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퍼지 PD+I 제어 방식을 적용한 Two-wheel Balancing Mobile Robot
엄기환(Ki-Hwan Eom),이규윤(Kyu-Yun Lee),이현관(Hyun-Kwan Lee),김주웅(Joo-Woong Kim) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.45 No.1
자유롭고 빠르게 이동할 수 있도록 도와주는 개인 이동 수단인 two-wheel balancing vehicle은 inverted pendulum 시스템의 원리를 이용한 것으로, 최근 들어 많은 연구가 이루어지고 있고 이를 이용한 제품이 실제 사용되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어이론을 이용한 two-wheel balancing vehicle에 대한 제어성능을 개선시키는 새로운 제어방식을 제안한다. 제안한 방식은 퍼지 PD+I 제어방식으로 향상된 PID 제어의 일종으로 2개의 입력과 1개의 출력을 가진 퍼지시스템에 적분 신호를 더함으로써 출력신호를 만든다. 퍼지시스템의 비선형성은 시간공정에서 비례신호와 미분신호의 가중치를 변화함으로써 최적의 출력제어신호를 만들어낸다. 제안한 퍼지 PD+I 제어방식의 유용성을 알아보기 위해 two-wheel balancing mobile robot에 대해 시뮬레이션과 실험의 결과를 통해, 제안한 퍼지 PD+I 제어방식이 일반적인 PID 방식보다 우수한 성능을 가지고 있음을 알 수가 있다. A two-wheel balancing vehicle, which helps people moving freely and fast, and is applied from inverted pendulum system, has been widely researched and developed, and some products are came into a market in actuality. Until now, the two-wheel balancing vehicles developed have chosen the general PID control method. In this paper, we propose a new control method to improve a control capacity for a two-wheeled balancing vehicle for human transportation. The proposed method is the fuzzy PD+I control that is one of the improved PID control, and it contains a 2input-1output fuzzy system. This fuzzy system processes signals from proportional and derivative controller, and the fuzzy output signal generates the final output by summing up integral signal. The non-linearity of the fuzzy system makes an optimal output control signal by changing weight of the proportional signal and the derivative signal in process of time. We have simulated the fuzzy PD+I control system and experimented by implementing the two-wheel balancing mobile robot to verify the advantages of the proposed fuzzy PD+I control method in comparison with general PID control. As the results of simulation and experimentation, the proposed fuzzy PD+I control method has better control performance than general PID in this system and improves it.
활성화 함수의 이득 가변화를 이용한 역전파 알고리즘의 성능개선
정성부,이현관,엄기환,Chung, Sung-Boo,Lee, Hyun-Kwan,Eom, Ki-Hwan 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.38 No.6
In order to improve the several problems of the general backpropagation, we propose a method using a fuzzy logic system for automatic tuning of the activation function gain in the backpropagation. First, we researched that the changing of the gain of sigmoid function is equivalent to changing the learning rate, the weights, and the biases. The inputs of the fuzzy logic system were the sensitivity of error respect to the last layer and the mean sensitivity of error respect to the hidden layer, and the output was the gain of the sigmoid function. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on the parity problem, function approximation, and pattern recognition. The results show that the proposed method has considerably improved the performance compared to the general backpropagation. 일반적인 역전파 알고리즘의 여러 가지 문제점들을 개선하기 위하여 활성화 함수의 이득을 퍼지 로직 시스템을 이용하여 자동 조절하는 방식을 제안하였다. 퍼지 로직 시스템을 구성하기 위하여 먼저 활성화 함수의 이득의 변화가 학습율, 연결강도 바이어스 등의 변화와 등가인 관계를 조사하였다 퍼지 로직 시스템의 입력은 마지막층에 대한 오차의 감도와 은닉층에 대한 오차의 평균 감도를 사용하였고, 출력은 활성화 함수의 이득을 사용하였다. 제안한 방식과 일반적인 역전파 알고리즘을 패리티 문제, 함수 근사화 문제 및 패턴 인식 문제등에 대하여 시뮬레이션하여 비교 검토한 결과 수렴비, 평균 학습 반복수, 정말도 및 새로운 입력 에 대한 원하는 오차 범위의 출력을 얻는 등의 성능이 개선됨을 알았다.
노약자 보호를 위한 무선 3축 가속도 센서를 이용한 움직임 검출시스템
최정연,정성부,이현관,엄기환,Choi, Jeong-Yeon,Jung, Sung-Boo,Lee, Hyun-Kwan,Eom, Ki-Hwan 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.11
본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다. This paper proposes an monitoring system of elder and feeble person's motion activity using an object's motion activity data. The proposed system used wireless 3-axis sensor module, product by Freescale(Wireless Sensing Triple Axis Reference Design Board (ZSTAR)). We distribute sensing data into three classes using Neural Network System SVM. We find performance of proposed system that simulate some case about walk, past walk, fallen. Classify result data and graph of sensing data present succes rate 80%.
근전도 신호의 스펙트럼 추정을 이용한 신경회로망 패턴 분류
정경권(Kyung Kwon Jung),이용구(Yong Gu Lee),이현관(Hyun Kwan Lee),엄기환(Ki Hwan Eom) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
In this paper, we propose a method of pattern recognition of EMG signals of hand gesture using spectral estimation and neural network. Proposed system is composed of the Yule-Walker algorithm and the LVQ. The use of the Yule-Walker algorithm is to estimates the power spectral density (PSD) of the signal. The spectral estimate returned is the magnitude squared frequency response of AR model. A fine tuning step will then be incorporated to improve the accuracy of the classification by way of the LVQ. We describe in detail the experiment conducted to verify the usefulness of the proposed method for EMG pattern classification of hand gesture.