• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1758-1759
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• 2011

본 논문은 비선형 시스템의 소속함수 의존성을 이용한 관측기 기반 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. Takage-Sugeno (T-S)퍼지 모델링을 이용해 비선형 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 시스템의 안정화 조건은 소속함수의 의존성을 이용한 리아푸노프 안정도 해석 방법을 이용해 유도된다. 안정화 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현되며, 부등식의 해를 이용해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통해 설계된 제어기의 타당성을 검증한다.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.92-100
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• 1995

본 연구에서는 페트리 네트를 사용하여 모델링된 이산 사건 시스템의 제어시 발생하는 충돌 현상을 해결하기 위하여 퍼지 개념을 사용하였다. 이를 통하여 페트리 네트로 시스템을 제어할 경우 발생하는, 큰 문제점인 외부 시스템과의 데이터 입출력 설정의 어려움을 해결하는 방법을 보였다. 또한 제시된 규칙 행렬의 단순성으로부터 쉽게 충돌 현상하의 우선 순위를 변화시킬 수 있다. 시스템을 제어하는 전문가의 지식이 모호하여 단순히 상수값으로 우선순위를 표현할 수 없는 경우에는 퍼지개념을 이용하여 해결하였다. 이러한 방법들은 소규모의 모터 자동 조립 시스템을 제어하는데 부품의 수량, 작업의 대기 상태를 퍼지화하여 규칙행렬을 만들어 제어신호를 발생시켰다. FMS, CIM을 제어할 때 발생하는 Scheduling 문제도 본 논문의 방법을 사용하면 해결할 수 있다고 본다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.129-139
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• 1997

다양한 실세계의 표현은 주관적인 의미가 내포되어 있어 데이터의 모델링 과정이 보다 중요하며 이 과정에서 데이터 손실을 최소화시켜야 한다. 이러한 성향의 모든 데이터를 수용하기위한 퍼지데이터베이스 시스템 구축시에는 데이터가 퍼지 집합으로 표현되어야 하고 불확실하고 다양한 형태의 질의가 가능하며 신뢰성 있는 응답 제시되어야 한다. 본 논문에서는 불활실함의 의미를 최대한 반영하여 표현을 다양화 시키고 사용자의 주관적인 인식수용을 위한 데이터의 개별화와 레벨의 다양화를 위한 클러스터링(clustering)기법을 보인다. 이를 통해 영역구조를 병합 분리시켜 데이터베이스의 릴레이션에서의 도메인요소의 첨가와 삭제를 통하여 자유로운 질의에 대한 불확실성이 감소된 응답과 융통성이 부여된 퍼지질의 처리를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-370
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• 2005

본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.329-330
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• 2007

본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.81-89
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• 1996

A design method of fuzzy modeling is presented for the model identification of route choice of traffic problems.The proposed fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the eficient form of""IF..., THEN-.."", using the theories of optimization theory, linguistic fuzzy implication rules. Three kinds ofmethod for fuzzy modeling presented in this paper include simplified inference (type I), linear inference (type 21,and proposed modified-linear inference (type 3). The fuzzy inference method are utilized to develop the routechoice model in terms of accurate estimation and precise description of human travel behavior. In order to identifypremise structure and parameter of fuzzy implication rules, improved complex method is used and the least squaremethod is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Data for route choice of trafficproblems are used to evaluate the performance of the proposed fuzzy modeling. The results show that the proposedmethod can produce the fuzzy model with higher accuracy than previous other studies -BL(binary logic) model,B(production system) model, FL(fuzzy logic) model, NN(neura1 network) model, and FNNs (fuzzy-neuralnetworks) model -.fuzzy-neural networks) model -.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.27-32
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• 2002

This paper describes a fuzzy steering controller for an outdoor autonomous mobile robot using MR(magneto-resistive) sensor. Using the magnetic field difference values(dBy, dBz) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy logic controller for driving the robot on the road center and proposed a method to eliminate the Earth magnetic field. To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot including mobile robot dynamics and steering was used to verify the driving performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer simulation.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.1-5
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• 2009

This paper suggests to apply mirror-reflected method based 2D emotion recognition database to 3D application. Also, it makes facial expression of fuzzy modeling using probability of emotion. Suggested facial expression function applies fuzzy theory to 3 basic movement for facial expressions. This method applies 3D application to feature vector for emotion recognition from 2D application using mirror-reflected multi-image. Thus, we can have model based on fuzzy nonlinear facial expression of a 2D model for a real model. We use average values about probability of 6 basic expressions such as happy, sad, disgust, angry, surprise and fear. Furthermore, dynimic facial expressions are made via fuzzy modelling. This paper compares and analyzes feature vectors of real model with 3D human-like avatar.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1841_1842
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• 2009

본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Network)에서 RSSI(Receive Strength Signal Indicator)를 이용해 미지노드의 위치측정을 위한 퍼지 모델링 기법을 제안한다. RSSI는 거리에 따른 전파의 감쇠를 나타내는 것으로 측정 환경에 따라 신호 반사 및 잡음의 영향에 민감하다. 본 논문에서는 퍼지를 이용하여 측정된 RSSI를 거리로 환산하고 가장 짧은 거리와 그에 따른 거리오차를 모델링한다. 출력으로 입력 거리에 따른 가중치를 얻은 뒤 가중치를 적용한 거리의 무게 중심을 구하고 실제 미지노드의 위치와 비교함으로써 제안한 기법이 응용 가능함을 증명한다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.12 no.3 s.29
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• pp.103-111
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• 1998

This paper describes the initial hull form design process which generate a hull form using a neurofuzzy modeling. Neurofuzzy system is to combine the merits of fuzzy inference system and neural networks. Therefore it has structured knowledge representations as well as adaptive capacities. Initial hull form design stage is the process which generate an adoptable hull form from the limited design information and multi-decidions condidering correlations with design factors. It can be assidted efficiently by neurofuzzy system. This paper suggests two methods of an initial hull form generation using the neurofuzzy modeling and B-spline theory. and examines the usefulness of suggested method through its application examples.