• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.174-179
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• 1995

본 논문데서는 부하외란이나 시스템 내부 파라미터의 변동시에 적응력이 저하되는 종래의 PI제어기와, 정상상태 잔류편차가 존재하는 퍼지 제어기의 단점을 극복하기 위한 적 응 퍼지 제어 기법을 제안하였고, 이를 도립 진자 시스템에 적용하였다. 운송차의 위치 및 진자 각도의 오차, 오차의 변화량에 따라 퍼지 추론을 행하여 PI 제어기의 가중치를 결정하 는 구조로, P제어기는 운송차 및 진자의 오차가 과도 상태에서의 영역에서 사용되어 속응성 과 고정도의 특성을 얻는다. 1제어기는 정상상태에서의 정도 향상에 이용되었다. 특히, 제안 하는 적응 퍼지 제어기는 운송차의 위치 오차에 대한 PI 동작과, 진자의 각도 오차에 대한 PI 동작을 각각 퍼지 추론에 의해 부드럽게 전환함으로서 고유 불안정의 시스템인 도립 진 자 시스템의 안정화 제어에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.399-405
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• 2002

Now days, it is based on GIS and GPS, it can search for the shortest path and estimation of arrival time by using the internet and cell phone to driver. But, even though good car navigation system does not create which is the shortest path when there average vehicle speed is 10 -20 Km. Therefore In order to reduce vehicle waiting time and average vehicle speed, we suggest optimal green time algorithm using fuzzy adaptive control , where there are different traffic intersection length and lane. In this paper, it will be able to forecast the optimal traffic Information, estimation of destination arrival time, under construction road, and dangerous road using internet.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.333-338
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• 2009

This paper presents a task-based analysis on the number of independent robotic fingers required for compliant manipulations. Based on the stiffness relation between operational space and fingertip space of a multi-fingered object manipulating system, we describe a technique for modulation of the fingertip stiffness without inter-finger coupling so as to achieve the desired stiffness specified in the operational space. Thus, we provides a guide line how many fingers are basically required for successful multi-fingered compliant tasks. Consequently, this paper enables us to assign effectively the number of fingers for various compliant manipulations by robot hands.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.57-61
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• 2008

우리나라의 자동차의 수는 1990년부터 계속 증가하고 있다. 계속되는 자동차수의 증가로 인해 휴일, 출퇴근 시간에 교통이 혼잡 또는 마비되는 문제가 발생한다. 하지만 기존의 신호등 체계는 통계적인 수치에 의해 결정되기 때문에 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선 순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여받은 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 제안된 펴지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07b
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• pp.1034-1036
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• 1996

In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2050-2060
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• 1998

Weighting strategy is one of the necessary control strategies in automated reasoning to solve problecs within allowable time and computer memory. But, the strategy still consumes too much time since it depends soly on the user's experience and needs much of the user's manual work at each stage. This research suggests a tool which automates the weighting system to generate the weighting thesaurus and merges it to the mechanical theorem prover.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1838-1839
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• 2007

동기기가 전동기의 모드로 운전하고 있을 때, 동기속도로 안정된 운전을 하는 중 순간적으로 과부하가 인가되게 되면 이로 인해 동기 이탈 현상이 발생한다. 동기속도로 운전 중인 동기전동기가 동기이탈을 하게 되면 계통의 역률, 안정도 등에 치명적인 악영향을 미치게 되어 여러 가지 손실을 가져오게 된다. 동기전동기가 안정된 운전을 할 수 있도록 하기 위한 한 가지 요인인 부하각을 제어하게 되면 앞에서 말한 위험한 상황을 예방 할 수가 있다. 본 논문에서는 동기전동기의 부하각을 마이크로프로세서에 의해 퍼지 부하각 제어 기법을 적용하여 동기전동기의 안정된 운전을 행하고자 하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.220-224
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• 2008

This paper presents the polygon-based Q-leaning and Parallel SVM algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with one hundred mobile robots, two hundred obstacles, and ten objects. Then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning, and dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm to enhance the fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process. In this paper, the result show that dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm is better than the other algorithm to tracking for object.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.91-98
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• 2009

In this paper, this model ensures confidentiality and integrity of mandatory access cotrol policy which based on fuzzy function with importance of information. And it solves authorization abuse problem through role graph creation algorithm and flowing policy that security grade is applied. Because this model composes role hierarchy which bind similar role concept to apply to commercial environment, it has expansile advantage by large scale security system as well as is easy that add new role.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.101-106
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• 2006

The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.