우리나라의 자동차의 수는 1990년부터 계속 증가하고 있다. 계속되는 자동차수의 증가로 인해 휴일, 출퇴근 시간에 교통이 혼잡 또는 마비되는 문제가 발생한다. 하지만 기존의 신호등 체계는 통계적인 수치에 의해 결정되기 때문에 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선 순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여받은 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 제안된 펴지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.
For the representative beat calculation and efficient rhythm analysis new method, that is, QRS typification were proposed. A problem that were resulted from pattern classification based on binary logic could be solved out by the fuzzy clustering and classification nodes could be reduced by using the proposed new feature vector. The accurate representative beat could be obtained by excluding the ST-T segment that happened outlier through ST-T segment typification procedure.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.220-224
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2008
This paper presents the polygon-based Q-leaning and Parallel SVM algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with one hundred mobile robots, two hundred obstacles, and ten objects. Then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning, and dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm to enhance the fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process. In this paper, the result show that dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm is better than the other algorithm to tracking for object.
As autonomous mobile robot become more widely used in industry, the importance of navigation system is rising, But eh primary method of locomotion is with wheels, which cause man problems in controlling tracked mobile robots. In this paper, we discuss the used navigation control of tracked mobile robots with multiple sensors. The multiple sensors are composed of ultrasonic wave sensors and vision sensors. Vision sensors gauge distance using a laser and create visual images, to estimate robot position. The 80196 is used at close range and the vision board is used at long range. Data is managed in the main PC and management is distributed to ever sensor. The controller employs fuzzy logic.
본 논문에서는, 가상대학 강의를 온라인으로 수강 할 경우에 난이도를 고려한 학생의 성적을 퍼지규칙을 이용해서 학생 자신의 취약한 과목 및 이해도를 자동으로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발 하였다. 뿐만 아니라, 수준별 학습을 위해서 학생들이 강의실을 이동할 필요 없이 점수에 근거한 수준별 학습 평가방식 및 가상대학교에서 온라인으로 질문을 할 수 있는 쌍방향 지능형 강의 시스템을 소개한다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.281-292
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2016
The proposed scheme is based on the modified perturb and observe (P&O) algorithm combined with the sliding mode technique. A modified P&O algorithm based sliding mode controller is developed to study the effects of partial shade, temperature, and insolation on the performance of maximum power point tracking (MPPT) used in photovoltaic (PV) systems. Under partially shaded conditions and temperature, the energy conversion efficiency of a PV array is very low, leading to significant power losses. Consequently, increasing efficiency by means of MPPT is particularly important. Conventional techniques are easy to implement but produce oscillations at MPP. The proposed method is applied to a model to simulate the performance of the PV system for solar energy usage, which is compared to the conventional methods under non-uniform insolation improving the PV system utilization efficiency and allowing optimization of the system performance. The modified perturb and observe sliding mode controller successfully overcomes the issues presented by non-uniform conditions and tracks the global MPP. Compared to MPPT techniques, the proposed technique is more efficient; it produces less oscillation at MPP in the steady state, and provides more precise tracking.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.76-82
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2005
Speech signal has various features of speakers. This feature is extracted from speech signal processing. The speaker is identified by the speaker identification system. In this paper, we propose the speaker identification system that uses the incremental learning based on neural network. Recorded speech signal through the microphone is blocked to the frame of 1024 speech samples. Energy is divided speech signal to voiced signal and unvoiced signal. The extracted 12 orders LPC cpestrum coefficients are used with input data for neural network. The speakers are identified with the speaker identification system using the neural network. The neural network has the structure of MLP which consists of 12 input nodes, 8 hidden nodes, and 4 output nodes. The number of output node means the identified speakers. The first output node is excited to the first speaker. Incremental learning begins when the new speaker is identified. Incremental learning is the learning algorithm that already learned weights are remembered and only the new weights that are created as adding new speaker are trained. It is learning algorithm that overcomes the fault of neural network. The neural network repeats the learning when the new speaker is entered to it. The architecture of neural network is extended with the number of speakers. Therefore, this system can learn without the restricted number of speakers.
인간의 시각은 다른 감각에 비해 인지 범위가 가장 넓다. 만약 인간에게 더 나은 시각 환경을 조성해 준다면 이를 받아들이는 사람의 감정이나 신체에 더 유익한 일이 될 것이다. 현대 사회에서 인간은 많은 디스플레이 장치를 이용하고 있다. 디스플레이 장치의 기본 색은 Red, Green, Blue이고, 이 3가지 색을 이용하여 디스플레이 장치의 색체나 밝기 정도를 변경할 수 있다. 만약 개인의 환경에 적합하도록 색체를 조절한다면 우리는 스트레스를 줄이거나 편안한 느낌을 가질 것이다. 본 논문에서는 인간의 감정과 환경에 관련된 퍼지화 요소들을 이용하여 디스플레이 장치의 색체를 조절할 수 있는 인간친화적인 지능형 색체 조절 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 효율성은 설문조사를 이용하여 검증하였다.
As the integrated devices become more and more sophistcated, the diameter of wafers increased up to 300 mm and strict level of cleaning is necessary to remove the particulates on the surface of wafer. Therefore we need a new type of wet-station which can reduce DI water and chemical in the cleaning process. Moreover, it is important to control the temperature and the concentration of chemical in the wet-station. In the conventional chemical supply system, it is difficult not only to fit the mixing rate of chemicals in cleaning process, but also to fit the quantity and temperature. Thus, we propose a new chemicals supply system, which overcomes above problems by the analysis of fluid and thermal transfer on chemical supply system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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