대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.421-426
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2004
Analyzing adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have discovered new aspects of ambient intelligence in distributed modular systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1]. This paper describes early scientific researches related to technical design, applicable experiments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop ambient intelligence applications. The processing technology presented in this paper is embedded inside each DUPLO1 brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Blocks in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modem artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing applications in ambient intelligence (AmI) environments. To illustrate these possibilities, the paper presents a range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular systems. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS in different research fields, allowing users to construct AmI applications by a just defined concept of modular artefacts [3].
A mesoporous assembly of layered titanate with well-dispersed Pt cocatalysts has been synthesized via a restacking of exfoliated titanate nanosheets and a simultaneous adsorption of Pt nanoparticles. According to powder X-ray diffraction analysis, the obtained mesoporous assembly shows amorphous structure corresponding to the disordered stacking of layered titanate crystallites. Field emission-scanning electron microscopy and $N_2$ adsorption-desorption isotherm measurement clearly demonstrate the formation of mesoporous structure with expanded surface area due to the house-of-cards type stacking of the titanate crystallites. From high resolution-transmission electron microscopy and elemental mapping analyses, it is found that Pt nanoparticles with the size of ~2.5 nm are homogeneously dispersed in the mesoporous assembly of layered titanate. In comparison with the protonated titanate, the present mesoporous assembly of layered titanate exhibits better photocatalytic activity for the photodegradation of organic molecules. This finding underscores that the restacking of exfoliated nanosheets is quite useful not only in creating mesoporous structure but also in improving the photocatalytic activity of titanium oxide.
우리 나라 환경에 적합한 국가 지능형 교통체계(ITS: Intelligent Transportation Systems)의 구현을 위한 국가 아키텍쳐 수립연구가 국토연구원과 관련 학계와 산업계의 협동연구로 지난 3년간 수행되어 천여 페이지에 달하는 국가 아키텍쳐가 수립된 바 있다. 본 논문에서는 이를 위해서 고안된 도메인 수준과 논리 수준 및 물리 수준의 아키텍쳐 모형과 방법론을 제시한다. 도메인 수준의 아키텍쳐는 ITS를 구현함에 있어 관계되는 영역간의 국가적 협동체계를 이룩하기 위한 국가적 기본 틀이고 논리수준의 아키텍쳐는 서비스의 중복/사각/상충을 방지하기 위한 국가적 기본 틀이며 물리수준의 아키텍쳐는 서비스 시스템을 구축함에 있어 물리적 정보기술 자원을 효율적으로 할당하여 시스템 구축의 경제성과 효율성을 도모하기 위한 시스템의 물리적 구성 틀이다. 이를 위한 모델과 기법은 고전적 컴퓨터 기반 시스템공학에서의 프로세스 지향적 사고와 기법을 수정 보완하고 확장한 것으로 고 수준(High Level)에서의 아키텍쳐 구상에 적절한 것이다. 저 수준(Low Level)의 아키텍쳐는 설계 수준에서 이루어지는 것으로 전제하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 기술 기반의 지능형교통시설물 관리 서비스를 위한 비즈니스 모델과 이의 구현을 위한 시스템 구성방안 및 기술 요소들에 대하여 제안한다. 먼저 비즈니스 모델에서는 지능형교통시설물 관리의 서비스 기능과 구성, 그리고 비즈니스 프로세스 및 이해관계자들 간의 수요/공급 관계를 제시한다. 이와 함께, 비즈니스 모델 구현을 위한 시스템 구성방안을 제안한다 시스템 구성을 위해 필요한 네트워크, 인프라, 플랫폼의 관점에서 기술요소들을 살펴보고. 주요 기술들에 대한 비교 분석을 통해 교통시설물관리에 적절한 기술 구성방안을 함께 제시한다. 결론적으로, 본 연구를 통해 제안된 비즈니스 모델 및 기술 구현 방안은 지능형 교통시설물 관리를 위한 가이드라인을 제시한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.30-33
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2001
The number of hidden neurons of the feed-forward neural networks is generally decided on the basis of experience. The method usually results in the lack or redundancy of hidden neurons, and causes the shortage of capacity for storing information of learning overmuch. This research proposes a new method for optimizing the number of hidden neurons bases on information entropy, Firstly, an initial neural network with enough hidden neurons should be trained by a set of training samples. Second, the activation values of hidden neurons should be calculated by inputting the training samples that can be identified correctly by the trained neural network. Third, all kinds of partitions should be tried and its information gain should be calculated, and then a decision-tree correctly dividing the whole sample space can be constructed. Finally, the important and related hidden neurons that are included in the tree can be found by searching the whole tree, and other redundant hidden neurons can be deleted. Thus, the number of hidden neurons can be decided. In the case of building a neural network with the best number of hidden units for tea quality evaluation, the proposed method is applied. And the result shows that the method is effective
본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수련하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.68-74
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2008
In this paper, a novel neural fuzzy control method is proposed to control nonlinear systems. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for the system. Then a neural network controller is added to the reference trajectories to form a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. Two neural-fuzzy control schemes based on two well-known neural network control schemes, the feedback error learning scheme and the reference compensation technique scheme as well as the standard PD-like fuzzy control are studied. Those schemes are tested to control the angle and the position of the inverted pendulum and their performances are compared.
This paper partially presents a Hierachical neural network architecture for providing the intelligent control of complex Automatic Transmission(AJT) system which is usually nonlinear and hard to model mathematically. It consists of the module to apply or release an engine brake at the slope and that to judge the intention of the driver. The HNN architecture simplifies the structure of the overall system and is efficient for the learning time. This paper describes how the sub-neural networks of each module have been constructed and will compare the result of the intelligent hJT control to that of the conventional shift pattern.
To accommodate various mobile communication frequency bands, the study of metamaterial antennas have begun since the mid-2000s to solve the Trilemma problem between antenna gain-occupied bandwidth-size. As an adaptive reconfiguration function is required in a multi-array antenna system since 4G, the metamaterial array antenna using low-power variable elements has been used to change the basic structure of the antenna. Recently, reconfigurable intelligent surface (RIS), which is made of metasurface with reconfigurability, has been studied to effectively cope with the randomly varying radio channels and be used for various purposes such as reflection/transmission/modulation. As a result of RIS-related patent information analysis in this study, it was confirmed that most of the patents are metamaterial antennas and metamaterial array antennas, but the metasurface antenna technology was in the early stages. Particularly, as the intelligent metasurface antenna is in a more initial stage, the investment to R&D of RIS is urgent to secure patent competitiveness in B5G and 6G.
The construction of an experimental nonlinear structural model with little cost and unlimited repeatability for vibration control study represents a challenging task, especially for material nonlinearity. This paper reports the design, analysis and vibration control of a nonlinear structural experiment platform with adjustable hinges. In our approach, magnetorheological rotary brakes are substituted for the joints of a frame structure to simulate the nonlinear material behaviors of plastic hinges. For vibration control, a separate magnetorheological damper was employed to provide semi-active damping force to the nonlinear structure. A dynamic neural network was designed as a state observer to enable the feedback based semi-active vibration control. Based on the dynamic neural network observer, an adaptive fuzzy sliding mode based output control was developed for the magnetorheological damper to suppress the vibrations of the structure. The performance of the intelligent control algorithm was studied by subjecting the structure to shake table experiments. Experimental results show that the magnetorheological rotary brake can simulate the nonlinearity of the structural model with good repeatability. Moreover, different nonlinear behaviors can be achieved by controlling the input voltage of magnetorheological rotary damper. Different levels of nonlinearity in the vibration response of the structure can be achieved with the above adaptive fuzzy sliding mode control algorithm using a dynamic neural network observer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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