Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.4
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pp.738-745
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2001
In this paper, when the moving object move to the three-dimentional space, the tracking system track the moving object using the fuzzy reasoning. The joint angle el of the manipulator rotate from $0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$ , and the joint angle $\theta_2$rotate from$0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$. The fuzzy singleton is used for fuzzification and the control rule is twenty five and the fuzzy inference method is simplified Mamdani's reasoning and the defuzzification is the SCOG(Simplified Center Of Gravity) of the fuzzy controller To measure of the performance of the designed system, the fuzzy controller is compared with the CTM(Computed Torque Method) controller at the same condition. when the disturbance torque is ON, the both of CTM and fuzzy controller tracked object without error, However, the disturbance torque changed 0.4N, the CTM controller is 10 times greater than fuzzy controller at the sum of absolute error difference. The designed system is showed it's robustness against with disturbance.
본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.155-159
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1999
자율무인잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)이 해저 속에서 주어진 임무(mission)를 수행하는데 있어 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 목표점(Goal Position)까지 안전하고 빠르게 항행할 수 있는 자율항행시스템(Autonomous Navigation System) 관련 기술의 개발이다. 이러한 시스템은 IPMS(Integrated Platform Management System)를 기반으로 하여 자율무인잠수정에 자율성을 부여하는 항행전문가시스템(Navigation Expert System)이 결합된 구조이다. 본 논문에서는 IPMS 에 기반한 자율항행시스템의 개념적 구조를 설계하고 항행전문가시스템의 추론방법으로 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 평가함수를 이용한 항행 휴리스틱탐색(navigation heuristic search) 기법을 제안한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.52-65
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1997
This paper presents a design technique of self tuning fuzzy controller for load frequency control of power system.
The proposed parameter self tuning algorithm of fuzzy controller is based on the gradient method using four direction
vectors which make error between inference values of fuzzy controller and output values of the specially selected
optimal controller reduce steepestly. Using input-output data pair obtained from optimal controller, the parameters
in antecedent part and in consequent part of fuzzy inference rules are learned and tuned automatically
using the proposed gradient method. The related simulation results show that the proposed fuzzy controller is more
powerful than the conventional ones for reductions of undershoot and steady-state load frequency deviation and
for minimization of settling time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.6
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pp.814-820
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2008
Recently, researches on ontology-based pattern classification have been tried out in many fields. However, in most of the researches, the ontology which represents the knowledge about pattern classification is just referred during the processes of the pattern classification. In this paper, we propose ontology-based fuzzy classifier for pattern classification which is extended from the fuzzy rule-based classifier In order to realize the proposed classifier, we construct an ontology by conceptualizing the method of fuzzy rule-based pattern classification and generate ontology inference rules for pattern classification. Lastly, we show the validity o) the proposed classifier through the experiment of pattern classification on the Fisher's IRIS dataset.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.439-447
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2011
It is a main concern for sustainable development in water resources management to evaluate adaptation capability of water resources structures under the future climate conditions. This study introduced the Fuzzy Inference System (FIS) to represent the change of release and storage of reservoirs in the Han River basin corresponding to various inflows. Defining the adaptation capability of reservoirs as the change of maximum and/or minimum of storage corresponding to the change of inflow, the study showed that Gangdong Dam has the worst adaptation capability on the variation of inflow, while Soyanggang Dam has the best capability. This study also constructed an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for the more accurate and efficient simulation of the adaptation capability of the Soyanggang Dam. Nine Inflow scenarios were generated using historical data from frequency analysis and synthetic data from two general circulation models with different climate change scenarios. The ANFIS showed significantly different consequences of the release and reservoir storage upon inflow scenarios of Soyanggang Dam, whilst it provides stable reservoir operations despite the variability of rainfall pattern.
현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.12
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pp.84-94
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1996
In this work, a fuzzy petri net model for modeling a general form of fuzzy production system which consists of chaining fuzzy production rules and so requires multistage reasoning process is presented. For the obtained fuzzy petri net model, the net will be transformed into some matrices, and also be systematically led to an algebraic form of a state equation. Since it is fond that the approximate reasoning process in fuzzy systems corresponds to the dynamic behavior of the fuzzy petri net, it is further shown that the multistage reasoning process can be carried out by executing the state equation.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.155-159
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1999
자율무인잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)이 해저 속에서 주어진 임무(mission)를 수행하는데 있어 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 목표점(Goal Position)까지 안전하고 빠르게 항행할 수 있는 자율 항행시스템(Autonomous Navigation System) 관련 기술의 개발이다. 이러한 시스템은 IPMS(Integrated Platform Management System)률 기반으로 하여 자율무인잠수정에 자율성을 부여하는 항행전문가시스템(Navigation Expert System)이 결합된 구조이다. 본 논문에서는 IPMS에 기반 한 자율항행시스템의 개념적 구조를 설계하고 항행전문가시스템의 추론방법으로서 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 평가함수를 이용한 항행 휴리스틱탐색(navigation heuristic search) 기법을 제안한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.2
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pp.95-100
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2001
비선형 시스템의 성공적인 퍼지 모델을 구성하기 위한 최적의 퍼지 추론 시스템의 동정은 중요하고도 어려운 문제이다. 전통적으로 유전 알고리즘은 어느 정도의 전역 최적해를 찾을 수 있기 때문에 퍼지 모델의 구조와 파라미터를 동정하는데 사용되어 왔다. 그러나, 유전 알고리즘은 개체군 진화 시 우수한 개체의 출현은 지역수렴의 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 바이러스 메시 유전알고리즘을 이용한 효과적인 퍼지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 지역 정보가 개체군 내에서 교환됨으로써 지역 수렴의 대인아 될 수 있을 뿐 아니라, 가변길이 스트링을 사용함으로써 좀더 효과적이고 적응적인 구조를 가질 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 일반성을 증명하기 위해 복잡한 비선형 시스템과 가스로의 퍼지모델링에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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