• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2152-2154
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• 2002

신경망을 이용한 적응제어는 학습능력에 따라 외란작용에 스스로 대처하고, 정밀한 제어가 가능하지만 학습파라미터가 최적화되기 전에는 불안정한 제어응답을 보인다. 퍼지논리는 전문가의 경험을 논리화한 것으로 제어특성은 좋으나, 외란에 대한 적응력이 부족하여 계속적인 오프셋이 발생할 수 있다. 따라서, 퍼지와 신경망을 시스템의 동특성에 따라 혼용한 제어방식을 제시하고, 시뮬레이션으로 시간지연이 있는 CSTH의 온도와 비선형 공정인 pH 중화공정에 적용하여 단순신경망 제어어보다 개선된 제어응답 특성을 얻었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.681-687
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• 2007

첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.224-226
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• 2008

본 논문에서는 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기의 속도제어 성능을 향상시키기 위한 적응제어 기법을 제안한다. 유도 전동기는 비선형적 마찰력 등으로 인한 비선형적 특성을 가진다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 야기되는 왜곡을 보상하고 속도제어 성능을 개선하기 위해 슬라이딩 모드 제어 기법을 적용한다. 슬라이딩 모드에서 발생하는 채터링 현상과 모델링되지 않은 유도 전동기의 불확실성에 의한 제어 성능 저하를 개선하기 위해, 불확실성 추정을 위한 퍼지 기반 불확실성 추정기를 적용한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기법의 타당성을 검증한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.149-154
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• 2006

본 논문에서는 온도제어에 있어서 수동식 로온도 제어 전문가의 행위와 유사한 결과를 나타낼 수 있도록 퍼지 제어 룰과 퍼지 변수 및 퍼지 추론 등을 이용하여 밸브의 Gas-to-Air 비율을 조절하는 적응 퍼지 제어기를 설계하였다. 이를 적용한 가스로 자동온도조절 시스템을 개발하고 온도와 소결된 세라믹 시료의 불량률 평가를 통해 그 성능이 우수함을 확인하였다. 적응 퍼지 제어를 이용한 제안 시스템의 온도오차의 경우 학습 전은 약 ${\pm}20^{\circ}C$ 이상 생기던 것이 학습 후에는 ${\pm}2^{\circ}C$ 내외로써 입력 온도 프로파일을 우수하게 추종해 냄을 확인할 수 있었다. 또한 기존 수동로 시스템과 제안된 시스템 간에 세라믹 제품 소결 후의 불량률을 비교하기 위해 시료 A와 B에 대해 각각 두 번에 걸쳐 실험하였다. 불량률을 확 인한 결과 개선효과가 시료 A와 시료 B에 대해 각각 평균 50.5% 와 48.4%로 상당히 좋아짐을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권6호
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• pp.55-61
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• 2003

Control of multi-link robot arms is a challenging and difficult problem because of the highly nonlinear dynamics. Independent joint adaptive scheme is developed for control of robot manipulators based on Sugeno-type of fuzzy logic. Fuzzy logic system is used to approximate the coupling forces among the joints, coriolis force, centrifugal force, gravitational force, and frictional forces. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic, and it is proved that closed-loop system is asymptotic stable despite the gross robot parameter variations. Numerical simulations for three-axis PUMA robot are included to show the effectiveness of controller.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.355-360
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 논리 제어기에서 전문가의 지식없이 시행 착오법에 의해 최적화 되지 않은 제어 규칙을 이용하는 경우에도, 소속 함수 관계와 스케일링 팩터를 유전자 알고리즘으로 최적화하여 우수한 제어 성능을 갖는 지능 제어 방식을 제안한다. 제안하는 제어 방식은 실제 플랜트는 퍼지 논리를 이용해서 제어를 하되 먼저 오프 라인상에서 퍼지 제어기의 소속 함수 초기 변수값과 스케일링 팩터의 초기값을 유전 알고리즘으로 최적화시킨후 제어를 하는 직접 적응 제어 방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 시스템을 제어 대상으로 기존의 퍼지 제어 방식과 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검토를 한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.102-109
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• 1997

전력부하 설비시스템에 장치하는 퍼지제어기의 성능은 제어대상의 변화에 민감하여 제어대상이 바뀔때마다 퍼지 소속함수폭이나 제어규칙을 조정해야 한다. 본 논문은 퍼지제어기의 성능에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 고찰하여, 제어대상의 변화에 적응하여 최적의 퍼지 소속함수폭에 자동동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 뉴로퍼지제어기를 제안하여 구성하였다. 이것을 다양한 일차지연요소를 갖는 설비시스템의 시뮬fp에션을 하여 우수한 제어 특성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.1-22
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• 2011

본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.