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.
Induction motors are a critical component of many industrial machines and are frequently integrated in commercial equipment. The many economical losses and the deterioration of system reliability might be caused by the failure of induction motors in industrial field. Based on the reliability and cost competitiveness of driving system motors, the faults detection and diagnosis of system is considered very important factors. In order to perform the faults detection and diagnosis of motors, the vibration monitoring method and motor current signature analysis MCSA method are emphasized. In this paper, MCSA method is used for induction motor fault diagnosis. This method analyzes the motor´s supply current, since this diagnoses the motor´s condition. The diagnostic system is constructed by using LabVIEW of National Instruments.
For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.
본 논문에서는 에너지 소비를 효율적으로 절약하기 위한 방법으로 평면도 상의 색상 분포 영상, 벽색상 분포 영상, 습도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 풍향 및 풍속을 제어하는 방법을 제안한다. 기존 제어 방법의 시뮬레이터는 소비 전력을 풍속에 관계없이 8.3KW로 설정하여 계산하기 때문에 풍속이 강하거나 약하더라도 시간 당 소비되는 전력이 같다는 문제점이 있었다. 그러나 본 논문에서 제안된 시뮬레이터에서는 풍속이 강할 수 록 소비되는 전력을 크게 설정하고, 풍속이 약할 수 록 소비되는 전력을 적게 설정한다. 제안된 풍속 제어 방법을 $400{\times}300$ 크기의 평명도 색상 영상 50장과 $400{\times}200$ 크기의 벽 색상 분포 영상 50장을 대상으로 기존의 풍속 제어 방법과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방법보다 에너지 절약이 개선된 것을 확인하였다.
This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.
The dual-fuel technology, which uses gaseous fuel as the main fuel and liquid as the pilot fuel, is an appealing technology for reducing the exhaust emissions. The current study proposes emission models based on ANFIS for a dual-fuel using producer gas (PG)-diesel engine. Emissions measurements were taken at different engine load levels and fuel injection timings. The proposed model predictions were examined using statistical methods. With R2 values in the range of 0.9903 to 0.9951, the established ANFIS model was found to be consistently robust in predicting emission characteristics. The mean absolute percentage deviate in range 1.9 to 4.6%, and mean squared error varies in range 0.0018 to 13.9%. The evaluation of the ANFIS model developed shows a reliable claim of intrinsic sensitivity, strength, and outstanding generalization. The presented meta-model can be used to simulate the engine's operation in order to create an efficient control tool.
본 논문에서는 정보의 중요도나 관련성의 정보에 기반한 퍼지함수를 적용하여 강제적 접근통제정책의 비밀성과 무결성을 보장하였으며, 보안등급을 이용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 흐름정책과 역할그래프 생성 알고리즘을 제시하여 상속특성으로 인한 권한남용문제를 해결하였다. 또한, 상업적인 환경에 적용이 가능하도록 정보특성별로 역할을 그룹핑하여 역할계층을 구성함으로써 새로운 역할을 추가하는 것이 용이하여 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.
본 연구는 도심구간통과 철도노선에서 빈번히 발생하는 민원을 고려하여 철도 건설대안의 우선순위를 판단할 수 있는 방법론을 다기준 의사결정법의 하나인 AHP (Analytic Hierarchy Process; 분석적 계층화법) 기법을 이용하여 개발하였다. 철도사업과 관련된 민원의 특성 및 원인을 분석하기 위해, 경의선, 경춘선, 수인선, 장항선의 네 개 노선에서 주로 발생되는 민원사항을 정리 분석하였다. 원인별로 분류된 민원을 해결할 수 있는 전문가 집단의 브레인 스토밍 과정을 거쳐 현행유지를 포함한 7 개의 철도건설 대안을 제시하였다. 선택된 최적대안을 시행함에 있어 문제가 될 수 있는 항목을 사전에 파악할 수 있도록 개선우선순위를 도출하였으며 AHP 평가설문이 내재적으로 가지는 중복도 문제를 해결하기 위해 Fuzzy 측도를 활용한 송기한 (2002)의 모형을 적용하였다. 각 대안 간 가중치 변화에 대한 민감도 분석을 수행하여 집단간 이해관계의 차이로 인한 최적대안의 변화정도를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 방법의 적용성 검토를 위해 경의선 구간 중 고양시 지역을 대상으로 지하화와 현행유지 대안에 대한 사례분석을 수행한 결과 각각 0.489, 0.511로 현행유지 대안이 더 높은 점수를 가지는 것으로 나타났다. 하지만 중복도와 민감도 분석을 시행했을 경우 평가점수에 다소 차이가 나타났다. 또한, 현행유지대안을 선택할 경우 종합교통체계의 열위지수가 0.1063으로 가장 우선적으로 보완되어야 할 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 모형을 바탕으로 민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야에서, 개방된 환경에 배치되어지므로, 공격자에게 손쉽게 노출된다는 취약점을 가지고 있다. 선택적 전달 공격(Selective Forwarding Attack)은 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 공격중의 하나로 공격자는 훼손된 노드를 통하여 전장지역에서의 적의 움직임등과 같이 중요한 정보의 기지노드까지 정상적인 전달을 차단하여 감시자의 원활한 탐지를 어렵게 한다. Xiao, Yu 그리고 Gao는 이와 같은 위협에 대한 대안으로 선택적 전달 공격 탐지기법(checkpointbased multi-hop acknowledgement scheme; 이하 CHEMAS)를 제안하였다. CHEMAS에서 전달경로 상에 노드들은 미리 정해진 확률에 따라 감시 노드(checkpoint)로 선택되어지며 이 감시 노드들을 통해 공격 발생 지역을 탐지할 수 있다. 해당 기법에서 인증 패킷 전달 홉 수는 시스템 상에서 탐지율과 에너지 효율 사이에서 트레이드 오프 관계에 있으므로 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보안 강도를 충분히 유지하면서, 에너지 효율성 또한 제공할 수 있는 경계 값 선택을 위해 퍼지 규칙 시스템을 적용하였다. 기지노드는 퍼지 규칙 시스템을 이용하여 매 주기마다 에너지 레벨과 훼손된 노드 수 그리고 기지노드로부터의 거리를 고려하여 상황에 맞는 적절한 경계 값을 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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