• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.697-703
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• 2007

비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.153-154
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• 2008

본 논문의 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System; FLS)은 전반부 멤버쉽 함수로 가우시안 형태의 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차 선형식을 사용한다. 또한 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템을 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템으로 확장하고 제안된 모델을 가스로 공정 데이터와 sugeno 데이터에 적용한다. 여기서 인위적인 노이즈를 갖는 입력 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능이 기존의 모델보다 우수함을 수치적인 예로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.973-983
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• 2015

본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.605-614
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• 1999

본 논문에서는 단일 입력 단일 출력을 갖는 복잡한 비선형 시스템을 위한 퍼지 제어 시스템의 설계 및 분석을 제시한다. 제안된 방법은 주어진 비선형 시스템의 지역적인 동특성을 표현하기 위해 퍼지 모델을 구성하여 이를 바탕으로 제어기를 구성한다. 전체 시스템을 총괄하는 제어기는 각 지역 퍼지 모델에 대한 보상기와 슬라이딩 모드 제어 이론을 사용한 전역 피드포워드 제어기를 사용하여 구성한다. 따라서 제안된 제어기는 퍼지 모델 기반 제어방법과 슬라이딩 모드 제어 방법의 장점을 동시에 취하여 기존의 퍼지 모델 기반 제어기와 달리 공통 리아프노프 행렬을 구하지 않고서 안정성을 증명할 수 있으며 향상된 성능 및 추종 성능을 보인다. 또한 제안된 제어방법은 기존의 퍼지 모델기반 제어 방법과는 달리 원 비선형 시스템에 대한 안정도의 해석이 가능하다. 제안된 방법의 우수성과 유효성을 보이기 위해 두가지 수치 예제를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.26-32
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• 1998

본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.725-731
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• 2007

본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2989-2991
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• 2000

TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.842-848
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.395-399
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• 2001

이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.