• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권6호
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• pp.721-728
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• 2012

The tracked SUGVs(Small Unmanned Ground Vehicles) are frequently operated in the narrow slope such as stairs and trails. But due to the nature of the tracked vehicle which is steered using friction between the track and the ground and the limited field of view of driving cameras mounted on the lower position, it is not easy for SUGVs to trace narrow slopes. To properly trace inclined narrows, it is very important for SUGVs to keep it's heading direction to the slope. As a matter of factor, no roll value control of a SUGV can makes it's heading being located in the direction of the slope in general terrains. But, the problem is that we cannot directly control roll motion for SUGV. Instead we can control yaw motion. In this paper, a new slope driving method that enables the vehicle trace the narrow slopes with IMU sensor usually mounted in the SUGV is suggested which including an estimation technique of the desired yaw angle corresponding to zero roll angle. In addition, a fuzzy steering controller robust to changes in driving speed and the stair geometry is designed to simulate narrow slope driving with the suggested method. It is shown that the suggested method is quite effective through the simulation.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권4호
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• pp.339-352
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• 2022

Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (F_S) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the F_S behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권1호
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• pp.159-178
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• 2012

최근 여러 나라에서 자본과 운영기술을 앞세운 GTO에게 항만 운영권과 개발권을 개방하고 있으며, 이들 GTO의 글로벌 네트워크 확충 전략은 각 국가의 항만 정책과 맞물려 항만의 발전에 큰 역할을 하고 있다. 근래 급성장하고 있는 중국의 항만 시장은 GTO에게 엄청난 기회로 부상하고 있다. 그러나 현재로서는 GTO의 해외 진출 시 어떤 요인이 주요하게 작용하는지에 대한 연구가 미비하고, 신규 터미널 후보지 선택에 대한 정형화된 방법론이 없는 실정이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 GTO의 해외 진출 시 고려되는 요소들을 평가해보고 이들 평가요소들을 이용하여 중국항만을 대상으로 신규 터미널 후보지를 평가해 보고자 하였다. 먼저 선행연구를 토대로 항만의 발전 잠재력을 포함한 14개의 측정변수들을 선정하였고, 요인분석(factor analysis) 방법을 통하여 운영 및 화물 창출 능력, 항로 보유 및 교역량, 대형선 기항 가능성 및 연계성, 기존 인프라 활용가능성의 4가지로 추출할 수 있었다. 그리고 퍼지계층분석법을 통하여 각 평가요인 및 측정변수들의 가중치를 산정하였다. 그 결과 4개의 평가요인 중 운영 및 화물 창출능력(0.343)이 가장 중요한 요인으로 선정되었으며, 14개의 측정변수 중 항만의 발전 잠재력(0.107)이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 다음으로 해당 항만의 환적화물 비중(0.104), 대형선박의 기항빈도(0.090), 다양한 항로의 보유(0.089), 항만의 교역량 정도(0.087) 순으로 파악되었다. 평가요소를 이용하여 중국 항만을 평가해 본 결과 상위 5위권 중국 항만 중 상하이항(0.307)로 가장 우수한 항만으로 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.517-525
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• 2008

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 모든 변수가 표현하는 정보를 대표할 수 있는 더 적은 수의 변수를 선정하는 기법으로 Procrustes analysis를 활용하였다. 이 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 21개로 줄일 수 있었다. 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석을 수행하여 5개의 요인을 추출하였고, 이를 근거로 군집해석 기법인 fuzzy-c means 기법을 활용하여 지역을 구분하였다. 68개 강우 관측 지점을 대상으로 지역을 구분한 결과 6개의 지역으로 구분되었다. 6개의 지역에서 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났고, 3변수 대수정규 분포와 generalized logistic 분포가 5개 지역에서 적합한 것으로 나타났다. 기존 연구 결과와의 비교를 위해 generalized logistic 분포를 바탕으로 지점빈도해석, 홍수지수법, 지역형상추정법을 적용하여 확률강우량을 산정하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.75-87
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• 2001

오늘날 세계 각국의 항만들 간에는 중심항만이 되기 위한 치열한 항만경쟁이 이루어지고 있다. 이에 경쟁력 확보를 위해 무엇보다도 항만시설을 확충을 통한 대폭적인 수용능력의 증대에 최선을 다하고 있으며 이러한 시설, 입지, 서비스 등 하드웨어적 측면이 항만경쟁력 평가요소로 중요시되어 왔다. 그러나 최근 선진해양국에서는 항만을 포함한 연안의 미래 잠재성을 인식하고, 이의 보전과 지속적인 개발을 위한 연안통합관리에 관심을 집중하고 있다. 또한 항만을 단순한 화물유통공간 뿐만 아니라 도시 및 시민여가공간으로 활용코자 하는 수요가 급증하고 있어 선진항만들은 친 수공간을 갖춘 환경친화적인 항만개발을 적극 추진하고 있는 실정이다. 따라서 지금까지는 고려되지 않았지만, 앞으로는 기존의 항만경쟁력 평가요소 뿐만 아니라 환경이나 도시문제 등을 포함한 보다 폭 넓은 관점에서의 항만평가가 필요하다. 그러므로 이 논문에서는 항만의 모든 조건을 평가하기 위하여 경쟁력보다 포괄적인 가치개념을 도입하여 항만가치를 평가하고자 한다. 이를 위해 첫째, 항만가치의 평가요소를 조사하고, 이의 평가속성을 파악하고자 한다. 둘째, 이러한 항만가치 평가요소 및 평가속성을 이용하여 동북아시아의 6대 항만을 대상으로 항만가치를 평가·분석하고, 이를 토대로 우리나라 항만의 지속적인 발전방향을 제시한다.

• 한국조경학회지
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• 제48권3호
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• pp.22-33
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• 2020

사인시스템은 현재 관광지구에서 가장 널리 사용하는 안내매체 중 하나이며, 그것의 역할은 관광지의 자원과 문화적 가치를 소개하고, 관광객들의 관광 체험을 더 잘 할 수 있도록 도와주는 것이다. 이에 본 연구는 관광객에게 있어서 태산 관광지구 사인시스템의 영향 요인을 도출하고, 만족도를 분석하여 향후 관광객의 만족도를 높이기 위한 태산등산로 사인시스템을 제언하는 것이 목적이다. 연구방법은 선행연구에서 파악된 사인시스템의 평가항목을 도출하고, 통합 세분화하여 태산등산로 사인시스템의 평가항목을 선정하였으며, 설문조사와 요인분석을 실시하여 영향요인을 도출했다. 그리고 관광객의 만족도를 알아보기 위해 퍼지 종합 평가(Fuzzy Comprehensive Evaluation)를 실시했다. 본 논문의 결과를 요약하면, 첫째, 태산등산로 사인시스템의 4가지 영향요인으로 해설내용, 외관조형, 해설방식, 배치관리를 도출하였다. 둘째, 영향요인의 높은 가중치 순서는 해설내용, 외관조형, 해설방식, 배치관리 순으로 나타났으며, 중요도에서 실용성과 미관을 더 중시한다는 점을 유도해 낼 수 있었다. 셋째, 사인시스템 만족도는 해설내용, 외관조형, 배치관리요인의 등급은 '좋음' 이며, 해설방식요인의 등급은 '보통'으로 나타났다. 이는 태산등산로 자연 경치와 문화 가치에 대한 관광객의 이해를 심화시키지 못한 것으로 생각된다. 이런 결과는 향후 사인시스템을 재정비할 때 계획 및 설계에 필요한 이론적 근거를 제공하여 관광체험의 전반적인 만족도를 높이고자 하는데 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.420-425
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• 1999

최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.192-207
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• 2023

Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.487-496
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• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.