함경북도의 개간된 경사지의 작물 생산성과 지속 가능성을 증가시키기 위해 두과 조사료를 활용하는 것이 유리하다. 특히, 함경북도에서 두과 조사료인 알팔파를 대상으로 재배 가능지역을 파악하는 것이 미래를 대비한 사료작물 재배 관련 정책 결정에 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모형을 사용하여 현재와 미래조건에서 함경북도 내 알팔파의 기후적합도를 분석하고자 하였다. Fuzzy Union 모형으로 예측된 기후적합도와 미국 북부 지역의 실제 알팔파 재배 면적을 비교하였다. 또한, 전지구 기후모형 11종으로부터 얻어진 기후자료를 기후적합도를 계산하기 위한 입력자료로 사용하여 미래 기후변화 조건에서의 예측 불확도를 확인하였다. 미국 북부 지역을 대상으로 기후적합도의 주별 면적은 실제 알팔파 재배면적 변이의 약 44%를 설명하였다. 미래 기후조건에서 알팔파의 기후적합도는 함경북도 대부분의 지역에서 감소할 것으로 전망되었다. 예를 들어, 온성군과 경원군의 경우 현재 기후조건에서 기후적합도가 88 이상으로 분석되었지만 2090년대에 약 66%가 감소하였다. 본 연구에서 Fuzzy Union 모델을 사용하여 기후변화에 따른 알팔파 재배 적합지의 변동을 공간적으로 확인할 수 있었다. 특히, 21세기 후반에는 함경북도 지역에서 알팔파의 기후적합도가 하고현상으로 인해 크게 감소할 것으로 분석되었다. 추후에는 토양 조건을 반영하여 알팔파의 재배 적합지를 예측하고, 이와 함께 헤어리베치 등의 타 두과 사료작물의 기후적합도의 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료되었다.
본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.
정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 조직의 효율적인 보안 관리를 위한 보안수준 측정에 대한 방법 및 도구개발이 높이 요구되고 있다. 그러나 외국의 연구는 대부분 수준 측정을 위한 항목 구성이 우리 조직의 실정에 맞지 않고 또한 도구 역시 사용의 편이성이나 경제성을 제공하지 못하고 있으며, 국내의 연구 또한 보안수준 측정 시 조직의 특성을 적절히 감안하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 가중치를 조직의 특성에 따라 가변적으로 적용하고 수준 측정자의 주관성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 효율적인 보안 수준측정 도구를 제안하고자 한다.
본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다.
For an efficient sliding mode control system stability and chattering avoidance should be guaranteed. A continuation method using boundary layer is well known as one solution for this. However since not only model uncertainties and disturbances but also control task itself is variable. it is practically impossible to set controller parameters - control discontinuity, control bandwidth, boundary layer thickness - in advance. In this paper first an adaptation law of control discontinuity is introduced to assure system stability and then fuzzy logic based tuning algorithm of design parameters is applied based on monitored performance indices of tracking error, control chattering, and model precision. In the end maximum control bandwidth not exciting unmodeled dynamics and minimum control discontinuity, boundary layer thickness making system stable and free of chattering are found respectively. This eliminates control chattering and enhances control accuracy as much as possible under given control situation. In order to demonstrate the validity of the proposed algorithm safe headway maintenance control for autonomous transportation system is simulated. The control results show that the proposed algorithm guarantees system stability all the time and tunes control parameters consistently and in consequence implements an efficient control in terms of both accuracy and actuator chattering.
In this paper, the position tracking control problem of the servo system with nonlinear dynamic friction is issued. The nonlinear dynamic friction contains a directly immeasurable friction state variable and the uncertainty caused by incomplete parameter modeling and its variations. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose the composite control scheme, which consists of the robust friction state observer, the FNN approximator and the approximation error estimator with sliding mode control. In first, the sliding mode controller and the robust friction state observer is designed to estimate the unknown internal state of the LuGre friction model. Next, the FNN estimator is adopted to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, the adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the FNN estimator. Some simulations and experiments on the servo system assembled with ball-screw and DC servo motor are presented. Results show the remarkable performance of the proposed control scheme. The robust friction state observer can successfully identify immeasurable friction state and the FNN estimator and adaptive approximation error estimator give the robustness to the proposed control scheme against the uncertainty of the friction parameters.
Even though, tanks are used at the many industry plants, it is very difficult to control the tank level without any overflow and shortage; moreover, cause of its complication of dynamics and nonlinearity, it's impossible to realize the accurate control using the mathematical model which can be applied to the various operation modes. However, the sliding mode controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control systems with the parametric perturbations and with the sudden disturbances. It's difficult to find SMC's parameters, and SMC is bring chattering which injures actuator and increases error. In this paper, Genetic Aloglism based Fuzzy Sliding Mode Controller(GA-FSMC) for the precise control of the coupled tank level was proposed. Genetic Algolism and Fuzzy logic are adapted to find SMC's parameters and reduce the chattering. The simulation result is shown that the tank level could be satisfactorily controlled with less overshoot and steady-state error by the proposed GA-FSMC.
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent(HAI) controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm
This study aimed to develop AI- (Artificial Intelligence) based thermal control logics and test their performance for identifying the optimal thermal control method in buildings. For this objective, a conventional Two-Position On/Off logic and two AI-based variable logics, which applied ANN (Artificial Neural Network) and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), have developed. Performance of each logic was tested in a typical two-story residential building in U.S.A. using the computer simulation incorporating MATLAB and IBPT (International Building Physics Toolbox). In the analysis of the test results, AI-based control logic presented the advanced thermal comfort with stability compared to the conventional logic while they did not show significant energy saving effects. In conclusion, the predictive and adaptive AI-based control logics have a potential to maintain interior air temperature more comfortably, and the findings in this study could be a solid foundation for identifying the optimal thermal control method in buildings.
본 논문에서는 하수처리장에서 활성슬러지를 통한 하수의 처리 과정을 표현할 수 있는 반응 모델을 제안한다. 제안된 모델은 관리대상 물리량들에 영향을 미치는 요소들을 고려하여 퍼지 규칙의 조합 형태로 설계되었다. 생물학적 산소요구량과 부유 물질량은 입력 및 출력 변수에 공통으로 사용되었으며, 폭기량은 입력 변수로 선정되었다. 입력 변수들에 대한 소속 함수들은 계산의 편리를 위해 삼각형 형태로 설계했으며, 운전데이터를 기준으로 소속도를 선정하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 모델의 타당성을 확인해 본 결과, 퍼지 모델의 출력은 운전데이터와 거의 동일하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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