• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권5호
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• pp.633-645
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• 2022

The active tuned mass damper (ATMD) is an efficient and reliable structural control system for mitigating the dynamic response of structures. The inertial force that an ATMD exerts on a structure to attenuate its otherwise large kinetic energy and undesirable vibrations and displacements is proportional to its excursion. Achieving a balance between the inertial force and excursion requires a control law or feedback mechanism. This study presents a technique for the optimum design of a sliding mode controller (SMC) as the control law for ATMD-equipped structures subjected to earthquakes. The technique includes optimizing an SMC under an artificial earthquake followed by testing its performance under real earthquakes. The SMC of a real 11-story shear building is optimized to demonstrate the technique, and its performance in mitigating the displacements of the building under benchmark near- and far-fault earthquakes is compared against that of a few other techniques (proportional-integral-derivative [PID], linear-quadratic regulator [LQR], and fuzzy logic control [FLC]). Results indicate that the optimum SMC outperforms PID and LQR and exhibits performance comparable to that of FLC in reducing displacements.

• Earthquakes and Structures
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• 제24권1호
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• pp.1-9
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• 2023

A model for calculating structure interacted mechanics is proposed. A structural interaction model and controller design based on tuned mass damping (TMD) was developed to control the induced vibration. A key point is to introduce a new analytical model to evaluate the properties of the TMD that recognizes the motion-dependent nonlinear response observed in the simulations. Aiming at the problem of increased current harmonics and low efficiency of permanent magnet synchronous motors for electric vehicles due to dead time effect, a dead time compensation method based on neural network filter and current polarity detection is proposed. Firstly, the DC components and the higher harmonic components of the motor currents are obtained by virtue of what the neural network filters and the extracted harmonic currents are adjusted to the required compensation voltages by virtue of what the neural network filters. Then, the extracted DC components are used for current polarity dead time compensation control to avert the false compensation when currents approach zero. The neural network filter method extracts the required compensation voltages from the speed component and the current polarity detection compensation method obtains the required compensation voltages by discriminating the current polarity. The combination of the two methods can more precisely compensate the dead time effect of the control system to improve the control performance. Furthermore, based on the relaxed method, the intelligent approach of stability criterion can be regulated appropriately and the artificial TMD was found to be effective in reducing cross-wind vibrations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2022

승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권10호
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• pp.1359-1366
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• 2010

최근 많은 전자제어기술이 개발되고 있으며 또한 차량에 적용되고 있다. 이러한 기술들 중 throttle-by-wire, brake-by-wire, steer-by-wire 와 같은 X-by-wire 가 대표적이며 이는 기계적으로 연결된 부분이 전기적인 신호나 액추에이터로 대체된 것이다. 본 논문에서는 스쿨존에서의 차량의 속도 제어를 위하여 throttle-by-wire, brake-by-wire 가 고려되었으며 특히 스쿨 존에서는 다른 지역에 비해 사고가능성이 높다. 그 이유는 보행자가 횡단 시에 다수의 운전자들이 규정속도를 지키지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 스쿨 존에서 규정속도 내로 주행하도록 throttle-by-wire, brake-by-wire 를 이용하여 차량을 감속 제어하였으며 이를 위하여 양산차량의 엔진과 변속기의 제원을 사용하였다. 둘째, 차량의 감속에 있어서 운전자와 승객이 불쾌감을 느낄 수 있는 급격한 감속을 줄이기 위하여 제안된 3 차 궤적 추종법을 적용시켰으며 궤적 추종을 위하여 퍼지-PID 제어를 사용하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 제안된 차량의 감속 제어 시스템의 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.215-221
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• 2006

본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.369-376
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• 2015

정수장 유입수에 포함된 다양한 유기물을 제거하기 위하여 약품을 주입하고 있으나 적정 주입률 결정은 4~7시간 후에나 탁도를 통하여 확인 가능함에 따라 실시간 피드백 제어가 불가하다. 또한 실험실에서 실시하는 Jar-Test 및 운영자의 경험에 따른 수동운전은 유기물 특성 및 수질 변화로 인하여 실험 및 휴먼에러가 발생할 수 있다. 특히 야간/주말 등에는 실험을 실시할 수 없어 운영자 판단에 의한 간헐적 변경만이 이루어지고 있다. 따라서 지능제어 알고리즘을 이용한 적정 약품 주입률을 학습하여 실시간 약품 주입과 주입량 감소로 원가절감을 달성코자 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.139-145
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• 2018

아웃리거 시스템은 지진이나 풍하중에 의한 동적 응답을 줄이기 위하여 고층 건물의 횡방향 강성을 증가시키는데 널리 사용되고 있다. 풍하중과 지진하중의 동적 특성은 매우 다르기 때문에 스마트 진동 제어 시스템이 아웃리거 시스템과 함께 사용된다면 두 가지 동적 하중에 대해서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 멀티 해저드 적응형 스마트 구조 제어 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템을 개발하기 위하여 MR 댐퍼를 사용하였다. 수치 해석을 위해 미국에 있는 LA, 찰스턴, 앵커리지의 세 도시에 대한 멀티 해저드 지진하중과 풍하중을 생성하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템의 최적 설계를 위하여 MR 댐퍼 용량에 대한 파라메터 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘으로 최적화된 퍼지 논리 제어기를 이용하여 스마트 제어 알고리즘을 개발하였다. 해석결과를 통하여 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 적응형 스마트 구조제어 시스템이 풍하중과 지진하중의 멀티 해저드에 대해서 우수한 제어성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.227-232
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• 2004

차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4％ 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.70-81
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• 1998

본 논문은 저비용이면서 정확한 비퍼지화 연산을 수행하는 새로운 COA(Center of Area) 비퍼지화기를 제안한다. 제안한 COA 비퍼지화기의 정확성은 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기의 저비용성은 비퍼지화 연산시 요구되는 나눗셈 연산을 좌.우측 모멘트의 균형점을 찾는 것으로 대신함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기는 승산기가 부가적으로 필요하고 모멘트의 균형점을 찾는데 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 첫번째 단점은 승산기를 확률적 AND 연사으로 대치함으로서 극복되고, 두번째 단점은 모멘트의 균형점을 빠르게 탐색하는 coarse-to-fine 탐색 알고리즘에 의해 해결된다. VHDL 시뮬레이션을 통해 제안한 COA 비퍼지화기를 트럭 후진 주차 문제에 적용한 결과 기존의 COA 비퍼지화기보다 향상된 평균 주행 거리 특성을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.383-388
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• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.