• 전기의세계
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• v.46 no.3
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.484-489
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• 2003

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2189-2198
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• 1994

In this paper, a self-tuning fuzzy logig controller is implemented to control a DC servo motor by the self-tuning technique based on fuzzy meta-rules with learning in several algorithms to improve the performance of the fuzzy logic controller used in a fuzzy control system. Simulations and experimental results of the self-tuning fuzzy logic controller are compared with those of the fuzzy logic controller to evaluate its performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.43-48
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• 2011

Among various methods proposed earlier, fuzzy image filtering is usually one of the favored techniques because it has less blurring effect and the decrease of noise removal rate after filtering. However, fuzzy filtering is ineffective on color images since it is firstly developed with gray scale. Thus, in this paper, we propose a fuzzy filtering algorithm for color images. First, we divide RGB color information from image into three channels of R, G, and B and judge the possibility of each pixel with mask by fuzzy logic independently. The output pixel value might be the average or median according to the degree of noise. Our experiment successfully verifies the effectiveness of new algorithm in color image.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.249-250
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• 2008

본 논문에서는 Interval Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 설계하고 기존의 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템과 비교 분석한다. Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템과 Interval Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 비교하기 위해 노이즈에 영향을 받은 목적 데이터를 사용한다. 유전자 알고리즘을 사용하여 전반부의 중심값의 학습률과 후반부 계수값의 학습률을 결정한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.76-78
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• 2003

다 개체군 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 개체군을 사용하여 각 개체군을 독립적으로 진화를 시키는데, 이 논문에서는 퍼지 논리 제어를 이용하여 독립적으로 개체군을 진화시켜 집단으로 이주시키는 새로운 코딩방법을 제안한다. 이 퍼지 논리 제어는 최적화과정 동안 교배 비율과 돌연변이 비율을 적합하게 조절하여 수행하는 두 퍼지 논리 제어를 나타낸다. 제안하는 방식을 성능평가해서 기존의 방식과 비교해 보았다. 제안하는 방식이 수렴속도를 향상시킬 수 있다는 장점을 보여준다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.1
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• pp.79-90
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• 2007

In this paper we proposed and implemented an incident detection model which combines fuzzy algorithm and traffic pattern in order to enhance the efficiency of incident detection for the highways with lamps. Most of the existing algorithms dealt with highways without lamps and can not be used for detecting incidents in the highways with lamps. The data used for model building are traffic volume, occupancy, and speed data. They have been collected by a loop sensor at 5 minutes interval at a point in the Internal Circular Highway of Seoul for the period of 3 months. In this model, the three parameters collected by sensor were fuzzified and combined with the daily traffic pattern of the link. The test of efficiency of the propsed model was performed by comparing the result of proposed model with traditional APID algorithm and fuzzy algorithm without the pattern data respectively. The result showed significant amount of improvement in reducing the false incident detection rate by 18%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.3
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• pp.295-300
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• 2018

Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy logic control algorithm which can reach the steady state quickly by improving the response speed although there is a little overshoot is proposed. PWM reduces response speed and fuzzy logic control algorithm minimizes overshoot. The proposed PWM fuzzy logic control algorithm consists of DC chopper, PWM duty cycle regulator, and fuzzy logic controller. The performance and validity of the proposed algorithm is verified by simulation with Simulink of Matlab 2018a.