• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.447-451
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• 1999

본 글은 soft computing에 대해 설명하고, soft computing의 주요 분야인 퍼지 이론에서 2가지 형태의 퍼지모델의 융합과, 퍼지이론과 진화적 알고리즘의 융합에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.213-216
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• 2000

퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 기대하지 못한다. 이러한 경우 제어기 성능을 향상시키기 위해 제어인자를 다시 조정해야 하고, 이 조정과정은 시행착오방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 사용하여 스케일링 계수를 자동조정하는 퍼지 레귤레이터를 제안하였다. 스케일 계수의 출력 범위와 오차, 오차 변화량 따라 퍼지 레귤레이터는 적절한 스케일링 계수값을 결정함으로써 퍼지제어기의 성능을 향상시키게 된다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의실험을 수행하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.5
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• pp.227-232
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• 2015

The fuzzy linear programming(FLP) is the useful approach to many real world problems under uncertainty. This paper deals with a FLP whose objective value is fuzzy. And the right hand sides of convergent equality constraints are fuzzy numbers. We assume that the membership function of the objective value is piecewise linear and those of the right hand side are trapezoidal. Each of these trapezoidal functions can be algebraically replaced with three linear functions. Then the FLP problem is transformed into the Zimmermann's symmetric model. The fuzzy solution based on the max-min rule can be obtained by solving the crisp linear programming problem derived from the symmetric model. A numerical example has illustrated our approach. The application of our approach to the inconsistent linear system can enable generate us to get define the useful and flexible inexact solutions within acceptable tolerance. Further research is required to generalize the membership function.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.197-200
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• 2000

최대 수용전력 시계열 데이터를 수집하여 카오스적 성질을 분석하고 퍼지 제어기로부터 추론되어진 제어 값으로 특정 플랜트의 단기예측을 수행하는 카오스 퍼지 제어기를 구성하고 시뮬레이션을 통하여 실제 데이터와의 오차 검토를 통하여 카오스 퍼지 제어기의 강인성을 검증하고 이 시스템을 통하여 얻어진 결과와 실제 데이터를 비교함으로써 제어기의 성능을 평가한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1034-1041
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• 2014

This paper propose a fuzzy inference model for obstacle avoidance for a mobile robot with an active camera, which is intelligently searching the goal location in unknown environments using command fusion, based on situational command using an vision sensor. Instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. In this paper, "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. We describe experimental results obtained with the proposed method that demonstrate successful navigation using real vision data.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.91-95
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• 2004

In this paper, we propose a fuzzy controller for the evaluation of the quantization parameters in the H.263 coder. Our method adopts the Mamdani method for fuzzification and adopts the centroid method for defuzzification respectively. The inputs are variance, entropy in the spatial domain, current motion vector and previous motion vector in the temporal. Fuzzy variables are determined to be compatible in visual characteristics and fuzzy membership function is induced and then, FAM banks are designed to reduce the number of rules. In this paper, fuzzy quantization has been applied to a practical video compression. This results show that the quality of decode image enhances and the rate control method using fuzzy quantization is effective.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.373-376
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• 2005

본 논문에서는 이와 같은 요청에 부합되는 강인한 처지제어기를 얻고자, 다층 신경회로망을 이용하여 퍼지제어기 멤버쉽 함수의 전건부 및 후건부 파라미터들을 시스템에 알맞게 자기 조정하기 위해 최급구배법(Steepest Gradient Method)에 근거한 오차 역전파 알고리즘으로 적응 학습시킬 수 있는 뉴로-퍼지제어기 (Neuro-Fuzzy Control : NFC)의 구조 및 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.93-96
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• 2000

본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고, 플랜트의 동적 특성을 계속해서 학습할 수 있도록 시간이 경과함에 따라 신경망제어기의 성능이 향상되도록 하였다. 이것을 확인하기 위해서, 2차 플랜트에 적용하여 제안한 제어기의 성능을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.9
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• pp.1257-1268
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• 1993

본 논문에서는 퍼지보상(compensative) 연산자를 이용하는 정보융합(information fusion) 방법을 제안하였다. 제안된 정보융합 방법에서는 보상적인 성질을 갖는 퍼지 총체화(aggregation) 연산자를 역오류전파(back-propagation)신경회로망의 활성화함수(activation function)로 간주하고, 이들 연산자에 수반된 파라메터들을 학습에 의해 결정한다. 결정된 연산자의 파라메터들은 학습자료에 나타난 의사 결정에 수반된 보상도를 표현할 수 있으며, 평가에 불필요한 정보원을 제거하는 성질도 가지고 있다. 제안된 정보융합 구조는 평가지수(sub-criterion)들의 만족도를 입력으로 학습에 의해 결정된 보상연산자에 의해 총체화된 만족도를 제공한다. 제안된 방법은 패턴 인식 문제와 칼라영상의 분할과 인식등 컴퓨터비죤 문제에 적용하여 그 정당성을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.95-102
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• 2001

Fuzzy system is capable of uniformly approximating any nonlinear function over compact input space. The applications of fuzzy system, however, have been primarily limited by the need for large number of fuzzy rules, in particular, for the high-order nonlinear system. In this paper, we propose the reconstruction methods of fuzzy systems, parallel type and cascade, based on the decomposition of some classes of high-order nonlinear functions. Using the both types appropriately, we can reduce the number of fuzzy rules geometrically. It can be applied to the fuzzy system that has an online adaptive structure. Two examples of adaptive fuzzy sliding mode control are shown in the computer simulations to verify the validity of the proposed algorithm.