기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
Based on the shaking table tests of a 1:3.52 scale one-bay and one-story ancient wooden structure, a simplified structural mechanics model was established, and the structural state equation and observation equation were deduced. Under the action of seismic waves, the damage rule of initial stiffness and yield stiffness of the joint was obtained. The force hammer percussion test and finite element calculations were carried out, and the structural response was obtained. Considering the 5% noise disturbance in the laboratory environment, the stiffness parameters of the mortise-tenon joint were identified by the partial least squares of singular value decomposition (PLS-SVD) and the Extended Kalman filter (EKF) method. The results show that dynamic and static cohesion method, PLS-SVD, and EKF method can be used to identify the damage degree of structures, and the stiffness of the mortise-tenon joints under strong earthquakes is reduced step by step. Using the proposed model, the identified error of the initial stiffness is about 0.58%-1.28%, and the error of the yield stiffness is about 0.44%-1.21%. This method has high accuracy and good applicability for identifying the initial stiffness and yield stiffness of the joints. The identification method and research results can provide a reference for monitoring and evaluating actual engineering structures.
Lithium rechargeable cells are used in many industrial applications, because they have high energy density and high power density. For an effective use of these lithium cells, it is essential to build a reliable battery management system (BMS). Therefore, the state of charge (SOC) estimation is one of the most important techniques used in the BMS. An appropriate modeling of the battery characteristics and an accurate algorithm to correct the modeling errors in accordance with the simplified model are required for practical SOC estimation. In order to implement these issues, this approach presents the comparative analysis of the SOC estimation performance using equivalent electrical circuit modeling (EECM) and noise suppression technique (NST) in three representative $LiCoO_2/LiFePO_4/LiNiMnCoO_2$ cells extensively applied in electric vehicles (EVs), hybrid electric vehicles (HEVs) and energy storage system (ESS) applications. Depending on the difference between some EECMs according to the number of RC-ladders and NST, the SOC estimation performances based on the extended Kalman filter (EKF) algorithm are compared. Additionally, in order to increase the accuracy of the EECM of the $LiFePO_4$ cell, a minor loop trajectory for proper OCV parameterization is applied to the SOC estimation for the comparison of the performances among the compared to SOC estimation performance.
The wheel slip control systems are able to control the braking force more accurately and can be adapted to different vehicles more easily than conventional braking control systems. In order to achieve the superior braking performance through the wheel slip control, real-time information such as the tire braking force at each wheel is required. In addition, the optimal target slip values need to be determined depending on the braking objectives such as minimum braking distance, stability enhancement, etc. In this paper, a wheel slip control system is developed for maintaining the vehicle stability based on the braking monitor, wheel slip controller and optimal target slip assignment algorithm. The braking monitor estimates the tire braking force, lateral tire force and brake disk-pad friction coefficient utilizing the extended Kalman filter. The wheel slip controller is designed based on the sliding mode control method. The target slip assignment algorithm is proposed to maintain the vehicle stability based on the direct yaw moment controller and fuzzy logic. The performance of the proposed wheel slip control system is verified in simulations and demonstrates the effectiveness of the wheel slip control in various road conditions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.
최근 연구들에서, 증강 현실(Augmented Reality; AR) 환경에서의 촉각 상호작용에 대한 가능성이 논의되었다. 비젼 기반의 트래킹을 기초로 한 증강 현실 기술은 미리 정의된 2차원 마커(marker)를 이용하여, 카메라로부터 획득된 실시간 영상 위에 가상 물체를 증강한다. 그러나, 카메라로부터 획득된 데이터는 몇몇 오차 요인들, 예를 들어 마커의 위치를 인식하는데 나타나는 오차, 카메라 안에 존재하는 센서 잡음 등으로 인해서 마커 잡음(마커를 인식하면서 나타나는 잡음)이 불가결하게 발생하게 된다. 이러한 이유로 인해서, 사용자가 한 손에는 마커를, 다른 한 손으로는 촉감 장치를 이용하여, 마커에 증강된 물체를 만질 때, 마커 잡음은 힘의 떨림(force trembling)을 발생시킨다. 심지어, 이러한 현상은 정지된 마커에 증강된, 마커가 움직이지 않는 상황에서도 발생한다. 게다가, 마커 위에 증강된 물체가 약간 빠른 속도로 이동하게 될 경우, 측정된 이동 거리는 연속적인 프레임(frame)들 간의 불연속적일 수 있다. 만약 사용자가, 대략 30Hz로 위치와 방향이 갱신되는 가상물체를 촉각적으로 상호작용하려 한다면, 계산되는 반력은 급작스런 힘의 변화를 생성하게 될 수도 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서, 마커 잡음을 최소화하기 위해서 정적 임계값(constant threshold)을 이용할 뿐만 아니라, 보간법을 같이 사용한 방법이 있었다. 하지만, 이러한 방법은 정적 임계값을 이용하고, 영상 프레임 갱신 속도와(video frame rate)와 촉각 프레임 갱신 속도가 일정하다는 가정을 사용하였기 때문에, 여전히 힘의 불연속적인 발생이 나타난다. 따라서, 이 논문에서는 두 가지 방법을 이용하여 증강 현실 내에서, 발생할 수 있는 힘의 불연속적인 변화를 보정하는 두 가지 방법, 잡음 제거를 위한 확장된 칼만 필터(Extend Kalman Filter)와 영상과 촉각 갱신 속도 차이에 따른 갑작스런 힘의 변화를 제거하기 위한 적응적 외삽법(Adaptive Extrapolation method)을 제안한다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
본 논문은 전기단층촬영의 실시간 영상 복원을 위한 마스터-슬레이브 구조를 갖는 분산 전기 단층촬영 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 영상복원은 그 수행시간이 미지수의 수에 3제곱에 비례하는 계산 위주의 응용으로서 영상의 정밀도를 위해 미지수를 증가시키면 그 수행시간이 급격히 증가한다. 마스터는 순차적인 루프에 진입하기 전에 각 컴퓨팅 노드에 독립적인 프레임 데이터를 분배하여 병렬로 기저노드를 추출하도록 하고 그 결과를 취합하여 그룹화함으로써 미지수의 수를 감소시킨다. 지역망으로 연결된 컴퓨팅 노드들은 MATLAB이 설치되어 기본적인 계산능력을 갖고 있으며 MATLAB 자료구조를 효율적으로 교환할 수 있는 명령이 동적 링크 라이브러리로 구현되어 있다. 또한 마스터에는 병렬 행렬 연산, 고속 자코비언 둥이 구현되어 순차적인 부분의 계산을 효율적으로 수행한다. 구현된 각 요소들의 성능을 측정한 결과 병렬 라이브러리는 전체 복원 시간을 50% 가까이 감소시킬 수 있으며 분산 알고리즘은 4개의 노드가 협력작업을 하는 경우 주어진 대상 물체에 대해 12배 빠른 속도로 영상을 복원할 수 있다.
A test miner named MineRo was constructed for the purpose of shallow water test of mining performance. In June of 2009, the performance test was conducted in depth of 100 m, 5 km away from Hupo-port (Korean East Sea), to assess if the developed system is able to collect and lift manganese nodules from seafloor. In August of 2010, in-situ test of automatic path tracking control of MineRo was performed in depth of 120 m at the same site. For path tracking control, a localization algorithm determining MineRo's position on seabed is prerequisite. This study proposes an improved underwater navigation algorithm through estimation of MineRo's kinematic parameters. In general, the kinematic parameters such as track slips and slip angle are indirectly calculated using the position data from USBL (Ultra-Short Base Line) system and heading data from gyro sensors. However, the obtained data values are likely to be different from the real values, primarily due to the random noise of position data. The aim of this study is to enhance the reliability of the algorithm by measuring kinematic parameters, track slips and slip angle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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