• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.377-380
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• 2008

본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나태내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.237-241
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• 2001

본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.150-153
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• 2000

본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.11-35
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• 1995

In this paper the fuzzy extension for the classical engineering mechanics problems is studied. The governing differential equation is derived for the buckling loads of the columns with uncertain mediums: the their own weight and the flexural rigidity. The columns with one typical end constraint(hinged1 clarnped/free) and the other finite rotational spring with fuzzy constant are considered in numerical examples. The vertex method is used to evaluate the fuzzy functions. The Runge-Kutta method and Determinant Search method are used to solve the differential equation and determine the buckling loads, respectively. The membership functions of the buckling load are calculated. The index of fuzziness to quantitatively describe the propagation of fuzziness is defined. According to the fuzziness of governing factors, the varlation of index of fuzziness for buckling load is investigated, and the sensitivity for the end constraints is analyzed.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.463-466
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• 2004

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.459-464
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• 2001

This paper discusses a stochastic stabilization of Takagi-Sugeno(TS) fuzzy system with Markovian input delay. The finite Markovian process is adopted to model the input delary of the overall control system. It is assumed that the zero and hold devices are used for control input. The continuous-time TS fuzzy system with the Markovian input delay is discretized for easy handling delay, according, the discretized TS fuzzy system is represented by a discrete-time TS fuzzy system with jumping parameters. The stochastic stabilizibility of the jump TS fuzzy system is derived and formulated in terms of linear matrix inequalities (LNIS)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.564-570
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• 2003

This paper presents an adaptive fuzzy control scheme for nonlinear helicopter system which has uncertainty or unknown variations in parameters. The proposed adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller. The parameters of fuzzy controller are adjusted so that the plant output tracks the reference model output. It is shown that the adaptive law guarantees the stability of the closed-loop system by using Lyapunov function. Several experiments with a small model helicopter having parameter variations are performed to show the usefulness of the proposed adaptive fuzzy controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.524-530
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• 2002

This note suggests a stepwise fuzzy moving sliding surface using Sugeno-type fuzzy system and presents a sliding mode control scheme using it. The fuzzy system has the angle of state error vector and the distance from the origin in the phase plane as inputs and a first-order linear differential equation as output. The surface initially passes arbitrary initial states and subsequently moves towards a predetermined surface via rotating or shifting. This method reduces the reaching and tracking time and improves robustness. Conceptually the slope of the Proposed fuzzy moving sliding surface increases stepwise in the stable region of the phase plane. The surface, however, rotates continuously because the surface is a fuzzy system. The asymptotic stability of the fuzzy sliding surface is proved. The validity of the proposed control scheme is shown in computer simulation for a second-order nonlinear system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.167-170
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• 2003

본 논문에서는 패턴 인식의 전형적인 경우인 보이기 기반 물체 인식(Appearance based object recognition)을 수행하기 위하여, 일반적인 퍼지 분류 모델과, 서포트 벡터 머신을 하이브리드(hybrid) 하게 연결한 서포트 벡터 기반 퍼지 분류 시스템이라는 새로운 방법을 제안하고 이에 대하여 연구한다. 일반적인 분류(classification)문제의 경우 두 클래스로 구분하는데 최적의 성능을 가지고 있는 서포트 벡터 머신이 다중클래스(Multiclass)의 경우 발생 하는 계산량의 증가 문제를 해 결하기 위하여 다중 클래스 분류(Multiclass classification)에 장점을 가진 퍼지 분류 시스템을 도입, 서포트 벡터 머신에 연결함으로써 단점을 보완하는 시스템을 제안한다. 즉 서포트 벡터 머신을 통해 퍼지 시스템의 구조를 러닝(learning)하는데 사용하여 최종 적으로는 퍼지 분류 시스템(Fuzzy Classifier)이 나오도록 하는 것이다. 이 시스템의 성능을 확인하고자 여러 가지 물체들에 대한 이미지를 가지고 있는 COIL(Columbia Object Image Library) 데이터 베이스를 사용하여 보이기 기반 물체 인식(Appearance based Object Recognition)을 수행 하였으며 이를 순수한 서포트 벡터 머신만을 이용하여 물체 인식을 수행한 경우와 정확도 및 인식 시간에 대하여 비교하였다.