This paper investigates the possibility of applying fuzzy algorithms to the collision avoidance problem of a cylindrical robot moving in a 3-dimensional workspace. The displacement information from the end-effector to the points via which the robot can avoid collisions is given by the human operator. Then this uncertain information is adopted for the fuzzy inference system for robot movements. The robot movement is simulated to verify the effectiveness of the proposed fuzzy algorithm.
본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
Optimal pricing research in general has been focused on profit maximizing strategy under the given product life-time T. Here we have tried to study the effect of uncertain product life-time on dynamic optimal pricing strategy. In reality, the life-time of product is more likely to be uncertain and not known as well. In terms of approximating the model to the concerned reality, so-called model validity, it seems to be more desirable to consider the uncertainty of product life-time into the optimal pricing strategy model, For this purpose, we tried two different approaches. One is to consider diverse product life-time probability functions under fixed life-time T. In this case, we might have the same product life-time as the previous study, but the process could be different in the expectation of product's discontinuity. The other is that life-time itself is not determined and thus it is the situation in which we can only decide optimal price on incremental basis. The former is the situation in which although we got some strong guess on life-time of a certain product, the pattern of expected life-time probability could be different. The question is what could be optimal pricing strategies on such different product life-time situations. But since in the latter, we don't assume any idea on the life-time of product. proper optimal pricing could be derived only from the past prices and diffusion information. While the latter seems to be safer in the aspect of model assumption, the former could be more realistic because we might have more or less a prior knowledge on the product life-time itself.
In this paper a formulation of robust optimization is presented and illustrated by a design example of vibratory micro gyroscopes in order to reduce the effect of variations due to uncertainties in MEMS fabrication processes. For the vibratory micro gyroscope considered it is important to match the resonance frequencies of the vertical (sensing) and lateral (driving) modes as close as possible to attain a high sensing sensitivity. A deterministic optimization in which the difference of both the sensing and driving natural frequencies is minimized as an objective function results in highly enhanced performance but apt to be very sensitive to fabrication errors. The formulation proposed is to attain robustness of the performance by including the sensitivity of the response with respect to uncertain variables as a term of objective function to be minimized. This formulation is simple and practically applicable since no detail statistical information on fabrication errors is required. The geometric variables, beam width, length and thickness of vibratory micro gyroscopes are adopted as design variables and at the same time considered as uncertain variables because here occur the fabrication errors. A robustness test in terms of a percentage yield by using the Monte Carlo simulation has shown that the robust optimum produces twice more acceptable designs than the deterministic optimum. Improvement of robustness becomes bigger as the amount of fabrication errors is assumed larger. Considering that the magnitude of fabrication errors and uncertainties in a MEMS structure are comparatively large, the present method is illustrated to be a viable approach for a robust MEMS design.
본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.
유한 상태 머신으로 표현되는 비동기 머신의 안정 상태 동작은 피드백 제어를 통해서 원하는 목적에 맞게 교정될 수 있다. 본 논문에서는 불확실한 상태 천이를 가지는 입력/상태 비동기 머신을 위한 상태 피드백 제어기를 제안한다. 비동기 머신은 결정적인 동작 특성을 가지고 있으나 모델 불확실성, 내부 고장 등으로 인해서 일부 영역의 상태 천이 함수가 불확실하다. 교정 제어의 목적은 불확실한 상태 천이를 고려하면서 머신의 폐루프 동작이 주어진 정상적인 모델 동작의 부분 집합이 되도록하는 일이다. 또 제어기는 실제 교정 동작을 수행하면서 획득하는 머신의 정확한 상태 천이를 그 다음 제어 동작에 반영한다. 즉 학습을 통해서 폐루프 시스템이 이룰 수 있는 모델의 부분 동작의 범위가 더 확대된다. 사례 연구를 제안된 제어기의 설계 과정을 예시한다.
상황인식 컴퓨팅에서의 불확실성은 주로 상황 획득 메커니즘과 상황처리의 복잡성에 영향을 준다. 상황인식 어플리케이션에 불확실성이 존재하면 어플리케이션에 사용자 만족도에 손상을 주고 이를 쓸모없게 만든다. 본 논문은 상황에 대한 불확실성의 원천을 식별하고, 불확실한 상황정보를 표현하며 이들을 처리하는 방법을 결정할 수 있는 세 가지 전략을 제시하였다. 센서네트워크시스템은 특성상시스템전 과정에 사람의 개입이 없기 때문에 상황정보에 대한 불확실성을 제거하는 노력의 수준에 따라 시스템의 신뢰도에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 제안한 기법을 센서네트워크 시스템 개발에 적용하여, 불확실성 관리가 시스템개발 수명주기의 한 부분으로 적용이 될 수 있으며, 시스템을 실험한 결과 안정정인 탐지 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
False data injection attacks have recently been introduced as one of important issues related to cyber-attacks on electric power grids. These attacks aim to compromise the readings of multiple power meters in order to mislead the operation and control centers. Recent studies have shown that if a malicious attacker has complete knowledge of the power grid topology and branch admittances, s/he can adjust the false data injection attack such that the attack remains undetected and successfully passes the bad data detection tests that are used in power system state estimation. In this paper, we investigate that a practical false data injection attack is essentially a cyber-attack with uncertain information due to the attackers lack of knowledge with respect to the power grid parameters because the attacker has limited physical access to electric facilities and limited resources to compromise meters. We mathematically formulated a method of identifying the most vulnerable locations to false data injection attack. Furthermore, we suggest minimum topology changes or phasor measurement units (PMUs) installation in the given power grids for mitigating such attacks and indicate a new security metrics that can compare different power grid topologies. The proposed metrics for performance is verified in standard IEEE 30-bus system. We show that the robustness of grids can be improved dramatically with minimum topology changes and low cost.
본 논문에서는 촉각의 자극으로 장애물 위치를 파악하는 시각 장애인용 경로안내 및 보행보조 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각장애인의 보행보조를 위한 촉각기반 장애물 감지 모듈과 장애물 높이 인지 모듈, 그리고 장애물 회피를 위한 경로안내 알고리즘으로 구성된다. 촉각기반 장애물 감지 모듈은 서보 모터의 회전력으로 시각장애인의 엄지를 자극하여 좌 우 전방에 위치한 각각의 장애물을 감지한다. 장애물 높이 인지 모듈은 선형 배치된 초음파 센서들로부터 감지된 데이터를 통합하여, 장애물의 높이를 상 중 하 3단계로 구별한다. 제안된 시스템의 경로안내 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 GPS 수신기의 신호로 현재 위치 값을 갱신하여 시각장애인에게 최적화된 맞춤형 경로를 안내한다. 또한, 설계된 경로안내 알고리즘은 시각장애인용 경로안내 앱과 블루투스로 연동하여 시각장애인에게 음성으로 정보를 전달한다. 제안된 시스템은 불확실한 경로를 탐색하여 장애물 배치 상황에 맞도록 회피 경로를 생성함으로써 시각장애인의 보행을 도울 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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