This paper presents the automatic construction and parameter optimization technique for the fuzzy logic controller using genetic algorithm. In general the design of fuzzy controller has difficulties in the acquisition of expert's knowledge and relies to a great extent on empirical and heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. Therefor the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may lave ignored. And fuzzy logic controller parameters elicited form the expert may not be global. Some of these problems can be resolved by application of genetic algorithm. Finally, we provides the second order dead time plant to evaluate the feasibility and generality of our proposed method. Comparison shows that the proposed method can produce a fuzzy logic controller with higher accuracy and a smaller number of fuzzy roles than manually billed fuzzy logic controller.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2409-2416
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2014
In this paper, an automatic recognition algorithm for linearly modulated signals like PSK, QAM under noncoherent asynchronous condition is proposed. Frequency, phase, and amplitude characteristics of digitally modulated signals are changed periodically. By using this characteristics, cyclic moments and higher order cumulants based features are utilized for the modulation recognition. Hierarchial decision tree method is used for high speed signal processing and totally 4 feature extraction parameters are used for modulation recognition. In the condition where the symbol number is 4,096, the recognition accuracy of the proposed algorithm is more than 95% at SNR 15dB. Also the proposed algorithm is effective to classify the signal which has carrier frequency and phase offset.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.1059-1063
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2005
Development of a feed drive-system with high speed, positioning accuracy and thrust has been an important issue in modern automation systems and machine tools. Linear motors can be used as an efficient system to achieve such technical demands. By eliminating mechanical transmission mechanisms such as ball screw or rack-pinion, much higher speeds and greater acceleration can be achieved without backlash or excessive friction. However, due to great power loss and magnetic attraction of the linear motors heating and deflection problems occur. Therefore, it is necessary to design strong structure, cooling device with high efficiency and light weight construction in designing stage of linear motors. This paper presents an investigation into a structural design of linear motor system. In this research, a new concept of moving table with high stiffness and of cooling plate is also introduced. Structure analyses are performed by using a commercial code ANSYS in order to evaluate the design safety.
Na, Sung Dae;Lee, Gihyoun;Lee, Jyung Hyun;Kim, Myoung Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.17
no.10
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pp.1171-1181
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2014
In this paper, we propose improved methods which are image conversion and extraction method of watershed seed using morphological characteristic of teeth on complement image. Conventional tooth segmentation methods are occurred low detection ratio at molar region and over, overlap segmentation owing to specular reflection and morphological feature of molars. Therefore, in order to solve the problems of the conventional methods, we propose the image conversion method and improved extraction method of watershed seed. First, the image conversion method is performed using RGB, HSI space of tooth image for to extract boundary and seed of watershed efficiently. Second, watershed seed is reconstructed using morphological characteristic of teeth. Last, individual tooth segmentation is performed using proposed seed of watershed by watershed algorithm. Therefore, as a result of comparison with marker controlled watershed algorithm and the proposed method, we confirmed higher detection ratio and accuracy than marker controlled watershed algorithm.
The prediction of multimode flutter relies, to a larger extent than bimodal flutter, on accurate modeling of the self-excited forces since it is challenging to perform experimental validation by using aeroelastic tests for a multimode case. This paper sheds some light on the accuracy of predicted self-excited forces by comparing numerical predictions of self-excited forces with measured forces from wind tunnel tests considering the flutter vibration mode. The critical velocity and the corresponding flutter vibration mode of the Hardanger Bridge are first determined using the classical multimode approach. Then, a section model of the bridge is forced to undergo a motion corresponding to the flutter vibration mode at selected points along the bridge, during which the forces that act upon it are measured. The measured self-excited forces are compared with numerical predictions to assess the uncertainty involved in the modeling. The self-excited lift and pitching moment are captured in an excellent manner by the aerodynamic derivatives. The self-excited drag force is, on the other hand, not well represented since second-order effects dominate. However, the self-excited drag force is very small for the cross-section considered, making its influence on the critical velocity marginal. The self-excited drag force can, however, be of higher importance for other cross-sections.
The present work describes a new time marching procedure for structural dynamics analyses. In this novel technique, time integration parameters are automatically evaluated according to the properties of the model. Such parameters are locally defined, allowing the user to input a numerical dissipation property for each element, which defines the amount of numerical dissipation to be introduced. Since the integration parameters are locally defined as a function of the structural element itself, the time marching technique adapts according to the model, providing enhanced accuracy. The new methodology is based on displacement-velocity relations and no computation of accelerations is required. Furthermore, the method is second order accurate, it has guaranteed stability, it is truly self-starting and it allows highly controllable algorithm dissipation in the higher modes. Numerical results are presented and compared to those provided by the Newmark and the Bathe methods, illustrating the good performance of the new time marching procedure.
Kim, Youngsoo;Lee, Junbeom;Lee, Chanyoung;Jeon, Hyeri;Kim, Seungpil
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.5
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pp.163-169
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2021
In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
High-efficient HEV Engine cooling systems reflects variable coolant temperature because it can decrease the hydrodynamic frictional losses of lubricated engine parts in light duty conditions. In order to safely raise the operating temperature of passenger cars to a constant higher level, and thus optimize combustion and all accompanying factors, a new thermostat technology was developed : the electronically map-controlled thermostat. In this work, various crystalline plastics such as polyphthalamide (PPA) and polyphenylenesulfide (PPS) mixed with various glass fiber amounts were introduced into plastic fittings of automotive electronic controlled thermostat for the purpose of suppressing influx of coolant into the element and undesirable opening during hot soaking. Skirt was installed around element frame of automotive electronic controlled thermostat for improving thermal sensitivity in terms of response time, hysteresis and melting temperature. To validate the effectiveness and optimum shape of skirt, thermal sensitivity test and three-dimensional CFD simulation have been performed. As a consequence, important improvement in thermal sensitivity with less than 3℃ of maximum coolant temperature between opening and engine inlet was obtained.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3182-3198
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2019
Vision-based Human Pose Estimation has been considered as one of challenging research subjects due to problems including confounding background clutter, diversity of human appearances and illumination changes in scenes. To tackle these problems, we propose to use a new multi-stage convolution machine for estimating human pose. To provide better heatmap prediction of body joints, the proposed machine repeatedly produces multiple predictions according to stages with receptive field large enough for learning the long-range spatial relationship. And stages are composed of various modules according to their strategic purposes. Pyramid stacking module and dilation module are used to handle problem of human pose at multiple scales. Their multi-scale information from different receptive fields are fused with concatenation, which can catch more contextual information from different features. And spatial and channel information of a given input are converted to gating factors by squeezing the feature maps to a single numeric value based on its importance in order to give each of the network channels different weights. Compared with other ConvNet-based architectures, we demonstrated that our proposed architecture achieved higher accuracy on experiments using standard benchmarks of LSP and MPII pose datasets.
Background: Gamma-ray detectors having a thin window of a material with low atomic number can increase the true coincidence summing effects for radionuclides emitting X-rays or gamma-rays. This effect can make efficiency calibration or spectrum analysis more complicated. In this study, a Cu shield was tested as an X-ray filter to neglect the true coincidence summing effect by X-rays and gamma-rays in gamma-ray spectrometry, in order to simplify gamma-ray energy spectrum analysis. Materials and Methods: A Cu shield was designed and applied to an n-type high-purity germanium detector having an $X-{\gamma}$ summing effect during efficiency calibration. This was tested using a commercial, certified mixed gamma-ray source. The feasibility of a Cu shield was evaluated by comparing efficiency calibration results with and without the shield. Results and Discussion: In this study, the thickness of a Cu shield needed to avoid true coincidence summing effects due to $X-{\gamma}$ was tested and determined to be 1 mm, considering the detection efficiency desired for higher energy. As a result, the accuracy of the detection efficiency calibration was improved by more than 13% by reducing $X-{\gamma}$ summing. Conclusion: The $X-{\gamma}$ summing effect should be considered, along with ${\gamma}-{\gamma}$ summing, when a detection efficiency calibration is implemented and appropriate shielding material can be useful for simplifying analysis of the gamma-ray energy spectra.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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