• 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.

• 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.

• 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 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1769-1770
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• 2008

Type-2 퍼지 논리 시스템은 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템으로부터 확장된 개념으로서 언어적 불확실성에 대한 개념을 부곽시킨다. Type-2 퍼지 논리 시스템의 가장 큰 특징은 멤버쉽 함수에 Footprint Of Uncertainty(FOU)을 사용하여 불확실성을 표현한다. Type-2 퍼지 논리 시스템은 그것의 rule-base 안에서 최소한 한 개 이상의 Type-2 멤버쉽 함수(MF)를 포함한다. Type-2 퍼지 로직 제어기는 MF가 FOU를 포함하여 계산량이 많은 반면에 외란에 대하여 강인한 성격을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 비선형성이 강한 볼빔 시스템에 Type-1과 Type-2 퍼지 로직 제어기를 설계하고 외란에 대하여 견실한 제어기를 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.453-456
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• 2004

퍼지논리제어기는 제어 대상 플랜트에 관한 완전한 정보를 필요로하지 않으면서도 우수한 제어 성능을 발휘하는 비선형 제어기이다. 그러나 퍼지논리제어기는 많은 장점에도 불구하고 엄격한 수학적 해석을 요구하는 안정성 분석의 관점에서는 다소의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 퍼지논리제어기를 가지는 전체 폐루프 시스템을 섭동의 성분을 가지는 Lur'e 시스템으로 변형하고, 이를 통하여 퍼지논리제어기의 절대 안정성을 입증하고자 한다. 여기서는 이미 기존의 논문에서 제시한 간단구조 퍼지논리제어기를 대상으로 절대 안정성 해석을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2209-2211
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• 2003

마이크로제어기의 성능과 기능이 강화되는 반면에, 가격은 점점 낮아져, 다양한 논리기능의 구현이 가능해져, 특히 퍼지논리 제어기의 구현이 매우 보편화되고 있다. 이에 따라 종래의 On-Off 온도제어기로 구현이 어려웠던 다양한 제어기능을 구현함으로써 보다 쾌적하고 전기료를 절약한 절전형 온도제어기의 출현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 8비트형 마이크로 콘트롤러를 사용한 퍼지논리 제어기의 실용적인 설계를 fyzzyTECH의 상용화된 도구를 사용하여 구현하였다. 이 방법은 종래의 방법에 비해 성능, 가격 및 에너지 절약측면에서 매우 우수한 성능은 발휘하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1374-1383
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• 2001

In the fuzzy control method behaves more robustness than conventional control method, we propose a intelligent control method that membership functions and scaling factor of the fuzzy logic controller are optimized by genetic algorithm under off-line, and then fuzzy logic controller is constructed by the optimization parameters under on-line. In order to verify the usefulness of the proposed control method, we are applied to one link manipulator, and confirmed that the proposed control method is reduced the fuzzy rule base and is the better performance than the conventional fuzzy control method.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.1 no.1
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• pp.63-70
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• 1995

퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.

• 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%.