• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.3
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• pp.215-223
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• 2002

This paper investigates the adaptive control of a fuzzy logic based speed and flux controller fur a vector controlled induction motor drive. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the model reference adaptive control(MRAC) fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the Proposed MRAC fuzzy controller is confirmed by performance results for induction motor drive system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.355-360
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• 1999

In this paper, we propose a method that optimizes the parameters of fuzzy logic controller : centers and widths of membership functions and scaling factors using genetic algorithm. Before fuzzy logic controller controls a plant in real time, first off it is optimized by genetic algorithm. We select error and error variation between reference trajectory and real output for the input signals of fuzzy controller. We compared and investigated conventional fuzzy control method and proposed method through simulation and experiment using one link manipulator with nonlinear characteristic.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.4
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• pp.81-91
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• 1996

This paper proposes an optimal COA(Center Of Area) defuzzification method that improves the contr~lp erformance of a fuzzy logic controller. The defuzzification method incorporates both the membership values and the effective span of membership function6 in calculating a crisp value. An optimal effective span is determined automatically by the genetic algorithm thrqugh the training of some typical examples. Simulation of the proposed COA defuzzifier to the truck backer-upper control problem is presented and the control performance of the praposed COA defuzzifier outperforms that of the conventional COA defuzzifier by more than 20% in terms of ayerage tracing distance.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.1
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• pp.167-176
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• 1997

Due to continuous change in traffic and increase in traffic volumes at the intersection, efficient traffic control system is required to manage road situations flexibly in accordance with the change occurring every hour. In this paper, we study the control systems which will help us to determine the interva ls of intersection following the autonomous analysis of complexity of the road. Fuzzy logic control concept was applied to the fuzzy logic controller(FLC) for controlling traffic signal. Furthermore the fuzzy signal systems were compare with the regular signal systems to prove higher performance of the FLC presente d in the paper. By means of simulation, the validity of FLC was proven. About 6% increase in the efficiency of traffic control based on the proposed algorithm in this paper was when we use the simulation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.6
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• pp.1182-1189
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• 1994

In this paper, we evaluate the performance of a fuzzy controller with a self-learning structure. The fuzzy controller is based on a fuzzy logic that approximates and effectively represents the uncertain phenomena of the real world. The fuzzy controller has control of a plant with a fuzzy inference logic. However, it is not easy to decide the membership function of a fuzzy controller and its controlrule. This problem can be solved by designing a self-learning controller that improves its own contropllaw to its goal with a performance table. The fuzzy controller is implemented with a 386PC, an interface board, a D/A converter, a PWM(Pulse Width Modulation) motor drive-circuit, and a sensing circuit, for error and differential of error. Since a Ball and Beam System is used in the experiment, the validity of the fuzzy controller with the self-learning structure can be evaluated through the actual experiment and the computer simulation of the real plant. The self-learning fuzzy controller reduces settling time by just under 10%.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.58-59
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• 2017

본 논문은 고에너지 밀도와 고출력 특성의 이종 배터리를 이용한 HBESS (Hybrid Battery Energy Storage System) 설계방안과 퍼지 로직 기반의 제어 알고리즘을 개발한다. 시스템의 전력 수요 특성을 고려하여 이종 배터리의 최적 용량을 산정하고 HBESS의 구성 방안을 제안한다. 내부 상태에 따라 변화하는 배터리 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 퍼지 논리 기반의 시스템 제어 알고리즘을 도입한다. 본 연구의 타당성은 실제 전력 수요 프로파일 기반의 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1845-1846
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.68-71
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• 2002

의사들은 환자들의 건강 상태와 관련하여 다양한 유형의 정보들을 수집하고 분석하여 개별적인 환자들의 진단을 내리게 된다. 의사들이 한 명의 환자와 관련된 다양한 정보로부터 질환을 결정 내리기까지에는 여러 단계에서 다양한 의사결정이 필요하며 매우 복잡한 과정을 거치게 된다. 그러므로 의사들에게 또는 환자들에게 보조적인 도움을 주고자 많은 의료진단 시스템들이 개발되었다. 현재까지 개발된 대부분의 의료 진단시스템들은 특정한 의사의 경험이나 한 유형의 질환에 고정되어 있다. 그래서 환자들이 급성복통과 같은 여러 가지 유형의 질환에 관련되어 있는 증상을 호소할 때 의사들이 적절한 의사결정을 내리기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 급성복통과 관련된 여러 가지 유형의 질환을 진단할 수 있는 시스템을 퍼지 논리를 이용하여 설계하고 구현해 본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.489-492
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• 2000

브러쉬없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을수 있는 특징으로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 간단한 퍼지논리제어기의 설계를 기술한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는다. 하지만 리칭페이스에서는 문제가 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 지수항을 추가한 비선형 슬아이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형적 슬라이딩면과 슬라이딩면의 변화율을 입력으로하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 슬라이딩면 하나만을 입력으로 가지는 단일입력 퍼지 가변구조 제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.