[논문]가변형 키오스크를 위한 지능제어 시스템 설계

경여선; 김주웅; 유영철; 정성부; 엄기환

가변형 키오스크를 위한 지능제어 시스템 설계
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경여선 (동국대학교 전자공학과) , 김주웅 (동국대학교 전자공학과) , 유영철 (동국대학교 전자공학과) , 정성부 (서일대학교 컴퓨터전자과) , 엄기환 (동국대학교 전자공학과)

가변 메카니즘은 키오스크를 이용하는 사용자의 키와 위치를 초음파 센서를 통하여 감지하고, 이를 통하여 적정한 높이와 키오스크의 방향을 조절한다. 본 논문에서는 가변형 키오스크의 높이와 방향 제어를 위하여 ADALINE-퍼지 논리 시스템 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 가변형 키오스크 시스템이 사용자의 방향과 높이에 따른 제어 동작을 제대로 수행하는지 대하여 Widrow-Hoff 델타 규칙과 실험을 통하여 성능을 비교 검토 하였다.

Variable mechanism perceives height and location of the person who use Kiosk system then control the machine to proper height and location. In this paper, we propose ADALINE-Fuzzy logic system control method for control height and direction of the variable kiosk. To prove usefulness of proposed system, we performed Widrow-Hoff delta rule experiment and carried out examination and comparison of control performance about heigh and direction of the person using kiosk system.

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문제 정의

본 논문에서 가변형 키오스크 높이와 방향 제어를 위하여 ADALINE-퍼지 논리 시스템 제어방식을 제안한다. 이 방식은 ADALINE 모델이 입력과 출력층 하나로 구성이 간단하여 연결강도를 직접 퍼지 논리 시스템으로 조절할 수 있다.
본 논문에서는 가변형 키오스크의 높이와 방향 제어를 위한 ADALINE-퍼지논리 제어방식을 제 안하였다. 이는 ADALINE 모델로, 연결강도를 직접 퍼지 논리 시스템으로 조절할 수 있다.

제안 방법

본 논문에서는 ADALINE의 학습 방식으로 퍼지 논리 시스템으로, 연결강도를 자동 조정한다. 퍼지 논리 시스템 한 개로 스케일링 팩터만 다르게 여러 출력을 얻는다.
그림 5, 6는 실제 제작한 기기의 사진이다. 상단 선반은 축이 회전함에 따라 상하로 움직이도록 설계했다. 축은 AC 모터와 연결되어 있다.
퍼지 논리 시스템 출력 스케일링 팩터는 각 1로 하였다. 실제 제어에 있어 실시간 구현을 위해 PC내부의 timer interrupt를 이용하여 정확한 샘플링 주파수를 구현하였다. 실험 조건은 시뮬레이션과 같이 하여 델타 규칙을 사용한 경우의 실험 결과와 제안한 방식의 실험 결과를 비교한 그래프는 그림 10,11과 같다.
일반적인 기존 키오스크 시스템은 위치나 방향이 고정적이어서 신체적인 조건에 따라 유동적으 로 적용되기에는 어려움이 있다. 이러한 불합리성을 극복하기 위한 가변형 메카니즘의 필요성에 따라 본 논문에서 제안한 메카니즘은 초음파 센서를 통해 사용자의 키와 위치 감지하고, 기기의 적정 높이와 방향을 조절한다.
사용자가 센서에서 1m이내의 값이 2초 이상 감지되면 시스템은 사용자의 접근을 인지한다. 이에 따라 높이 조절을 위한 높낮이조절 인식 초음파 센서를 동작 시켜 사용자의 키를 측정한다. 센서가 초기에 무한대의 값을 감지할 경우 키가 기기보다 낮은 것으로 판단, 센서가 1m이내의 값을 가질 때까지 그 높이를 내린다.
표 1은 구성한 퍼지 제어 규칙이며, N(Negative), Z(Zero), P(Positive)는 퍼지 소 속 함수이다. 퍼지 제어 규칙은 출력 경향을 분석하여 결정하였다.

대상 데이터

정보는 MCU로 전달되고, 처리된 출력신호는 모터로 전달되어 동작을 실행한다. MCU로 ATmega 128칩이 이용되었고 높낮이, 방향회전 모터로 AC모터가 이용되었다.

데이터처리

퍼지 논리 시스템은 하나로 구성, 여러 연결강도를 스케일링 팩터만 다르게 하여 조절하며 시스템의 입력으로는 오차, 오차의 변화분을 이용, 출력은 연결강도의 변화분을 이용한다.[4] 제안한 방식의 유용성 확인을 위해 Widrow- Hoff 델타 규칙 시 뮬레이션 및 실험으로 성능을 비교 검토한다.

이론/모형

그림 1은 동작 메커니즘 블록도이다. 사용자 정보 인식을 위해 DAS 초음파센서를 이용하였다. 정보는 MCU로 전달되고, 처리된 출력신호는 모터로 전달되어 동작을 실행한다.
샘플링 시간은 0.01초이고, Runge-Kutta 4th order 적분 알고리즘을 사용하였다.
퍼지 논리 시스템의 퍼지 제어 규칙과 소속함수 구성은, 델타 규칙을 이용한 시뮬레이션 데이터를 기반 했다. 표 1은 구성한 퍼지 제어 규칙이며, N(Negative), Z(Zero), P(Positive)는 퍼지 소 속 함수이다.
퍼지 제어 규칙을 이용하여 퍼지 추론은 최소최대 연산을, 비퍼지화는 무게 중심법을 사용한다. 그림 8은 입출력 관계를 나타낸 것이다.

성능/효과

그림 10에서는 60°에서 접근하는 키가 170cm인 사람에 대한 인식을 조건으로 실험하였다. 그래프에서 델타 방식을 사용한 결과는 각도와 높이 각각 D.D.A(direction control by delta algorithm), H.D.A(height control by delta algorithm)으로 표기하였고, 제안한 방식을 통한 결과를 DP.A(direction control by proposed algorithm)와 H.P.A(height control by proposed algorithm)으로 나타내었다.
따라 서 이를 전제로 실험을 진행하여 그림 11의 그래프와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 그림 10, 11에서 보듯 제안한 방식이 델타 방식보다 빠르고 안정적으로 동작 제어를 수행함을 확인했다.
퍼지 논리 시스템은 하나로 구성하여 여러 개의 연결 강도를 스케일링 팩터만 다르게 조절하며, 퍼지 논리 시스템의 입력으로는 오차, 오차의 변화분을 이용, 출력은 연결강도의 변화분을 이용한다. 유 용성 확인을 위하여 가변형 키오스크 시스템의 방향과 높이 제어에 대하여 Widrow-Hoff 델타 규칙과 실험을 통하여 성능을 비교 검토한 결과 제어 성능이 우수함을 확인했다.

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