Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권3호
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pp.272-275
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2014
An improved fuzzy Kalman filtering speed estimation scheme was proposed by means of measuring stator side voltage and current value based on vector control state equation of induction motor. The designed fuzzy adaptive controller conducted recursive online correction of measurement noise covariance matrix by monitoring the ratio of theory residuals and actual residuals to make it approach real noise level gradually, allowing the filter to perform optimal estimation to improve estimation accuracy of EKF. Meanwhile, co-simulation scheme based on MATLAB and Ansoft was proposed in order to improve simulation accuracy. Field-circuit coupling problems of induction motor under the action of vector control were solved and the parameter optimization accuracy was improved dramatically. The simulation and experimental results show that this algorithm has a strong ability to inhibit the random measurement noise. It is able to estimate motor speed accurately, and has superior static and dynamic characteristics.
본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 복합적인 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 어려움을 겪고 있으며, 잡음의 특징에 따라 효과적으로 영상을 복원하는 디지털 필터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 전송 과정에서 발생하는 복합잡음을 제거하기 위한 디지털 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음판단을 통해 필터링 과정을 스위칭하며 마스크 내부의 화소값들을 기준으로 퍼지가중치 및 결합가중치를 사용하여 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 필터 알고리즘들과 시뮬레이션을 통하여 비교하였다. 시각적인 평가를 위해 필터링 결과를 확대하여 비교하였으며, 정량적인 평가를 위해 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다.
최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.
모바일 스트리밍은 대역폭 제한으로 인하여 서비스 지연 및 지터 등의 QoS에 많은 문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 청크 기반의 트랜잭션 갱신 기법을 제안하였다. 스트리밍 서비스를 위해서 트랜잭션을 읽기와 갱신으로 구분하였으며, 이들 트랜잭션들의 갱신을 위해서 퍼지 필터링을 수행하였다. 그리고 퍼지 적합도에 따라 $0{\sim}0.5$는 비적합, $0.5{\sim}0.7$은 보통, 0.8이상은 적합으로 구분하여 청크 블록을 재배치하였으며 재배치된 청크 블록에 대해서 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 그 결과 제안된 기법이 RBM(Randon Based method), DBM(Distance Based Method), FBM(Frequency Based Method) 기법에 비해서 성능이 증가됨을 알 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.270-275
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2008
Under ubiquitous environment, recommendation system is using the collaborative filtering methods by quantifying context information, but insufficient context information can cause inaccurate recommendation result. In order to solve such problems, the researcher used context information and user's profile. But service history information in users' profiles can have the problems of being influenced by change of the user's taste or fashion as time passes by. In addition, context information and user's profile can't be properly inter-locked according to situation, which can cause inaccurate predictability. In this paper, in case a user's taste or fashion is changed as time passes by, the researcher didn't apply bundled-up value to the user's profile but applied different weight according to change of time. And the researcher could solve the problem that context information and a user's profile can't be properly inter-locked according to situation by applying different weight to the result gained by means of collaborative filtering and then by unifying it. In such ways, the researcher could improve predictability.
We propose a semantics filter aimed at filtering unnecessary data for a user. In the Geographic Information Systems (GIS), transfer of spatial data for each user is one of the important problems. We design a system that filters spatial data by using user's information adaptively. Our system derives the degree of geographical knowledge and the priority of buildings by using fuzzy reasoning. Furthermore, this system computes the priority of roads by deriving the contiguity relation between a building and a road. This paper describes a method for filtering of spatial data.
최근 새롭게 등장한 무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크와는 다르게 통신 인프라가 없는 환경에서도 동작이 가능한 저전력 소출력의 무선 센서간의 네트워크를 형성하고 이들간의 정보 유통이 이루어진다. 무선 센서 네트워크는 열린 환경에서 배치되기 때문에 물리적 공격에 취약하다. 공격자는 손쉽게 노드들을 포획할 수 있으며 포획된 노드를 통해 허위 보고서를 네트워크에 주입할 수 있다. 허위 보고서 삽입 공격은 허위 경보를 유발할 뿐만 아니라 네트워크의 제한된 에너지를 고갈시킨다. 이러한 허위 보고서를 조기에 탐지 및 폐기하기 위하여 Yu와 Guan은 동적 여과 프로토골(dynamic on-route filtering scheme)를 제안하였다. 그러나 무선 센서 노드는 오직 제한된 진력자원으로 이루어져 있기 때문에 전력보존과 전력관리가 중요시 여겨진다. 본 논문에서는 동적 여과 프로토콜에서 허위 보고서 주입 공격에 대한 충분한 보안 강도 제공과 에너지 효율성을 위한 기법을 제안한다.
This paper deals with the algorithm of estimating the longitudinal speed of a braking vehicle using measurements from an accelerometer and a standard wheel speed sensor. We evolve speed estimation algorithms of increasing complexity and accuracy on the basis of experimental tests. A final speed estimation algorithm based on a Kalman filtering is developed to reduce measurement noise of the wheel speed sensor, error of the tire radius, and accelerometer bias. This developed algorithm can give peak errors of less than 3 percent even when the accelerometer signal is significantly biased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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