• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1642_1643
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• 2009

일반적으로, 퍼지 예측 시스템의 성능은 데이터의 특성과 퍼지 집합을 생성하기 위한 클러스터일 기법에 매우 의존적이다. 하지만, 예측을 위한 시계열 데이터들은 자연현상에 기인하는 강한 비선형적 특성을 가지고 있으므로 적합한 시스템을 구현하는 것에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 시계열의 비선형적 특성을 적절히 취급하기 위하여, 그들로부터 생성 가능한 차분 데이터 중, 유효한 차분데이터를 이용하여 다중 모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써, 보다 우수한 예측이 가능하도록 하였으며, 퍼지 시스템의 모델링에는 교차 상관분석기법에 따른 계층적 구조의 클러스터링 기법 (Hierarchical Cross-correlation and K-means Clustering Algorithms: HCKA)을 적용하여, 시스템을 위한 규칙기반의 적합성을 높일 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.337-342
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• 2014

This paper is aims to build the advancement structural model of GICOMS through identification of required system and improvement for implementation of e-Navigation. We derived nine improvement subject for model of advanced GICOMS through the analysis of problems for GICOMS and brainstorming with expert in the maritime safety. And we analyzed the structure of nine improvement subject using by FSM(Fuzzy Structural Modeling) method, and proposed a structural model that to grasp the correlation between elements. As a result, we found out that "advancement of GICOMS" is the final goal, and "improvement a system of information production", "improvement a scheme of information providing", "linkage between GICOMS and VTS" and "building global networks for safety cooperation" are located lowest level. Especially, "advancement of GICOMS" is influenced by "advancement function of VMS" and "Activation of usage" on middle level. We suggested that utilizing state-of-the-art IT facilities, equipment and expertise to improve and enhance the user-centered transition such as maritime workers for advancement of GICOMS based on proposed structure model.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2004.11a
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• pp.343-348
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• 2004

Since the destruction of World Trade Center the attention of the united States and the wider international community has focussed upon the need to strengthen security and prevent terrorism. This paper suggests an analysis prior to risk factor and structure for anti-terrorism in the korean maritime society. For this, in this paper, maritime terror risk factor was extracted by type and case of terror using brainstorming method. Also, risk factor is structured by FSM method and analyzed for ranking of each risk factor by AHP. At the result, the evaluation of risk factor is especially over maximum factor for related external impact.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.29 no.6 s.102
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• pp.487-493
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• 2005

Since the destruction of World Trade Center the attention of the United States and the wider international community has focussed upon the need to strengthen security and prevent terrorism This paper suggests an analysis prior to risk factor and structure for anti-terrorism in the korean maritime society. For this, in this paper, maritime terror risk factor was extracted by type and case of terror using brainstorming method. Also, risk factor is structured by FSM method and analyzed for ranking of each risk factor by AHP. At the result, the evaluation of risk factor is especially over maximum factor for related external impact.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2089-2090
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• 2006

본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.3
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• pp.267-272
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• 2012

This paper propose the implementation of robust fuzzy controller for controlling an active magnetic bearing (AMB) system with 6 degree of freedom (DOF). A basic model with 6 DOF rotor dynamics and electromagnetic force equations for conical magnetic bearings is proposed. The developed model has severe nonlinearity and uncertainty so that it is not easy to obtain the control objective. For solving this problem, we use the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model which is suitable for designing fuzzy controller. The control object in the AMB system enables the rotor to rotate without any phsical contact by using magnetic force. In this paper, we analyze the nonlinearity of the active magnetic bearing system by using fuzzy control algorithm and desing the robust control algorithm for solving the parameter variation. Simulation results for AMB are demonstrated to visualize the feasibility of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.330-335
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• 2004

In this paper, we propose the technique for recognizing the human emotion by using the color image. To do so, we first extract the skin color region from the color image by using HSI model. Second, we extract the face region from the color image by using Eigenface technique. Third, we find the man's feature points(eyebrows, eye, nose, mouse) from the face image and make the fuzzy model for recognizing the human emotions (surprise, anger, happiness, sadness) from the structural correlation of man's feature points. And then, we infer the human emotion from the fuzzy model. Finally, we have proven the effectiveness of the proposed method through the experimentation.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.2
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• pp.149-155
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• 1997

본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.