본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
DiffServ 망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케줄링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터 (NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 평균 6.5% 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 평균 45% 향상된 결과를 보였다.
본 연구에서는 다종의 센서 데이터 및 시간 정보를 융합 활용하여 횡단보도 내에서 보행자의 안전 보행을 보조하는 시스템에 대한 설계와 시스템 성능 검증을 통한 안전 보행 보조를 지원하고자 한다. 따라서 설계한 보행자 안전 보조 시스템의 기본 동작 시나리오에 대한 연구 수행 및 시스템 동작을 위한 퍼지 제어를 수행하였고 더불어 환경 인식 및 시간 정보를 적극 활용하기 위하여 각 센서 데이터 처리를 위하여 미디언 필터링을 포함한 필터 처리를 적극 활용하였고, 이를 바탕으로 시간 정보를 첨부하여 최종적인 시스템 동작 알고리즘을 완성하였다. 추가적으로 활용하고 있는 센서들의 측정값은 기본적으로 불확실성을 내포하고 있기에 센서 결과 데이터를 융합하여 최소한의 신뢰성을 부여하고자 하였으며, 이를 간단한 실험 장비를 이용하여 검증하였다.
DiffServ망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케쥴링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 향상된 결과를 보였다.
선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소를 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 FSM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 시뮬레이션 기간을 20년간(1993-2012)으로 설정하여 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델에 대해 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 향후 도시의 물리적 성장형태를 예측하고자 하는 일련의 연구로서 김해의 과거 도시 성장과정을 분석함으로써 김해지역에 적합한 셀룰라 오토마타의 네이버후드 및 전이규칙을 결정하는 것을 목적으로 한다. 동적모델과 시간에 따른 변화를 다룰 수 있는 셀룰라 오토마타를 도입하여 1987년부터 2001년까지 김해지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 김해지역에 적합한 네이버후드와 전이규칙을 정립하였다. 결론으로 김해지역은 네이버후드의 행렬이 작을수록, 또한 동일한 거리를 가진 circle 형태보다 정사각형의 네이버후드가 적합하였고, 도시성장속도를 조절하는 ${\alpha}$값이 작을수록, 그리고 전환가능성 ($P_{ij}$) 이 클수록 적합한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.
프록시 시스템에서의 QoS는 혼잡 (congestion), 지연 (delay), 재전송 (retransmission) 등과 같은 간섭에 의해 많은 영향을 받는다. 또한 멀티-레벨 스트리밍 서비스는 시간 동기화에 의해 영향을 받으며, 이로 인하여 서비스 성능이 저하된다. 본 논문에서는 프록시 시스템에서 발생하는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 개선하고 스트리밍 처리율을 향상시키기 위한 세그먼트 기반의 버퍼 관리 메커니즘을 제안한다. 제안된 논문의 목적은 다음과 같다. 1) 세그먼트 기반의 버퍼관리 메커니즘을 이용하여 다중 스트리밍 서비스를 최적화한다. 2) 혼잡, 간섭 등으로 인해 발생되는 오버헤드를 줄인다. 3) 끊김 현상, 지연 등으로 인해 발생하는 재전송의 문제를 최소화한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 우리는 퍼지 값 $\mu$와 비용 가중치 $\omega$를 이용한다. 시뮬레이션 결과 제안된 메커니즘은 버퍼 캐시 제어율, 평균 패킷 손실률, 그리고 스트림 적합성 척도에 따른 지연 절약율에 있어서 기존의 고정길이 세그먼트기법, 피라미드 (pyramid) 세그먼트 기법, 그리고 스카이스크렙퍼 (skyscraper) 세그먼트 기법보다 성능이 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 RNN 순환 신경망 (Recurrent Neural Network) 모델을 사용하여 스마트 중간층 면진 시스템의 지진 응답 제어 성능을 수치 해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해서 지진 하중을 받는 건물의 동적 지진 응답 예측을 위한 RNN 모델을 개발하였다. 보다 실제적인 연구를 위하여 중간층 면진 시스템이 설치된 실존하는 건물인 시오도메 스미토모 건물을 예제 구조물로 선택하였다. 스마트 중간층 면진 시스템은 기존의 납 댐퍼를 대신하여 MR (Magnetorheological) 댐퍼를 사용하여 구성하였다. 그 외 고무 베어링이나 강재 댐퍼는 그대로 사용 하였다. 수치 해석을 통하여 개발된 RNN 모델이 기존의 FEM (Finite Element Method) 모델과 비교해서 매우 정확한 응답을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. RNN 모델을 사용하면 자유도가 많은 FEM 모델을 사용한 경우에 비하여 해석 시간을 대폭 줄일 수 있다. 개발된 RNN 모델을 사용한 수치 해석 결과 스마트 중간층 면진 시스템이 기존의 수동 중간층 면진 시스템에 비하여 구조물의 지진 응답을 대폭 저감시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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