• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.447-450
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• 2002

본 논문에서는 통합 관리 시스템을 이용하여 현재 김해에 있는 플랜트의 공정상태를 모니터링하고, 퍼지와 신경망을 이용하여 플랜트로부터 얻을 수 있는 데이터를 모델링 함으로써 공정의 상태를 미리 예측이 가능하도록 구성하였다. 이러한 예측된 모델을 이용하여 제어 전략을 설계함으로써 최적화된 제어 파라미터를 찾을 수 있으며, 특히 비정상적으로 들어오는 데이터에 대해서는 플랜트의 공정상태를 진단할 수 있는 가능성을 보이고 있다. 또한 기존의 통합 관리 시스템을 관리자라면 누구나 장소에 구애받지 않고 플랜트의 공정상태를 모니터링 할 수 있도록 웹을 이용하여 개발함으로써 플랜트의 능률성과 효율성 향상 및 인건비 절약 등 플랜트의 효율을 개선시킬 수 있다 즉, 네트워크가 구축되어 있는 곳이면 어디서나 모니터링이 가능하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.393-396
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• 2006

본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위한 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹갬(web cam)영상에서 대상체의 특징을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.25-28
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• 2006

사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.33-38
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• 2014

The FCM based hybrid RBF network is a heterogeneous learning network model that applies FCM algorithm between input and middle layer and applies Max_Min algorithm between middle layer and output. The Max-Min neural network uses winner nodes of the middle layer as input but shows inefficient learning in performance when the input vector consists of too many patterns. To overcome this problem, we propose a dynamic learning rate control based on fuzzy logic. The proposed method first classifies accurate/inaccurate class with respect to the difference between target value and output value with threshold and then fuzzy membership function and fuzzy decision logic is designed to control the learning rate dynamically. We apply this proposed RBF network to the character recognition problem and the efficacy of the proposed method is verified in the experiment.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.4
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• pp.51-60
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• 2011

Authentication model in the wireless environment has many security vulnerabilities. However, there is no adapting standard method in this field. Therefore, we propose a fuzzy logic based authentication model to enhance the security level in the authentication environment. We use fuzzy logic based classification to construct our model, and also additionally utilize improved AHP and case-based reasoning for an appropriate decision making. We compute the context information by using the improved AHP method, use the proposed model to compute the security level for the input data, and securely apply the proposed model to the wireless environment which has diverse context information. We look forward to better security model including cloud computing by extending the proposed method in the future.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.427-430
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• 2005

지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.2
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• pp.440-445
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• 2018

The work presented in this paper deals with a navigation problem for a multiple mobile robots in unknown dynamic environments. The environments are completely unknown to the robots; thus, proximity sensors installed on the robots' bodies must be used to detect information about the surroundings. In order to guide the robots along collision-free paths to reach their goal positions, a navigation method based on a combination of primary strategies has been developed. Most of these strategies are achieved by means of fuzzy logic controllers, and are uniformly applied in every robot. In order to improve the performance of the proposed fuzzy logic, the genetic algorithms were used to evolve the membership functions and rules set of the fuzzy controller. The simulation experiments verified that the proposed method effectively addresses the navigation problem.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.9 s.158
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• pp.761-770
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• 2005

This study applied the fuzzy logic control for the construction of the reservoir operation model which can consider uncertainty of the predicted inflow in determining reservoir release during flood period. The control rule is usually constructed based on the opinion of experts which is a general technique. To improve the drawback of general technique, this study constructed the Fuzzy-Tabu search model automatically established by the fuzzy rule using Tabu search which is a global optimization technique. As the results, the peak release is decreased and the flood control efficiency is improved. The total release is also decreased and this represents the benefit in water use. Consequently, it is confirmed that the effect of flood control can be increased through the constructed model. It also shows that the available water resources after the flood is more increased. So, the proposed Fuzzy-Tabu search model could be better than the actual reservoir operation methodology in the aspect of water use.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.244-251
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• 2007

Intention reading technique is essential to provide personalized services toward more convenient and human-friendly services in complex ubiquitous environment such as a smart home. If a system has knowledge about an user's intention of his/her behavioral pattern, the system can provide mote qualified and satisfactory services automatically in advance to the user's explicit command. In this sense, learning capability is considered as a key function for the intention reading technique in view of knowledge discovery. In this paper, ore introduce a personalized media control method for a possible application iii a smart home. Note that data pattern such as human behavior contains lots of inconsistent data due to limitation of feature extraction and insufficiently available features, where separable data groups are intermingled with inseparable data groups. To deal with such a data pattern, we introduce an effective engineering approach with the combination of fuzzy logic and probabilistic reasoning. The proposed learning system, which is based on IFCS (Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) algorithm, extract probabilistic fuzzy rules effectively from the given numerical training data pattern. Furthermore, an extended architectural design methodology of the learning system incorporating with the IFCS algorithm are introduced. Finally, experimental results of the media contents recommendation system are given to show the effectiveness of the proposed system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.7B
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• pp.1215-1225
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• 2000

본 논문에서느 윈도우에 기반을 둔 지능적인 폴리싱 메커니즘을 제안하다. 이전의 메커니즘들이 소스 파라메터만을 인수로 삼은 반면에, 제안 알고리즘은 링크의 현재 상태를 고려할 수 있도록 망으로부터 얻어진 추가 파라메터를 이용한다. ATM 교환기 노드에서 링크이 점유율을 나타내는 버퍼점유율을 추가 파라메터로 제안하였다. 또한, 소스 트래픽의 효과적인 제어를 위해서 퍼지 논리에 따라 다음 윈도우의 셀 허용치를 결정한다. 제안 알고리즘으 모의실험 결과는 본 알고리즘이 기존 퍼지 알고리즘과 같이 기본 요구사항을 잘 수행함을 보여준다. 그리고, 제안한 버퍼정유율을 포함시킴으로서 다중화기의 셀량에 따른 분산치가 다른 알고리즘에 비해 훨씬 안정되어 감을 보이고 있다. 이러한 점에서, 제안 알고리즘이 귀한 정보인 버퍼점유율을 이용해 폭주를 피하는 등의 더 좋은 망 상태를 추가적인 장점으로 확인할 수 있다.