• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.12
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• pp.69-77
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• 1999

This paper describes the design of fuzzy digital PID controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy digital PID controller is derived from the conventional continuous time linear digital PID controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIM in the design of the fuzzy digital controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional digital PID controller, which has the same linear structure, but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIM is applied, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control performance of the one proposed by D. Misir et al.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.18-20
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• 1999

본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.174-179
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• 1995

본 논문데서는 부하외란이나 시스템 내부 파라미터의 변동시에 적응력이 저하되는 종래의 PI제어기와, 정상상태 잔류편차가 존재하는 퍼지 제어기의 단점을 극복하기 위한 적 응 퍼지 제어 기법을 제안하였고, 이를 도립 진자 시스템에 적용하였다. 운송차의 위치 및 진자 각도의 오차, 오차의 변화량에 따라 퍼지 추론을 행하여 PI 제어기의 가중치를 결정하 는 구조로, P제어기는 운송차 및 진자의 오차가 과도 상태에서의 영역에서 사용되어 속응성 과 고정도의 특성을 얻는다. 1제어기는 정상상태에서의 정도 향상에 이용되었다. 특히, 제안 하는 적응 퍼지 제어기는 운송차의 위치 오차에 대한 PI 동작과, 진자의 각도 오차에 대한 PI 동작을 각각 퍼지 추론에 의해 부드럽게 전환함으로서 고유 불안정의 시스템인 도립 진 자 시스템의 안정화 제어에 적용하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.1-6
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• 2012

In this paper, we present an obstacle avoidance control algorithm for mobile robots based on SFLC (single-input fuzzy logic controller) with an efficient fuzzy logic look-up table to replace the traditional complicated operation. This method achieves better performance than traditional methods in terms of efficiency. The output of a SFLC leads the robot to the target automatically although many obstacles on the path. Our experiments show that the robot has good performance in the view of path tracking and other efficiency.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.1
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• pp.71-80
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• 2011

This paper provides a novel approach for developers to use face detection techniques for their applications easily without special knowledge by selecting optimal face detection algorithms based on fuzzy inference. The purpose of this paper is to come up with a high-level system for face detection based on fuzzy inference with which users can develop systems easily and even without specific knowledge on face detection theories and algorithms. Important conditions are firstly considered to categorize the large problem space of face detection. The conditions identified here are then represented as expressions so that developers can use them to express various problems. The expressed conditions and available face detection algorithms constitute the fuzzy inference rules and the Fuzzy Interpreter is constructed based on the rules. Once the conditions are expressed by developers, the Fuzzy Interpreter proposed take the role to inference the conditions and find and organize the optimal algorithms to solve the represented problem with corresponding conditions. A proof-of-concept is implemented and tested compared to conventional algorithms to show the performance of the proposed approach.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.33 no.8
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• pp.1246-1253
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• 2009

This paper presents derived a calculating form of fuzzy inference, based on decomposition of $\alpha$-level sets. Based on the calculating form it is propose that fuzzy logic circuits of PI+PD controller are a body from fuzzy inference to defuzzificaion in cases where the command variable u directly is generated PWM. The effect of quantization on $\alpha$-levels is investigated. with input/out characteristics of fuzzy controller by simulation. It is concluded that 4 quantization levels are sufficient result for fuzzy control performance of DC servo system. Simulation and experimental results demonstrated that the hardware implementation of the proposed controller can successfully provide good performance on the position control of DC servo system.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.5
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• pp.308-316
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• 2003

This paper describes a tracking control for the mobile robot based on fuzzy systems. The conventional back-stepping controller includes the dynamics and kinematics of the mobile robot, which is affected by the derived velocity reference by a kinematic controller. To improve the performance of conventional back-stepping controller, this paper uses the fuzzy systems known as the nonlinear controller. In this paper, the new velocity reference for the back-stepping controller is derived through the fuzzy inference. Fuzzy rules are selected for gains of the kinematic controller. The produced velocity reference has properly considered the varying reference trajectories. And simulation results show that the proposed controller is more robust than the conventional back-stepping controller.