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- 저자 : 노선영 (검색결과 54 건)
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Design of target tracking system using a new intelligent algorithm
노선영,주영훈,박진배 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.7
When the maneuver occurs, the performance of the standard Kalman filter has been degraded because mismatches between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, the unknown acceleration is determined by using the fuzzy logic based on genetic algorithm(GA) method. This algorithm is the method to estimate the increment of acceleration by a fuzzy system using th relation between maneuver fitler residual and non-maneuvering one. To optimize this system, a GA is utilized. And then, the modified filter is corrected by the new update equation method which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. To shows the feasibility of the suggested method with only one filter, the computer simulations system are provided, this method is compared with multiple model method.
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Preparation of Photocatalytic Active Inorganic Nanofibers Using Electrospinning
노선영,홍주형,김형섭,Noh, Sun-Young,Hong, Joo-Hyung,Kim, Hyung-Sup The Korean Fiber Society 2011 한국섬유공학회지 Vol.48 No.2
To obtain $TiO_2$ inorganic nanofibers, TiP/PVAc solutions were electrospun and calcined. Their microscopic structures and morphologies were characterized using FT-IR, WAXD, and SCM. The effects of the spinning and the calcination conditions on crystal formation and structure were then studied. Also, the specific surface area and the photocatalytic activity of the inorganic fibers wcre examined. The Study revealed that fibers with anatase structure showed higher specific sur/ace area and better photocatalytic activity than fibers with a rutile structure.
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IMM method using kalman filter with 려쿄 gain
노선영,주영훈,박진배 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.2
In this paper, we propose an interacting multiple model (IMM) method using intelligent tracking filter with fuzzy gain to reduce tracking errors for maneuvering targets. In the proposed filter, the unknown acceleration input for each sub-model is determined by mismatches between the modelled target dynamics and the actual target dynamics. After a acceleration input is detected, the state estimates for each sub-filter are modified. To modify the accurate estimation, we propose the fuzzy gain based on the relation between the filter residual and its variation. To optimize each fuzzy system, we utilize the genetic algorithm (GA). The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive interacting multiple model(AIMM) method and input estimation (IE) method through computer simulations.
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노선영 한국디자인지식학회 2007 디자인지식저널 Vol.4 No.-
초기의 국내 아파트 브랜드의 명칭은 단순히 건설 회사 이름에 지역명을 붙였었다. 이러한 형태는 현재에도 사용되고 있으며, 아파트 브랜드 이미지의 가치를 정하는데 최소한의 정보로써 가장 중요한 자리를 잡아 왔다. 하지만, 건설 회사의 수가 증가함에 따라 각 기업에서는 소비자의 욕구에 맞춘 다양한 콘셉트의 아파트를 건축하기 시작하였고, 경쟁 업체와의 차별화된 브랜드 이미지가 필요하게 되면서 국내 아파트 브랜드 이미지의 시각적 표현에 대한 연구가 활발히 진행되게 되었다. 아파트 브랜드 이미지화에서 가장 주목할만한 것은 브랜드네임을 만드는 데 있어 의미적 요소에 독특하고 차별화된 형태와 칼라로 시각적 효과를 주어 소비자에게 강한 인상을 주는 데에 있다. 또한, 아파트 콘셉트에 맞는 브랜드 이미지를 강하게 각인시켜 소비자의 구매욕을 상승을 꾀하고 있다. 이는 기존의 아파트 소비자들이 입지요건이나 교통, 교육, 환경 등을 고려했던 것과 달리 최근에는 브랜드의 이미지 또한 하나의 구매요인으로 크게 영향을 미치게 되었기 때문이다. 따라서 본 연구는 국내 아파트 브랜드가 성공적인 이미지를 개발하려면 어떻게 해야 하는지를 고찰하고자 각 건설 회사들의 브랜드 이미지를 시각적 요소로 살펴보고, 동시에 의미적 요소, 형태, 칼라요소 그리고 이미지 포지셔닝에 대한 분석을 통하여 향후 국내 건설 회사들의 아파트 브랜드 이미지의 시각적 표현에 대하여 성공적인 방향을 제시하고자 한다.
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노선영,박진배,주영훈 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.5
In this paper, we consider the optimal fuzzy filter of nonlinear discrete-time with estimation error variance constraint. First, the Takagi and Sugeno(T-S) fuzzy model is employed to approximate the nonlinear system. Next, the error state is mean square bounded, and the steady state variance of the estimation error of each state is not more than the individual predefined value. It is shown that, the addressed problem can be carried out by solving linear matrix inequality(LMI) and some algebraic quadratic matrix inequalities. Finally, some examples are provided to illustrate the design procedure and expected performance through simulations. 본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.
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Robust Fuzzy Filter for Nonlinear Systems
노선영,주영훈,박진배 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
An error variance constrained filter admits the system to have invariant measurement noise with intensity as large as possible. In this note, we consider the robust fuzzy filter of nonlinear discrete-time with estimation error variance constraint. First, the Takagi and Sugeno(TS) fuzzy model is employed to approximate the nonlinear system. Next, the error state of the fuzzy system is presented via the minimal variance characteristic of Kalman filter when both intensities of the model noise and measurement noise are fixed. It is shown that, the addressed problem can be carried out by solving linear matrix inequalities(LMIs). Simulation examples are provided to illustrate the design procedure and expected performance.
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Fuzzy Kalman filtering for a nonlinear system
노선영,주영훈,박진배 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
In this paper, we propose a fuzzy Kalman filtering to deal with a estimation error covariance. The T-S fuzzy model structure is further rearranged to give a set of linear model using standard Kalman filter theory. And then, to minimize the estimation error covariance, which is inferred using the fuzzy system. It can be used to find the exact Kalman gain. We utilize the genetic algorithm for optimizing fuzzy system. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.
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