• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.19-24
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• 2010

The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users have a tendency to build playlist for manage songs. However the manual selection of songs for creating playlist is a troublesome work. This paper proposes an auto playlist generation system considering user context of use and preferences. This system has two separated systems; 1) the mood and emotion classification system and 2) the music recommendation system. Firstly, users need to choose just one seed song for reflecting their context of use. Then system recommends candidate song list before the current song ends in order to fill up user playlist. User also can remove unsatisfied songs from the recommended song list to adapt the user preference model on the system for the next song list. The generated playlists show well defined mood and emotion of music and provide songs that the preference of the current user is reflected.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.206-212
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• 2009

This paper presents an optimized integrated task planning and control approach for manipulating a nonholonomic robot by mobile manipulators. Then, we derive a kinematics model and a mobility of the mobile manipulator(M2) platform considering it as the combined system of the manipulator and the mobile robot. to improve task execution efficiency utilizing the redundancy, optimal trajectory of the mobile manipulator(M2) platform are maintained while it is moving to a new task point. A cost function for optimality can be defined as a combination of the square errors of the desired and actual configurations of the mobile robot and of the task robot. In the combination of the two square errors, a newly defined mobility of a mobile robot is utilized as a weighting index. With the aid of the gradient method, the cost function is minimized, so the path trajectory that the M2 platform generates is optimized. The simulation results of the 2 ink planar nonholonomic M2 platform are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.60-65
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• 2008

본 논문에서는 강인 디지털 제어기를 통한 스마트 스페이스의 안정도에 대해 논의하고자 한다. 제안된 제어기 설계 방법은 지능형 디지털 재 설계 기법을 적용하는 것이다. 좀 더 구체적으로, 불확실성 및 비선형성이 포함된 아날로그 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 사용하여 나타낸다. 그리고 전역적 지능형 디지털 재 설계를 위하여 해당 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 한 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 정합을 이루고자 하였다. 전역적 접근을 통해 정리된 식은 선형 행렬 부등식으로 나타나게 된다. 마지막으로, 설계된 제어기를 HVAC (Heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 적용함으로써 효율성을 입증하고자 한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.74-81
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• 2001

스위치드 릴럭턴스 모터(이하 SRM) 구동을 위한 센서리스 설계는 노이즈에 민감하기 때문에 이에 대한 강인성과 신뢰성이 있어야 한다. SRM 구동시에 이들 성분은 소선호 전자회로와 함께 대전류 전력회로와 근접되어 전기적으로 노이즈 환경을 만든다. 또한, 쇄교 인덕턴스와 유한 커플링 캐패시턴스에 의해 어떤 저전압 전류와 전압 측정회로에 노이즈를 일으킬 수 있다. 노이즈를 포함한 전류와 전압은 센서리스 알고리즘의 입력 값으로 사용되기 때문에 위치추정에 대한 오차를 발생한다. 본 논문에서는 입력 노이즈에 대한 높은 강인성과 저항성을 기술하며 퍼지 논리 기반 회전자 위치 추정 알고리 즘과 관측기 모델이 입력 데이터의 오차를 줄이기 위해 사용하였다.

• 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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.77-82
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• 2006

Automatic vessel collision-avoidance systems have been studied in the fields of artificial intelligence and navigation for decades. And to facilitate automatic collision-avoidance decision-making in two-vessel-encounter situation, several expert and fuzzy expert systems have been developed. However, none of them can negotiate with each other as seafarers usually do when they intend to make a more economic overall plan of collision avoidance in the COLREGS-COST-HIGH situations where collision avoidance following the International Regulations for Preventing Collisions at Sea(COLREGS) costs too much. Automatic Identification System(AIS) makes data communication between two vessels possible, and negotiation methods can be used to optimize vessel collision avoidance. In this paper, a negotiation framework is put forward to enable vessels to negotiate to optimize collision avoidance in the COLREGS-COST-HIGH situations at open sea. A vessel vector space is defined and therewith a cost model is put forward to evaluate the cost of collision-avoidance actions. Negotiations between a give-way vessel and a stand-on vessel and between two give-way vessels are considered respectively to reach overall low cost agreements. With the framework proposed in this paper, two vessels involved in a COLREGS-COST-HIGH situation can negotiate with each other to get a more economic overall plan of collision avoidance than that suggested by the traditional collision-avoidance expert systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1490-1499
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• 1999

본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2206-2208
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• 2003

LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.74-82
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• 2013

This paper presents a novel maximum power point tracking for a photovoltaic power (PV) system with a direct control plan. Maximum power point tracking (MPPT) must usually be integrated with photovoltaic (PV) power systems so that the photovoltaic arrays are able to deliver maximum available power. The maximum available power is tracked using specialized algorithms such as Perturb and Observe (P&O) and incremental Conductance (indCond) methods. The proposed method has the direct control of the MPPT algorithm to change the duty cycle of a dc-dc converter. The main difference of the proposed system to existing MPPT systems includes elimination of the proportional-integral control loop and investigation of the effect of simplifying the control circuit. The proposed method thus has not only faster dynamic performance but also high tracking accuracy. Without a conventional controller, this method can control the dc-dc converter. A simulation model and the direct control of MPPT algorithm for the PV power system are developed by Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Matlab/Stateflow.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.771-773
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• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.