• 전기의세계
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• v.46 no.3
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10d
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• pp.229-231
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• 2006

본 논문은 매입형 영구자석 전동기의 고정자 전압방정식으로부터 관측기를 구성하고, 회전자 좌표계상에서 추정속도를 구하여 퍼지제어기를 이용한 속도 보상 센서리스제어를 수행하였다. 전동기의 전압방정식과 퍼지제어기만을 이용하기 때문에 전동기의 기계적 방정식에서 발생하는 기계적 제정수의 영향에 대해 강인한 특성을 갖는다. 제안된 알고리즘의 타당성과 강인함은 실제 구동을 통하여 증명한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.11
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• pp.2474-2479
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• 2012

A sensorless vector control of an induction motor provides a good performance in the middle and high speed region. However, in the low speed region, it is very difficult to implement the sensorless vector controller because the feeding voltage measured by the motor is very low. In this paper, to improve the performance of a sensorless vector control of an induction motor in the low speed region under 3Hz, we proposed the fuzzy logic controller using the zooming algorithm. To verify the performance of the proposed controller, an experiment has been performed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.330-336
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• 2005

Existing Bayesian update method using ultrasonic sensors only for mobile robot map building has a problem of the quality of map being degraded in the wall with irregularity, which is caused by the wide beam distribution. For improving this problem, an infrared sensors aided map building method is presented in this paper. Information of obstacle at each region in ultrasonic sensor beam is acquired using the infrared sensors and the information is used to get the confidence of ultrasonic sensor information via fuzzy inference system and genetic algorithm. Combining the resulting confidence with the result of Bayesian update method, an improve map is constructed. The proposed method showed good results in the simulations and experiments.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.16 no.5
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• pp.484-493
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• 2011

The MPPT algorithm using neuro-fuzzy controller is proposed to improve the performance of fuzzy controller in this paper. The width of membership function and fuzzy rule have an effect on the performance of fuzzy controller. The neuro-fuzzy controller has the response characteristic which is superior to the existing fuzzy controller, because of using the optimal width of the fuzzy membership function through the neural learning. The superior control characteristic of a proposed algorithm is confirmed through simulation and experiment results.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.408-414
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• 2009

A GPS/INS system is widely used in the UGV to estimate position during the mission. However, there are few restrictions when a GPS/INS system used alone. For example, GPS provides precise location information but easily interrupted by external factors like weather, environment, etc. INS provides continuous location data but positioning errors grew very rapidly with time. Therefore, it is necessary to integrating multi-sensors for more continuous and correct position estimation. In this paper, we propose location estimation algorithm of the UGV for GPS/INS integrated system that combines Fuzzy Inference and Unscented Particle Filter(UPF) to improve navigation. Fuzzy inference provides the simplest method integrating GPS/INS and UPF is non-linear estimation filter well suited to the correction of errors. The performance of the proposed algorithm was tested to compare with other algorithms. the results show that the proposed algorithm is more accuracy in position estimation and ensures continuous position tracking.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.530-536
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• 2008

Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements. In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11a
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• pp.242-243
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• 2007

본 논문은 1310nm 단일모드 광섬유를 이용하여 온도센서로 활용하기 위한 연구이다. 기존광섬유센서의 연구는 복잡한 여러 가지 기기를 이용하여 구성된 시스템이었다. 그리고 산란 변화를 주기 위하여 Bragg 격자나 Pulse generator를 이용하여 광주파수의 변화를 측정하거나, YAG 레이저를 이용 벌크형 시스템을 택하여 구성하였는데 실험 환경을 구성하는 어려움과 측정된 데이터의 정확도에 대한 문제점이 있었다. 본 연구에서 제안한 유도 브릴루앙 산란(sBs: stimulated Brillouin scattering)광을 이용한 온도센서 시스템은 기존의 측정방식 보다 간소화된 직렬방식의 시스템이다. 광주파수에서 발생하는 노이즈와 애매한 결과에 대해서 신뢰성과 정확도를 확보하기 위하여 지능형인 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용하여 분석함으로써 기존 시스템 보다 정확한 데이터를 얻고자 하였다. 본 연구에서 sBs는 빛의 산란 특성 중 광주파수가 온도에 변화에 대해 각각의 온도 변화당 천이가 이루어졌음을 측정하였다. 시스템에서 출력된 데이터를 뉴로-퍼지로 분석한 변화율은 1.1MHz/의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.454-460
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• 1998

본 논문은 전장에서의 표적 식별을 위해 다수의 센서가 사용되는 환경에서 요구되는 융합방법론에 대해 간단히 살표 보고 이에 대한 차이점을 비교한다. 다수의 센서를 사용함으로써 각각의 센서가 가진 중복성, 보완성을 활용하여 센서가 제공하는 정보의 불확실성을 줄일수 있는 가능성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 알고리즘, Dempster-Shafer 이론 그리고 퍼지 융합 방법 등에 대한 간단히 소개하고 임의의 표적과 특성값을 설정하여 융합 알고리즘간의 성능을 비교하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.4
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• pp.343-351
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• 2000

This paper introduces a new rotor position estimation algorithm for the Switched Reluctance Motor, based on the magnetizing curves only at aligned and unaligned rotor positions. The flux linkage is calculated by measured data from phase voltage and phase current, and calculated data are used as the input of magnetizing profiles for rotor position detection. The fuzzy flux observer using novel knowledge-based fuzzy controller are presented to achieve sensorless control of the SRM. The method for selecting optimal angle is proposed for the rotor position detection. The robustness of the proposed algorithm is proved through the comparison of the simulation and experimental results.