• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.411-414
• /
• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.147-160
• /
• 2006

GA-based fuzzy optimum design algorithm incorporated with the refined plastic hinge analysis method is presented in this study. In the refined plastic hinge analysis method, geometric nonlinearity is considered by using the stability functions of the beam-column members. Material nonlinearity is also considered by using the gradual stiffness degradation model, which considers the effects of residual stresses, moment redistribution through the occurence of plastic hinges, and the geometric imperfections of the members. In the genetic algorithm, the tournament selection method and the total weight of the steel frames. The requirements of load-carrying capacity, serviceability, ductility, and constructabil ity are used as the constraint conditions. In fuzzy optimization, for crisp objective function and fuzzy constraint s, the tolerance that is accepted is 5% of the constraints. Furthermore, a level-cut method is presented from 0 to 1 at a 0 .2 interval, with the use of the nonmembership function, to solve fuzzy-optimization problems. The values of conventional GA optimization and fuzzy GA optimization are compared in several examples of steel structures.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
• /
• v.17 no.4 s.77
• /
• pp.385-394
• /
• 2005

In this paper, a discrete optimum design program was developed using the refined fuzzy-genetic algorithms based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. The optimum design in this study can perform section and shape optimization simultaneously for planar and spatial steel structures. In this paper, the objective function is the weight of steel structures and the constraints are the design limits defined by the design and buckling strengths, displacements, and thicknesses of the member sections. The design variables are the dimensions and coordinates of the steel sections. Design examples are given to show the applicability of the discrete optimum design using the improved fuzzy-genetic algorithms in this study.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1992.10a
• /
• pp.187-191
• /
• 1992

본 연구에서 퍼지제어 시스템 설계를 위한 마이크로 컴퓨터 지원 설계 기법과 프로그램 FCS 를 개발하였다. 이 프로그램은 IBM-PC 호환기종 (80386,804860) 에 사용되는 Turbo-C 언어를 사용하였고, Borland C $^{++}$ 2.0 컴파일러를 사용하였다. 제어시스템의 각 요소를 모듈화 하여 동특성을 차분 방정식으로 표시하여 사용자가 쉽게 대치할 수 있도록 서브루틴화 하였다. 퍼지제어 규칙의 최적조건, 퍼지 입출력 변수의 최적조건, D/A 및 A/D 변환기의 최적 비트수, 최적 샘플링 시간을 결정 할 수 있다. 공기예열 시스템을 예로서 이 프로그램을 이용하여 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.384-389
• /
• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.153-163
• /
• 2004

The main objective of this study is to develop a multi-objective fuzzy optimum design program of steel structures and to verify that the multi-objective fuzzy optimum design is more reasonable than the single objective optimum design in real structural design. In the optimization formulation, the objective functions are both total weight and deflection. The design constraints are derived from the ultimate strength of service ability requirement of AISC-LRFD specification. The structural analysis was performed by the finite element method and also considered geometric non-linearity. The different importance of optimum criteria were reflected with two weighting methods ; membership weighting method and objective weighting method. Thus, designers could choose rational optimum solution of structures with application of two weighting methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.55-56
• /
• 2008

본 연구에서는 볼빔 시스템 제어에 대해 particle swarm optimization을 이용한 최적 퍼지 cascade 제어기 설계 방법을 소개한다. 볼빔 시스템은 모터, 빔과 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서는 많은 분야에서 제어 성능이 우수한 퍼지제어기를 cascade 형식으로 설계하여 볼빔 시스템을 제어한다. 퍼지 cascade 제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되어 있다. 최적 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 PSO를 사용한다. PSO는 초기값에 영향이 석고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 조기 수렴의 문제점을 극복한다. 본 논문에서 퍼지 제어기와 기존의 PB 제어기의 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.390-396
• /
• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.467-470
• /
• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1948-1949
• /
• 2011

본 논문은 볼빔시스템 제어에 대해 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization; PSO)을 이용한 최적 퍼지제어기 설계방법을 연구한다. 볼빔 시스템은 모터와 빔, 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치제어를 기본 동작으로 한다. 본 논문에서는 제어성능이 우수한 퍼지제어기를 사용하여 제어시스템을 설계하는데, 퍼지제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되고, 최적 퍼지제어기 설계를 위해 PSO를 사용하며 PSO는 초기값에 영향이 적고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 초기 수렴의 문제를 극복한다. 본 논문에서는 퍼지제어기와 기존의 PD 제어기의 성능비교를 시도 하였다.