최근에 퍼지 이론을 인공 신경망에 접목하여 개선된 성능을 보이려는 경향이 많다. Goh는 퍼지단층 퍼셉트론 알고리즘과 일반적인 델타 규칙(Generalized delta rule)에 기반한 개선된 퍼지 퍼셉트론을 제안하여 Exclusive-OR(XOR) 문제 등을 해결하였다 그러나 이 방법은 계산량의 증가와 복잡한 영상인식에 적응하기에는 어려움이 있다. 논문에서는 동적 역치조정에 의한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 방법은 페턴인식의 벤치마크로 사용되는 XOR문제에 적용된다. 또한 영상 응용영역으로서 디지털 영상의 인식에 적용한다. 실험결과에서 항상 수렴하지는 않지만 그러나 제안된 모델은 학습시간의 개선과 높은 수렴율을 보였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.327-338
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2008
A fault tolerant control system design technique has been proposed and analyzed for managing performance degradation in the presence of multiple faults in actuators. The method is based on a control structure with a model reference reconfigurable control design in an inner loop and command input adjustment in an outer loop. The reduced dynamic performance requirements in the presence of different actuator faults are accounted for through different performance reduced (degraded) reference models. The degraded steady-state performances are governed by the reduced levels of command input. The reconfigurable controller is designed on-line automatically in an explicit model reference control framework so that the dynamics of the closed-loop system follow that of the performance reduced reference model under each fault condition. The reduced command input level is determined to prevent potential actuator saturation. The proposed method has been evaluated and analyzed using an aircraft example against actuator faults subject to constraints on the magnitude and slew-rate of actuators.
색은 칼라 모니터 상에서 삼원색에 대한 수치를 조합하여 나타내는 RGB칼라모델과 명도, 색도, 채도항의 IHS 칼라모델, CMY칼라모델, YIQ 칼라모델 등을 이용하여 나타낼 수 있다. IHS칼라모델은 RGB칼라모델보다 사용자가 색을 수학적으로 평가하여 쉽게 조정할 수 있는 이점이 있다. 본 연구에서는 Landsat TM의 밴드 3,2,1을 조합한 인공위성 영상과 스캐닝한 지도영상을 IHS 변환과 명도 조정 기법을 이용하여 색분해를 통한 재합성을 실시하므로서 천연색 지도 영상을 제작할 수 있었다. 그리고 인공위성영상과 지도영상을 합성할 때 발생하는 문제점과 그 해결방안을 제시하였다.
본연구의 목적은 근거리사진측량기법을 이용하여 비측량용사진의 정확도 해석이다. 비측량용사진을 이용한 근거리사진측량은 경제성이 높고, 취급하기가 용이한 것으로 알려져 있으나 사진의 정확도에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 사진의 정확도를 연구하기 위하여 우선 지형모델을 설정하고, 측량용카메라와 비측량용카메라를 이용하여 설정된 모델을 촬영하여 비교·연구였다 해석방법은 Bundle조정법과 직접선형변환법으로 해석하여 Bundle조정법이 비측량용 사진의 해석에도 양호하다는 결과를 얻었다. 그러므로 비측량용사진의 정확도 분석에는 Bundle조정법을 사용하여 해석하였으며, 비측량용사진도 정확도가 양호하여 실용성이 큰 것으로 나타났다.
In precision farming, proper calibration and operation of a variable rate machine are critical to reduce input of agrochemicals and to ensure productivity and quality of agricultural products. As an effort to introduce precision farming to rice production in Korea, a pneumatic granular applicator was developed. This investigation intended to evaluate the application performance such as application accuracy, application uniformity and to suggest how to adjust the blow-heads to get uniform application pattern, and to suggest a practical way of adjustment of the blow-heads for uniform application. Tests to evaluate the application performance were conducted. The application uniformities (CV) in both transverse direction and longitudinal direction were less than 15% and application accuracy was greater than 81%. A simple method for adjusting the inserting length of blow-heads was suggested.
Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) have higher torque and superior output power per volume than other types of AC motors. They are commonly used for applications that require a large output power and a wide range of speed. For precise control of PMSMs, knowing the accurate position of the rotor is essential, and normally position sensors such as a resolver or an encoder are employed. On the other hand, the position sensors make the driving system expensive and unstable if the attached sensor malfunctions. Therefore, sensorless algorithms are widely researched nowadays, to reduce the cost and cope with sensor failure. This paper proposes a sensorless algorithm that can be applied to a wide range of speed. The proposed method features a robust operation at low-speed as well as high-speed ranges by employing a gain adjustment scheme and intermittent voltage pulse injection method. In the proposed scheme the position estimation gain is tuned by a closed loop manner to have stable operation in tough driving environment. The proposed algorithm is fully verified by various experiments done with a 1 kW outer rotor-type PMSM.
Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4144-4165
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2018
Software-defined networking (SDN) has emerged as a promising technology for network programmability and experiments. In this work, we focus on virtual network embedding in multiple controllers SDN network. In SDN virtualization environment, virtual SDN networks (vSDNs) operate on the shared substrate network and managed by their each controller, the placement and load of controllers affect vSDN embedding process. We consider controller placement, vSDN embedding, controller adjustment as a joint problem, together considering different quality of service (QoS) requirement for users, formulate the problem into mathematical models to minimize the average time delay of control paths, the load imbalance degree of controllers and embedding cost. We propose a heuristic method which places controllers and partitions control domains according to substrate SDN network, embeds different QoS constraint vSDN requests by corresponding algorithms, and migrates switches between control domains to realize load balance of controllers. The simulation results show that the proposed method can satisfy different QoS requirement of tenants, keep load balance between controllers, and work well in the acceptance ratio and revenue to cost ratio for vSDN embedding.
In this paper, we present a new method to tool path planning problem for rough cut of pocket milling operations. The key idea is to formulate the tool path problem into a TSP (Travelling Salesman Problem) so that the powerful neural network approach can be effectively applied. Specifically, our method is composed of three procedures: a) discretization of the pocket area into a finite number of tool points, b) neural network approach (called SOM-Self Organizing Map) for path finding, and c) postprocessing for path smoothing and feedrate adjustment. By the neural network procedure, an efficient tool path (in the sense of path length and tool retraction) can be robustly obtained for any arbitrary shaped pockets with many islands. In the postprocessing, a) the detailed shape of the path is fine tuned by eliminating sharp corners of the path segments, and b) any cross-overs between the path segments and islands. With the determined tool path, the feedrate adjustment is finally performed for legitimate motion without requiring excessive cutting forces. The validity and powerfulness of the algorithm is demonstrated through various computer simulations and real machining.
본 연구에서는 사진측량에서의 관측값을 대상으로 과대오차 검출을 용이하게 할 수 있도록 잔차들의 상관관계를 고려하고 최신 분산값(updated reference variance)을 채택하여 기각역을 설정함으로써 여러개의 과대오차를 검출할 수 있고 이들 과대오차를 소거한 후 자체검정 번들 조정법에 정오차 보정을 위한 부가매개변수를 도입하여 3차원 위치결정 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 근거리 사진측량의 3차원 위치결정에 있어서 관측값에 대해 순차적 data-snooping 법을 적용하여 과대오차를 제거하고 종래의 번들조정법들과 정확도를 비교 분석한 결과, 과대오차를 제거한 이후에 정오차를 보정하는 것이 바람직함을 알 수 있었으며, 관측값에 두개 이상의 과대오차가 포함되면 최소제곱법의 masking효과에 의해 과대오차가 잔차의 상관성이 가장 큰 점의 검정통계량에 영향을 주기 때문에 상관성이 가장 큰 점을 먼저 탐색하고, 제거한 후 실제 과대오차를 제거하여야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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