• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.13-19
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• 2011

본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.33-39
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• 2005

본 논문에서는 퍼지와 신경회로망을 혼합한 FNN(Fuzzy Neural Network) 제어기를 이용한 유도전동기의 최대 토크 제어를 제시한다. 먼저 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위하여 FNN 제어기를 설계한다. 다음은 유도전동기의 최대토크 제어를 위하여 주어진 부하토크에서 고정자 전류를 최소화하여 단위 전류당 발생토크를 높인다. 본 논문에서 제시한 FNN을 이용한 최대토크 제어의 특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1113-1114
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• 2011

This paper is proposed design of high performance controller of SynRM drive using FNN and NNC. Also, This paper is proposed of designing fuzzy neural network controller(FNNC) which adopts the fuzzy logic to the artificial neural network(ANN). FNNC combines the capability of fuzzy reasoning in handling uncertain information and the capability of neural network in learning from processes. This controller is controlled speed using FNNC and model reference adaptive fuzzy control(MFC), and estimation of speed using ANN. The performance of proposed controller was demonstrated through response results. The results confirm that the proposed controller is high performance and robust under the variation of load torque and parameters.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제28회 학술발표회
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• pp.77-107
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• 1995

This paper documents the development of a fuzzy logic based incident detection model for urban diamond interchanges. Research in incident detection for intersections and arterials is at a very initial stage. Existing algorithms are still far from being robust in dealing with the difficulties related with data availability and the multi-dimensional nature of the incident detection problem. The purpose of this study is to develop a new real-time incident detection model for urban diamond interchanges. The development of the algorithm is based on fuzzy logic. The incident detection model developed through this research is capable of detecting lane¬blocking incidents when their effects are manifested by certain patterns of deterioration in traffic conditions and, thereby, adjustments in signal control strategies are required. The model overcomes the boundary condition problem inherent in conventional threshold-based concepts. The model captures system-wide incident effects utilizing multiple measures for more accurate and reliable detection, and serves as a component module of a real-time traffic adaptive diamond interchange control system. The model is designed to be readily scalable and expandable for larger systems of arterial streets. The prototype incident detection model was applied to an actual diamond interchange to investigate its performance. A simulation study was performed to evaluate the model's performance in terms of detection rate, false alarm rate, and mean time to detect. The model's performance was encouraging, and the fuzzy logic based approach to incident detection is promising.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.353-360
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• 2017

단일 센서 기반 반향음 제어 시스템은 하나의 센서 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하여 추정하고, 입사신호로부터 반대위상의 신호를 발생시킴으로써 반향음을 감소시킨다. 본 논문에서는 단일 센서 기반 반향음 제어 시스템을 위한 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 측정된 반향음 경로와 제어 경로의 임펄스 응답을 사용하여 최적 제어 필터 설계가 가능함을 보였다. 제안된 최적 필터를 기반으로 하는 반향음 제어 알고리즘은 기존의 적응 필터 기반 알고리즘에 비해 더 우수한 제어 성능을 얻을 수 있으며, 초기 수렴시간 없이 반향음을 효과적으로 제어한다. 1차원 음향 덕트 환경에서 얻어진 신호를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과로부터 제안한 최적 필터가 잡음 환경에서도 강건한 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.46-55
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• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.61-71
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• 2009

자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권7호
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• pp.601-608
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• 2015

유연날개의 공력 및 구조 설계값을 설계 변수로 하여 정적 상태에서의 정적 공탄성해석 및 최적화를 수행하였다. 정적 공탄성해석과 최적화를 위해 상용 해석소프트웨어들이 연계된 강건한 다분야 최적설계 시스템을 개발하였다. 최적화 설계변수로는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각과 날개 위아래 스킨 두께를 설정하였다. 전역적 다목적 최적화를 위해 실수기반 적응영역 다목적 유전자 알고리즘을 적용하였으며 계산시간을 줄이기 위해 메타모델로 서포트벡터회귀 기법을 적용하였다. 유연날개에 대한 파레토 결과 분석을 통해 최대 항속시간과 최소 중량에 대한 최적 결과를 확인하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제57호
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• pp.175-189
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• 2006

Because a packet loss brings about degradation of speech quality, VoIP speech coders have PLC (Packet Loss Concealment) mechanism. G.711, which is a mandatory VoIP speech coder, also has the PLC algorithm based on pitch period replication. However, it is not robust to burst losses. Thus, we propose two methods to improve the performance of the original PLC algorithm in G.711. One adaptively utilizes voiced/unvoiced information of adjacent good frames regarding to the current lost frame. The other is based on adaptive gain control according to energy variation across the frames. We evaluate the performance of the proposed PLC algorithm by measuring a PESQ value under different random and burst packet loss simulating conditions. It is shown from the experiments that the performance of the proposed PLC algorithm outperforms that of PLC employed in ITU-T Recommendation G.711.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.186-191
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• 2015

Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.