• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.634-643
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• 1999

본 논문은 재구성 가능한 FPGA 시스템 상에 퍼지 제어기의 구현 방안을 다룬다. 제안한 구현 방안은 퍼지 제어기를 시간적으로 독립적인 여러모듈로 분할 하여 이들을 미리 독립적으로구현하여 둔다음 각 시점에서 원하는 모듈을 불러 사용하는 실행 시점(run-time)재구성 방법으로 하나의 FPGA가 갖는 셀 직접도의 제약으로 인해 하나의 FPGA 칩상에 전체 퍼지 제어기를 구현하기가 불가능한 경우에 효과적으로 이용될수 있다. 이를 위해 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL언어로 기술되어 FPGA 컴파일러에 의해 합성된후 Xilinx사의 Xact 장비에 의해 최적화 및 배치 배선이 수행되어 FPGA상에 eidnsfhem 가능한 하드웨어 객체(hardware object)상태로만들어진다. 이후 퍼지 제어기를 구현하기 위해서는 각시점에 원하는 무듈의 하드웨어 객체를 불러 FPGA를 재구성한다, 트럭 후진 주차제어용 퍼지 제어기를 제안한 실행 시간 재구성법에 의해 직접 구현하여 제어 동작 상태를 테스트해 봄으로서 제안한 퍼지 제어기 구현 방법의 타당성을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.149-154
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• 2004

In this research, we selected the speech recognition to implement the electric wheelchair system as a method to control it by only using the speech and used DTW (Dynamic Time Warping), which is speaker-dependent and has a relatively high recognition rate among the speech recognitions. However, it has to have small memory and fast process speed performance under consideration of real-time. Thus, we introduced VQ (Vector Quantization) which is widely used as a compression algorithm of speaker-independent recognition, to secure fast recognition and small memory. However, we found that the recognition rate decreased after using VQ. To improve the recognition rate, we applied ART2 (Adaptive Reason Theory 2) algorithm as a post-process algorithm to obtain about 5% recognition rate improvement. To utilize ART2, we have to apply an error range. In case that the subtraction of the first distance from the second distance for each distance obtained to apply DTW is 20 or more, the error range is applied. Likewise, ART2 was applied and we could obtain fast process and high recognition rate. Moreover, since this system is a moving object, the system should be implemented as an embedded one. Thus, we selected TMS320C32 chip, which can process significantly many calculations relatively fast, to implement the embedded system. Considering that the memory is speech, we used 128kbyte-RAM and 64kbyte ROM to save large amount of data. In case of speech input, we used 16-bit stereo audio codec, securing relatively accurate data through high resolution capacity.

• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.235-245
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• 2007

무인수중로봇은 인간의 직접적인 접근이 제한되는 위험한 지역을 운항하기 때문에 인식, 결정, 그리고 행동과 같은 영역전문가의 고유능력을 수행하는 지능형 제어소프트웨어를 반드시 탑재해야한다. 본 논문에서는 다양한 무인항체에 적용 가능한 RVC 지능시스템 모델을 제안하며, 또한 충돌회피시스템, 항해 계획시스템, 그리고 충돌위험도산출시스템으로 구성된 무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템을 개발 한다. 충돌회피시스템에서는 퍼지관계곱에 기반한 장애물회피 알고리즘을 제안하는데 이는 생성경로 관점의 안전성과 효율성을 보장한다. 그리고 항해계획시스템에서는 폴리선을 이용한 항로계획 알고리즘을 제안 한다. 제안된 지능형 자율운항시스템의 성능검증을 위해 환경관리자, 객체, 그리고 3차원뷰어로 구성된 시뮬레이션시스템을 개발하여 시뮬레이션을 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5904-5927
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• 2019

Many artificial intelligence (AI) techniques have been embedded into various engineering technologies to assist them in achieving different goals. The integration of modern technologies with energy consumption management system and occupant's comfort inside buildings results in the introduction of intelligent building concept. The major aim of this integration is to manage the energy consumption effectively and keeping the occupant satisfied with the internal environment of the building. The last few couple of years have seen many applications of AI techniques for optimizing the energy consumption with maximizing the user comfort in smart buildings but still there is much room for improvement in this area. In this paper, a hybrid of two AI algorithms called firefly algorithm (FA) and genetic algorithm (GA) has been used for user comfort maximization with minimum energy consumption inside smart building. A complete user friendly system with data from various sensors, user, processes, power control system and different actuators is developed in this work for reducing power consumption and increase the user comfort. The inputs of optimization algorithms are illumination, temperature and air quality sensors' data and the user set parameters whereas the outputs of the optimization algorithms are optimized parameters. These optimized parameters are the inputs of different fuzzy controllers which change the status of different actuators according to user satisfaction.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.95-102
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• 2012

차량 애드 혹 네트워크(VANETs)를 위한 응용들의 개발은 지능적 안전 운송시스템 제공이라는 매우 제한적인 명확한 목표를 가지고 있다. 공공의 안전을 위한 긴급경고 기술은 제한된 시간에 신속하고 효율적으로 경고 메세지를 전달하는 지능형 방송 기법을 필요로 하는 응용중의 하나이다. VANETs 방송 프로토콜 설계 시에 접근제어 계층에서 여러 노드들이 동시에 전송을 시도할 경우, 다수 패킷들의 충돌과 여분의 지연을 발생하는 방송폭풍 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 효율적으로 방송폭풍 문제와 시간 한계를 해결할 수 있는 조기 지능형 경보 방송(EI-CAST) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌시간(TTC)에 기초한 조기경보 기술과 퍼지논리에 기초한 지능형 방송 기술을 사용하며, 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘과 기존 경보방송 알고리즘의 성능을 비교 평가 하였다. 실험결과 제안 알고리즘의 경우 경보 전송거리 4 km 이내의 차량들은 사고발생 이전에 경보메시지를 수신할 수 있으며 패킷 충돌이 없음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.605-610
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• 2008

용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.950-953
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• 2007

무선 인프라와 이동성 지원 기술의 발달로 한 장소에서 머물던 무선 인터넷 서비스를 이동 중에도 받을 수 있게 되었다. 이러한 환경의 변화로 인해 모바일 기기의 이동성에 대한 관심은 더욱 더 커지고 있으며, 이동성뿐만 아니라 유선과 마찬가지로 끊김 없는 서비스를 받고자 하는 요구도 높아지고 있다. 모바일 노드의 이동성을 지원하기 위해서 기존 네트워크 계층의 Mobile IP 와는 달리 전송 계층에서 동작하는 mSCTP (mobile Stream Control Transmission Protocol)가 등장하였다. mSCTP 는 기존 SCTP 의 멀티호밍과 동적으로 IP 주소를 변경할 수 있는 DAR (Dynamic Address Resolution) 시그널을 이용하여 모바일 노드의 핸드오프를 지원하고 있다. 하지만, IP 주소의 추가, 변경 및 삭제에 대한 각 시그널의 전송 시기에 대한 정의가 없어 전송 시기를 결정하는 메커니즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 IF-THEN 룰을 적용한 퍼지 모델을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 모바일 노드가 이동하게 될 새로운 네트워크의 신호 세기와 현재 네트워크 신호와의 신호비를 퍼지 모델에 입력하고 그 결과 값을 통해 시그널 전송 시기를 판단한다. 모바일 노드는 핸드오프 시기를 적절히 판단 할 수 있기 때문에 잘못된 핸드오프로 인한 세션의 단절을 줄일 수 있고, 기존에 발생하던 핸드오프 지연 시간을 줄일 수 있어 이동 중에도 손실 없는 서비스를 제공 받을 수 있게 된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권2호
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• pp.608-616
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• 2022

Power peaking factors (PPF) is an important parameter for safe and efficient reactor operation. There are several methods to calculate the PPF at TRIGA research reactors such as MCNP and TRIGLAV codes. However, these methods are time-consuming and required high specifications of a computer system. To overcome these limitations, artificial intelligence was introduced for parameter prediction. Previous studies applied the neural network method to predict the PPF, but the publications using the ANFIS method are not well developed yet. In this paper, the prediction of PPF using the ANFIS was conducted. Two input variables, control rod position, and neutron flux were collected while the PPF was calculated using TRIGLAV code as the data output. These input-output datasets were used for ANFIS model generation, training, and testing. In this study, four ANFIS model with two types of input space partitioning methods shows good predictive performances with R² values in the range of 96%-97%, reveals the strong relationship between the predicted and actual PPF values. The RMSE calculated also near zero. From this statistical analysis, it is proven that the ANFIS could predict the PPF accurately and can be used as an alternative method to develop a real-time monitoring system at TRIGA research reactors.