기존의 신신호 시스템에서 문제점으로 지적되고 있는 과포화 상태에서의 신호제어전략을 개선할 수 있는 방안으로서, 기존의 포화도를 기준으로 한 방식이 아닌 대기행렬의 길이를 균형화 하는 방식을 개발하였다. 이 방식은 대기행렬의 길이를 각 방향별로 동일하게 유지하면서 전체적인 대기행렬의 길이를 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 이 방식을 신호주기 산출 및 현시분할에도 적용하는 방법을 개발하였다. 이 방식은 기존의 방식과 비교하여 거시적으로는 대기행렬의 길이를 감소시킴과 동시에 미시적으로는 차량의 평균지체를 감소시키는 효과를 나타내었다.
BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
본 논문에서는 영상 정보를 이용하여 로보커 팔위의 역진자의 밸런싱 제어를 한다. 로봇 팔위에 놓인 역진자의 각도는 카메라로 검출하고 검출된 각도 값은 제어기로 귀환되어 오차를 생성한다. 따라서 전체 제어루프는 폐회로 루프를 형성한다. 제어 성능을 높이기 위해 기존 선형제어기에 신경망 제어기를 더하였다. RBF 네트워크의 학습 알고리즘은 FPGA에 설계된 부동소수점 연산이 가능한 디지털 제어기에 의해 수행된다. 실험을 통하여 전체 시스템 성능을 검증하였다.
도시의 교통 혼잡 문제가 심각해지면서 지능형 교통신호제어가 활발하게 연구되고 있다. 강화학습은 교통신호제어에 가장 활발하게 사용되고 있는 알고리즘으로 최근에는 심층 강화학습 알고리즘이 관심을 끌고 있다. 또한 심층 강화학습 알고리즘이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서 심층 강화학습의 확장 버전들이 빠른 속도로 등장했다. 하지만 기존 교통신호제어 연구들은 대부분 단일 교차로 환경에서 진행되었으며, 단일 교차로의 교통 혼잡만 완화하는 방법은 도시 전체의 교통 상황을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 교차로 환경에서 협력적 교통신호제어를 제안한다. 신호제어 알고리즘에는 심층 강화학습의 확장 버전들이 결합된 알고리즘을 적용했으며 다중 교차로를 효율적으로 제어하기 위해 인접한 교차로의 교통 상황을 고려하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘과 기존 심층 강화학습 알고리즘을 비교하였으며, 더 나아가 협력적 방법이 적용된 모델과 적용되지 않은 모델의 실험 결과를 보여줌으로써 높은 성능을 증명한다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
현재 우리나라에는 최첨단의 정보통신 서비스를 제공을 목적으로 ubiquitous city(u-City)가 건설 중에 있다. 이들 도시에서 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도시거주민들에게 적절한 교통정보를 제공하는 동시에 최적으로 도시교통을 제어하는 방안이다. ITS의 한 부분으로서 교통흐름에 적합한 교통신호제어가 필요하며 이를 위해 많은 교통정보를 실시간으로 수집하여야 한다. 이러한 교통정보의 수집은 도시운영을 위하여 최첨단 정보통신 서비스가 제공되는 u-City에서는 어렵지 않을 것이다. 이러한 미래지향적인u-City의 ITS 교통제어에 적합한 새로운 시스템에 대하여 이 논문에서는 연구하였다.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 카오스 신호를 이용하여 음성신호의 보안전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템을 제안하고 통신성능을 분석하였다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험 하였다. 일반적인 PC(Pecora & Carroll) 제어기법과 제안한 SFB(Self-FeedBack) 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러 신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 정량적인 데이터로 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 모의실험 값으로 구하였다.
지금 사용되는 제어기의 제어방식은 220V 고전압을 일대 일로 직접 신호등에 전달하는 스위치방식이다. 이 방식은 감전위험, 누설전류, 보행공간 침해, 미관 저하 등 많은 단점이 있다. 이에 따라 교통신호기의 제어방식이 디지털로 전환되는 노력이 이루어지고 있으며, 신호등과 신호기와의 디지털 통신 체계가 그 핵심으로 부상하고 있다. 본 논문은 이러한 디지털방식의 신호제어를 위해 필요한 통신체계를 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 신호등을 포함한 다양한 신호기 주변장치와 특별한 메시지에 대하여 CAN 식별자(ID)를 할당하였다. 또한 이 할당된 식별자(ID)기반으로 신호등에 대한 제어정보를 전달하고 제어상태 피드백을 수집하는 CAN 기반 신호제어 프로토콜을 구성하였다. 이 통신체계의 검증을 위해 소프트웨어 모의실험시스템을 제작하여 신호제어에 활용 가능함을 검증하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.1-6
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2005
In this paper, we propose an emotion recognition method using the facial images and speech signals. Six basic emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Facia] expression recognition is performed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet. Here, we obtain the feature vectors through the ICA(Independent Component Analysis). On the other hand, the emotion recognition from the speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and the final recognition is obtained from the multi-decision making scheme. After merging the facial and speech emotion recognition results, we obtained better performance than previous ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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