• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.81-89
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• 1992

• The Magazine of the IEIE
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• v.18 no.10
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• pp.64-71
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• 1991

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.3
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• pp.38-54
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• 1993

퍼지 제어기(FLC)는 Max-Min CRI 방법을 이용하여 추론하는 시스템이다. 그러나 이 방법은 주관적인 멤버쉽 함수의 결정, 오류 발생 가중치 전략, 비합리적인 추론 규칙들의 조합이라는 세가지 문제점 때문에 원하는 추론 결과와 실제 추론 결과 사이에 상당한 오류 영역을 발생시킨다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지 이론에 신경 회로망의 학습 기능이 융합되어 지능적으로 작동하는 뉴로-퍼지 시스템(INFS)을 제안한다. INFS는 이상의 문제 해결 방안이 지식 획득 단계, 적응 조절단계를 통해 작동함으로써 임의의 입력에 대해서도 추론이 가능한 시스템이다. 제안된 INFS를직류 계열 모니터에 적용한 결과 신경 회로망을 사용하지 않았을때 보다 오류 영역을 상당히 줄여주었다. 또한 학습 시간을 고려해 볼 때, INFS에서 사용하는 추론 방법(NCRI 방법)이 지금까지 다른 방법에 비해 휠씬 효율적이었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.3
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• pp.79-85
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• 2001

We obtain a solution of inverse kinematic of 3 axis manipulator by using a self-organizing neral network(SONN) with a fuzzy compensator. The self-organizing neural network using the gaussian potential function as the activation function has one hidden layer in the first learning time. The network obtains the optimal number of node by increasing the number of hidden layer node through the learning, and the fuzzy compensator has the optimal loaming rate of neutral network. In this results, we can confirmed that the learning rate is improved and the rapid convergence to the steady-state.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.3
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• pp.157-162
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• 2005

This paper presents an adaptive compensator using the fuzzy systems for robot manipulator with unknown frictions. In general, frictions are neglected or dynamic frictions are only considered in robot control theories. The proposed control method considers viscous frictions as well as dynamic frictions. Using the property that the frictions of joints are decoupled, SISO-fuzzy systems are utilized to approximate each friction. The stability of overall control system is proven and the adaptive laws are derived based on Lyapunov stability theorey. To verify the validity of the proposed control strategy, the results of computer simulations are shown for 2-link robot manipulator. The ability of approximating of the fuzzy system is also shown.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.141-144
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• 2001

In this paper, we proposed a neural network controller with a fuzzy compensator which compensate a output of neural network controller. Even if learn by neural network controller, it can occur a bad results from disturbance or load variations. So in order to adjust above case. we used the fuzzy compensator to get an expected results. And the weight of main neural network can be changed with the result of learning an inverse model neural network of plant, so a expected dynamic characteristics of plant can be got. In order to confirm a performance of the proposed controller, we implemented the controller using the DSP processor and applied in a hydraulic servo system. And then we observed an experimental results.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.1
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• pp.62-66
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• 2011

This paper proposes a parallel architecture of random signal-based learning (PRSL), merged with simulated annealing (SA), to optimize the fuzzy logic controller (FLC). Random signal-based learning (RSL) finds the local optima very well, whereas it can not finds the global optimum in a very complex search space because of its serial nature. To overcome these difficulties, PRSL, which consists of serial RSL as a population, is considered. Moreover, SA is added to RSL to help the exploration. The validity of the proposed algorithm is conformed by applying it to the optimization of a FLC for the inverted pendulum.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.454-460
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• 1998

본 논문은 전장에서의 표적 식별을 위해 다수의 센서가 사용되는 환경에서 요구되는 융합방법론에 대해 간단히 살표 보고 이에 대한 차이점을 비교한다. 다수의 센서를 사용함으로써 각각의 센서가 가진 중복성, 보완성을 활용하여 센서가 제공하는 정보의 불확실성을 줄일수 있는 가능성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 알고리즘, Dempster-Shafer 이론 그리고 퍼지 융합 방법 등에 대한 간단히 소개하고 임의의 표적과 특성값을 설정하여 융합 알고리즘간의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.11-14
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.141-144
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• 2000

현재 로프제조 공정, 전차 트롤리선 가설공사는 장력의 제어가 필요하지만 거의 수동으로 행하고 있는 실정이고 제품의 균질성과 생산성 향상을 위하여 제조 공정의 자동화가 필요하다. 따라서 전차의 트롤리선 가설공사는 드럼에 감긴 케이블을 풀어주고 양단의 장력을 일정히 유지하도록 조절할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현수형 가선 케이블 가설장치의 자동화이다. 본 논문은 제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 작성하고 이것에 장력을 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어 방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형인 동시에 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하여 시스템을 구성하고 시뮬레이션 실험에 의해 그 유효성을 평가하였다.