문 운영사의 숫자가 10여개에 불과하고 운영사 대부분의 규모가 영세하여, 운영사 내에 리스크 분석 시스템이 제대로 갖춰져 있지 않은 것이 문제점으로 대두되고 있다. BTL 사업에서 발생 가능한 리스크를 효율적으로 관리하기 위해서는 리스크 인자를 확인하고 경제적 위험도와 비경제적 위험도 그리고 발생빈도를 고려하여 리스크 인자의 우선순위를 도출하는 과정이 필수적이다. 그러므로 이 연구는 설문조사를 통해 운영사 관점에서 BTL 사업에서 발생 가능한 리스크 인자를 도출하고 우선순위를 분석함으로써 운영사의 대응전략 수립 및 리스크 관리업무의 효율성을 제고할 수 있도록 리스크 분석 모형을 제시한다. 이 연구에서 도출된 운영 리스크 분석 모형은 운영사로 하여금 BTL 사업에서 발생될 수 있는 리스크에 대한 대응전략을 수립할 수 있도록 하여 운영 리스크 관리 업무의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권5호
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• pp.785-809
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• 2014

In this paper, an Adaptive nerou-based inference system (ANFIS) is being used for the prediction of shear strength of high strength concrete (HSC) beams without stirrups. The input parameters comprise of tensile reinforcement ratio, concrete compressive strength and shear span to depth ratio. Additionally, 122 experimental datasets were extracted from the literature review on the HSC beams with some comparable cross sectional dimensions and loading conditions. A comparative analysis has been carried out on the predicted shear strength of HSC beams without stirrups via the ANFIS method with those from the CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94 codes of design. The shear strength prediction with ANFIS is discovered to be superior to CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94. The predictions obtained from the ANFIS are harmonious with the test results not accounting for the shear span to depth ratio, tensile reinforcement ratio and concrete compressive strength; the data of the average, variance, correlation coefficient and coefficient of variation (CV) of the ratio between the shear strength predicted using the ANFIS method and the real shear strength are 0.995, 0.014, 0.969 and 11.97%, respectively. Taking a look at the CV index, the shear strength prediction shows better in nonlinear iterations such as the ANFIS for shear strength prediction of HSC beams without stirrups.