• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.5
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• pp.191-197
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• 2009

In this paper, multi-variable fuzzy model for efficient combustion control of refuse incineration plant is obtained. First, to obtain model of incineration plant which is complex and nonlinear multi-variable fuzzy modeling is performed. Obtained multi-variable fuzzy model predicts outputs of incinerator almost exactly. Then using multi-variable fuzzy model we can build simulator which is used as operation simulator for building of control strategy and training of operator.

• Journal of the Korean Institute of Navigation
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• v.24 no.4
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• pp.235-246
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• 2000

인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.334-340
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• 2002

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.479-482
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.1 s.45
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• pp.127-135
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• 2007

As the Internet is used widely, criminal offense that use computer is increasing, and an information security technology to remove this crime is becoming competitive power of the country. In this paper, we suggest network-based intrusion detection system that use fuzzy expert system. This system can decide quick intrusion decision from attack pattern applying fuzzy rule through the packet classification method that is done similarity of protocol and fixed time interval. Proposed system uses fuzzy logic to detect attack from network traffic, and gets analysis result that is automated through fuzzy reasoning. In present network environment that must handle mass traffic, this system can reduce time and expense of security

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1992.10a
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• pp.502-506
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• 1992

In this study, we proposed the fuzzy modeling method and designed a model-based logic controller for Activated and Sludge Process(A.S.P.) in sewage treatment. The identification of the structure of fuzzy implications is carreid out by use of fuzzy c-means clustering algorithm. And to identify the parameters of fuzzy implications, we used the complex and the least square method. To tune the premise parameters automatically the complex method is implemented. The model-based fuzzy controller is designed by rules generated from the identified A.S.P. fuzzy model. The feasibility of the proposed approach is evaluated through the identification of the fuzzy model to describe an input-output relation of the A.S.P.. The performance of identified model-based fuzzy controller is evaluated through the computer simulations.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.4
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• pp.82-91
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• 1997

In this paper, a design method of the boiler-turbine control system in the coal fired power plant is proposed. We need to control electric output and drum pressure and water level in drum to guarantee stable operation and save energy for generating electricity and decrease air pollution in the boiler-turbine system. This boiler-turbine control system is composed of reference model part and model following part. The multivariable boiler-turbine system is separated into 3 SISO(Single Input Single Output) systems applying the concept of relative gain matrix. Each 3 reference models for separated boiler-turbine system are composed of 1st order nominal plant and hysteresis integral control system and they make good dy¬namic response with no overshoot and fast rising time. Each fuzzy controller to follow as close as possible to the response of each reference model is designed. The robustness and the good tracking property can be achieved using 5150 fuzzy controllers when there are modeling errors, disturbances and parameter pertur¬bations. The effectiveness of the proposed design method is verified through simulations.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.146-150
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• 1996

본 논문은 감성제품 및 부품의 형상데이터 처리시스템 구축을 목적으로한다. 감성공학적 디자인요 소변환 지원시스템의 전체구조는 다변량해석형기법을 활용하여 인간의 감성과 디자인과의 관련성을 분 석하고 이 결과들을 데이터베이스로구축하는 부분과 퍼지논리을 이용하여인간의 감성과 제품형상을 연결하는 추론기관 그리고 감성제품 및 부품의 구조를 지원하는 형상데이터 처리시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 형상데이터베이스를 이용한 형상데이터 처리시스템 구축에 관한 연구를 실시하여 보았다. 최근에 와서 데이터베이스 설계시 실세계의 데이터를 더욱 충실히 표현하기 위해 이를 객체 (object)를 사용하여나타낸 후, 이 객체들 사이에 존재하는 관련성에 관한 정보를 이용하여 데이터베 이스를 설계하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 제품 세분화 과정에 객체지향 모델링기법을 고객의 감성이 잘 반영되는 가전제품 중 전화기에 적용하여 감성제품 및 부품의 형상데이터베이스를 구축하였다. 이러한 형상데이터 처리시스템은 제품설계 및 디자인 분야에 다양하고 폭넓게 적용 및 응용될 수 있을 것이며감성을 중시하는 미래의 제품설계분야에 적지않은 영향을 미칠 것으로기대된다ㅣ.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.571-576
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• 2002

There have been a lot of considerations dealing with improving the performance of neuro-fuzzy system. The studies on the neuro-fuzzy modeling have largely been devoted to two approaches. First is to improve performance index of system. The other is to reduce the structure size. In spite of its satisfactory result, it should be noted that these are difficult to extend to high dimensional input or to increase the membership functions. We propose a novel neuro-fuzzy system based on the efficient clustering method for initializing the parameters of the premise part. It is a very useful method that maintains a few number of rules and improves the performance. It combine the various algorithms to improve the performance. The Expectation-Maximization algorithm of Gaussian mixture model is an efficient estimation method for unknown parameter estimation of mirture model. The obtained parameters are used for fuzzy clustering method. The proposed method satisfies these two requirements using the Gaussian mixture model and neuro-fuzzy modeling. Experimental results indicate that the proposed method is capable of giving reliable performance.