• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1593-1598
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• 2012

본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.603-610
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• 2000

본 논문에서는 직접 적응제어기와 간접 적응제어기를 Lyapunov 안정도 이론에 근거하여 결합하였다. 제어기는 RBF 신경망을 이용하여 구성하였으며 하중파라미터들은 적응칙에 의하여 조정되도록 하였다. 또한 시스템의 성능에 영향을 미치는 결합 가중치는 퍼지 If-THEN 규칙을 이용하여 결정되도록 하였다. 이렇게 함으로써 직접 적응제어기와 간접 적응제어기의 장점을 지니는 직 간접 혼합 신경망 적응제어기를 구성할 수 있었다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위하여 일축 강페 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.412-414
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• 2005

In this paper, we present a method of fuzzy controller design for the power plant superheater in the form of bilinear system. For the steam temperature control, the input variables are constructed by the area of difference between the profiles estimated from bilinear observer and reference profiles, and the time rate of change. We estimate the control rules by T. Takagi and M. Sugeno's fuzzy model. The feasibilities of the suggested method are illustrated via the computer simulation result.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1160-1168
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• 2000

Due to the increase in importance of factory-automation (FA) in the field of production, the importance of he autonomous guided vehicle's (AGV) role has also increased. This paper is about an active and effective controller which can flexibly prepare for changeable circumstances. For this study, research about an behavior-based system evolving by itself is also being considered. In this paper, constructed an active and effective AGV fuzzy controller to be able to carry out self-organization. To construct it, we tuned suboptimally membership function using a genetic algorithm (GA) and improved the control efficiency by self-correction and the generation of control rules.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.496-498
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• 1998

This paper presents a mathod of reducing hunting size or steady state error occurred in the output signals via regulating the PID controllers gains. The PID controllers are widely used in industrial processes. Such processes have several inherent features like continuous operation, fixed set value, and difficulty in applyirty test signals. Thus, this paper suggests fuzzy rules of reducing hunting magnitude or steady state error using output signals only. Such an intelligent tuning technique utilizes both the experts, experience and control engineers' theortical background. For two kinds of systems such as temperature or DC motors speed control, we showed the validity of proposed method in this paper.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권7호
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• pp.611-620
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 네트워크 수명을 오래 유지하기 위하여 라우팅 경로를 네트워크 전체에 분산시키는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 퍼지 제어 규칙을 기반으로 라우팅 경로를 선택하는 퍼지 라우팅 프로토콜을 제안한다. 여러 가지 라우팅 경로에 대하여 에너지, 거리, 홉수를 입력으로 하여 퍼지 추론 엔진으로 적합도를 산출하고, 적합도가 높은 한 개의 경로를 최종 라우팅 경로로 선정한다. 한 번 데이터 패킷을 전달한 경로에 속한 노드들의 에너지를 감소시킴으로써 다음에 경로를 선정할 때 동일한 경로를 선택하지 않도록 설계하였으며, 결과적으로 라우팅 경로가 분산되어 센서 네트워크의 유지시간을 길게 만드는 효과가 있다. TinyOS 시뮬레이터에서 실험한 결과, 제안하는 라우팅 프로토콜이 기존의 방법보다 에너지 효율 면에서 우수함을 입증하였고, 또한 센서 네트워크의 유지시간이 길어짐을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1505-1509
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• 2005

This paper introduces a new architecture of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks by means of information granulation. The conventional SOFPNNs developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The augmented genetically optimized SOFPNN using Information Granulation (namely IG_gSOFPNN) results in a structurally and parametrically optimized model and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional FPNN. With the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The GA-based design procedure being applied at each layer of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks leads to the selection of preferred nodes with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) available within the network. To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using gas furnace process data. A comparative analysis shows that the proposed IG_gSOFPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than intelligent models presented previously.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-11
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• 2004

Hybrid power systems with fuel cells and batteries have the potential to improve the operation efficiency and dynamic response. A proper load management strategy is important to better system efficiency and endurance in hybrid systems. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been used to determine the fuel cell output power depending on the external required power and the battery state of charge(SoC). If the required power of the hybrid system is small and the SoC is small, then the greater part of the fuel cell power is used to charge the battery pack. If the required power is relatively big and the SoC is big, then fuel cell and battery are concurrently used to supply the required power. These IF-THEN operation rules are implemented by fuzzy logic for the energy management system of hybrid system. The strategy is evaluated by simulation. The results show that fuzzy logic can be effectively used to optimize the operational efficiency of hybrid system and to maintain the battery SoC properly.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.123-129
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• 2000

본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.413-420
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• 2005

본 논문에서는 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 하는 퍼지논리를 이용한 에이전트의 구현을 택시에 적용 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 인공 지능 이론을 기반으로 한 실시간 반응형 에이전트를 통하여 인공 지능적으로 운행하는 자동차에 대해서 실험을 하였다. 실시간 반응형 에이전트를 구성하기 위한 추론방식으로는 max-product 기법과 n개 퍼지 규칙들 또는 연관들 ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$)을 가지는 상황을 고려하여 비퍼지화 작업을 수행하여 중심값을 추출하여 추론 작업을 실행하였다.