• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.101-108
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• 1995

이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권6호
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• pp.710-715
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• 2014

본 논문에서는 비선형 시스템의 제어를 위해 제어기에 적응성을 부여하는 퍼지 기반 적응제어 기법에 대해 다룬다. 이를 위해 우선 비선형 시스템을 작동점 또는 파라미터 변화에 따라 여러 개의 서브시스템으로 선형화 한다. 다음으로 각 서브시스템에 대해 선형제어 기법으로 서브제어기를 설계하고, 이 서브제어기 이득을 퍼지규칙을 이용하여 융합한다. 제안한 기법을 비선형 시스템이면서 구조적으로 불안정한 도립막대 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 실시하고, 기존의 보간 기반의 적응 제어기법과 성능을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.279-282
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• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC: Model Reference Genetic Adaptive Fuzzy Controller) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2618-2620
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• 2003

본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M. Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향 문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.414-422
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• 2002

본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.420-424
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• 2006

본 논문에서는 외란을 갖는 불확실한 비선형 시스템을 제어하기 위하여 $H^{\infty}$ 제어를 이용한 강인 간접 적응 퍼지 관측기를 설계하여 상태변수를 관측하고 외란관측기를 설계하여 시스템의 외란을 제거하는 강인한 제어기를 구성한다. 제안된 외란관측기는 시스템과 외란의 대역폭보다 큰 궤환 이득을 가짐으로써 기존의 역플랜트 모델 또는 퍼지 기반의 외란관측기 보다 간단한 구조를 가지고 외란과 시스템 모델링 오차의 합을 관측해 낼 수 있다. 본 논문에서는 도립진자 시스템의 모의실험을 통하여 관측기, 외란관측기와 제어기의 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권4호
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• pp.429-438
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• 2004

본 논문에서는 정책기반의 IP 네트워크 관리구조에서 임의의 노드에 유입되어지는 트래픽에 대하여 퍼지 추론 방식을 사용한 어드미션 제어 구조를 설계하였다. 제안된 제어구조는 기존 정의된 정책 요구수준과 네트워크 상태에 따라 자원 할당을 결정하는 방식을 사용하였다. 이는 기존의 바이너리 방식의 정책 적용방식을 개선하여 사전에 정의된 임의의 005 정책에 대하여 예측할 수 없는 네트워크의 상태에 따라 적응적인 어드미션 제어를 제공함으로서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 볼 논문에서 설계한 퍼지 제어기를 통하여 제한된 환경에서의 시뮬레이션을 수행한 결과 비퍼지 환경에 비하여 트래픽의 패턴에 따라 평균 26%의 패킷 거부율을 향상하였고, 이는 퍼지 컨트롤러에 의해서 네트워크의 상태에 따라 비퍼지 환경에서의 수락/거절 동작이 아닌 소프트한 적응성을 보여주었기 때문이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.395-400
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• 2000

본 논문에서는 강화학습에 기반한 새로운 뉴로-퍼지 제어기를 제안한다. 시스템은 개체의 행동을 결정하는 뉴로-퍼지 제어기와 그 행동을 평가하는 동적 귀환 신경회로망으로 구성된다. 뉴로-퍼지 제어기의 후건부 소속함수는 강화학습을 한다. 한편, 유전자 알고리즘을 통하여 진화하는 동적 귀환 신경회로망은 환경으로부터 받는 외부 강화신호와 로봇의 상태로부터 내부강화 신호를 만들어낸다. 이 출력(내부강화신호)은 뉴로-퍼지 제어기의 교사신호로 사용되어 제어기가 학습을 지속하도록 만든다. 제안한 시스템은 미지의 환경에서 제어기의 최적화 및 적응에 사용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 자율 이동로봇의 장애물 회피에 적용하여 그 유효성을 확인한다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.93-103
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• 1998

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.224-226
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• 2008

본 논문에서는 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기의 속도제어 성능을 향상시키기 위한 적응제어 기법을 제안한다. 유도 전동기는 비선형적 마찰력 등으로 인한 비선형적 특성을 가진다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 야기되는 왜곡을 보상하고 속도제어 성능을 개선하기 위해 슬라이딩 모드 제어 기법을 적용한다. 슬라이딩 모드에서 발생하는 채터링 현상과 모델링되지 않은 유도 전동기의 불확실성에 의한 제어 성능 저하를 개선하기 위해, 불확실성 추정을 위한 퍼지 기반 불확실성 추정기를 적용한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기법의 타당성을 검증한다.