• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.346-349
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• 1997

칼만 필터는 피드백 제어의 형태를 사용하는 플랜트를 추정한다. 플랜트의 잡음이나 측정 외란이 발생하더라도 상태를 추정하여 최적의 제어를 행한다. 상태를 추정하기 위하여 칼만 필터의 이득 Kk를 저절하고, 이 이득은 칼만 필터의 파라메터인 측정 오차 공분산 Rk과 프로세서 잡음 오차 공분산 Qk를 조정함으로써 뛰어난 필터 수행을 얻을 수 있다. 그러나 필터 파라메터 Rk, Qk는 필터 연산 이전에 측정되어야 하지만, 현재는 전문가가 전문적인 지식을 바탕으로 파라메터를 조정하여 시스템을 제어하고 있다. 따라서 이러한 비효율적인 작업을 퍼지 논리 제어기를 이용하여 온-라인에서 최적의 파라메터 Rk를 구하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2511-2520
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• 2011

본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.593-598
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• 2005

표적의 상태를 추정하기 위해 사용된 칼만 필터는 급 기동을 하거나 비선형적인 운동특성을 가지는 표적이 발생할 때, 모델은 상당한 오차를 유발하며 추적 성능은 현저히 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기동하는 표적을 추정하기 위한 새로운 지능형 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 칼만 필터를 이용하여 실제 알지 못하는 표적의 가속도를 전체 프로세스 잡음으로 추정한 후, 보정된 필터의 잔여치와 변화를 이용한 퍼지 시스템으로 새로운 퍼지 이득을 추출하여 측정 예측 오차를 보정함으로써 한 개의 필터로 표적 움직임의 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위해서 다중 모델 기법을 사용한 필터와 비교 모의실험을 하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권4호
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• pp.25-34
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• 2005

나로우주센터 발사관제시스템 실시간 모의장치의 데이터를 퍼지-칼만 필터의 오차 공분산으로 후처리 분석하여 센서 사이에 존재하는 연관성을 시나리오를 전혀 모르는 상태에서 유추하는 연구를 수행하였다. 유추된 연관성은 시나리오 상의 관계와 정확히 일치하였다. 퍼지-칼만 필터의 최적화 성질을 역이용하여 센서의 신호를 분석하였다. 이 연구의 결과로 다중의 센서 시스템이 존재하는 한국형 우주발사체와 탑재 유상하중 그리고 지상지원 시스템에 대한 신호분석의 가능성을 확인하였다

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.139-146
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• 1997

제한 제어 계통은 원자력발전소의 주요계통의 운전상태를 감지하여 운전변수들의 이상 기동이 예상되면 적절한 제한조치를 자동으로 수행하여 원자로 트립이 일어나는 것을 미연에 방지한다. 한 계통의 고장으로 인한 이상상태가 발생하면 국부제어기는 그 국소성 때문에 그 상황을 제대로 다루지 못할 경우가 생긴다. 따라서 고장의 원인을 정확히 파악하고 그에 대한 적절한 대처를 할 수 있는 높은 수준의 지능적 제한 재어 알고리즘이 필요하게 되며 이를 위하여 본 연구에서는 칼만 필터를 이용하여 원전의 상태변수를 추정하고 퍼지로직을 이용하여 고장을 파악하고 적절한 조치를 수행할 수 있는 제한 제어 알고리즘을 개발하였다. 이를 영광 3/4호기 원전의 이상 상태에 대하여 모의 적용함으로써 그 유용성을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.154-157
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 논리를 이용한 차량 추적 시스템의 설계에 관한 방법을 제안한다. $\alpha$-$\beta$ 필터는 고정된 $\alpha$-$\beta$에 따라 표적의 미래 위치를 예측하는데 우리는 if-then 퍼지논리를 사용하여 각 위치마다 $\alpha$,$\beta$를 바꿔줌으로써 추적을 효율적으로 하였다. 카메라 영상에 의해 들어온 차량 데이터를 표준 $\alpha$-$\beta$필터, 퍼지 논리를 이용한 $\alpha$-$\beta$필터, 칼만 필터로 추적하여 각각 비교 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.221-222
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• 2007

본 논문에서는 초정밀 위치 결정 시스템에서 보다 정확한 제어를 위한 새로운 제어기를 설계한다. 외란을 고려한 시스템의 경우, 환경이 달라질 때마다 측정 노이즈를 정확하게 알아내기란 쉽지 않다. 따라서 측정 장치의 정확성을 나타낼 수 있도록 칼만 필터추정기와 퍼지 이론을 이용하여 정확한 측정 오차값을 구한다. 이때, 파라미터 불확실성과 의란에 강인한 제어를 위해 슬라이딩 모드 제어기와 LQ 최적 제어기가 적용된다. 최종적으로, 제안된 제어기와 시간 최적 제어기의 성능비교를 통하여 보다 강인하고 안정된 성능개선을 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.359-365
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• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.108-116
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.497-502
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• 2002

기동표적의 추적문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 상호작용 다중모델 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들의 수학적 한계를 극복할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 상호작용 다중모델 기법과 비교된다.