• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.717-720
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• 2006

In this study, we predicted locations vulnerable to ground subsidence hazard using fuzzy logic and geographic information system (GIS). Test was carried out at an abandoned underground coal mine in Samcheok City, Korea. Estimation of relative ratings of eight major factors influencing subsidence and determination of effective fuzzy operators are presented. Eight major factors causing ground subsidence were extracted and constructed as a spatial database using the spatial analysis and the probability analysis functions. The eight factors include geology, slope, landuse, depth of mined tunnel, distance from mined tunnel, RMR, permeability, and depth of ground water. A frequency ratio model was applied to calculate relative rating of each factor, and the ratings were integrated using fuzzy membership function and five different fuzzy operators to produce a ground subsidence susceptibility map. The ground subsidence susceptibility map was verified by comparing it with the existing ground subsidences. The obtained susceptibility map well agreed with the actual ground subsidence areas. Especially, ${\gamma}-operator$ and algebraic product operator were the most effective among the tested fuzzy operators.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.414-422
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• 2002

본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권11호
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• pp.599-609
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• 2000

The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. First, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The control input for the system in the HFC combined PID controller with fuzzy controller is a convex combination of the FLC's output and PID's output by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed to show applicability and superiority with the and of three representative processes.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.292-294
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• 2004

In this paper, we design the GA-fuzzy precompensator of a Power System Stabilizer for Thyristor Controlled Series Capacitor(TCSC-PSS) for enhancement of power system stability. Here a fuzzy precompensator is designed as a fuzzy logic-based precompensation approach for TCSC-PSS. This scheme is easily implemented simply by adding a fuzzy precompensator to an existing TCSC-PSS. And we optimize the fuzzy precompensator with a genetic algorithm for complements the demerit such as the difficulty of the component selection of fuzzy controller, namely, scaling factor, membership Auction and control rules. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PSS in dynamic responses over the wide range of operating conditions and is convinced robustness and reliableness in view of structure.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.555-565
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• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.95-104
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• 2002

본 논문은 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 서비스 분류 중 UBR(Unspecified Bit Rate)과 ABR(Available Bit Rate)상에서의 인터넷 TCP/IP(Transmission Control Protocol-Internet Protocol) 트래픽에 관한 연구이다. 퍼지 논리 예측은 트래픽 처리량의 효율성과 공정성을 개선하는 데 사용된다. 본 논문에서는 TCP/IP에서 셀 제거 방식에 기반한 UBR 서비스 버퍼 방식으로 퍼지 논리를 사용하였다. 이는 퍼지 논리 선택적 셀 제거 방식이라고 부른다. 이 방식의 주요 특징은 스위치의 차후 예측 버퍼 상태에 따라서 동적으로 새로 들어오는 패킷을 수락할 것인지 제거할 것인지를 결정한다는 것이다. 이는 제거 인수의 산출을 위해 퍼지 논리 예측의 사용으로 수행된다. 패킷 제거 결정은 이러한 제거 인수와 예측 초기값에 의해 결정된다. 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방식이 TCP/IP의 효율성과 공정성 측면에서 현저하게 개선된 것을 알 수 있다. ABR 서비스에서 TCP/IP를 연구하기 위하여 퍼지 논리 ABR 서비스 버퍼 관리 방식을 이전의 연구로부터 근접하거나 정확한 공정율 계산 ER(Explicit cell Rate) 스위치 알고리즘에 적용하였다. 그리하여 기존의 방식과 퍼지 논리 제어 방식의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과는 TCP 패킷 손실율이 0이고, 퍼지 논리 제어 방식이 최대한의 효과를 내며 작은 버퍼 크기로 완벽한 공정성을 갖는 것을 보여준다. 퍼지 논리 제어 방식은 VBR 트래픽과 혼용되었었을 때 낮은 셀 손실을 갖고 보다 높은 효율성을 보여준다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권3호
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• pp.148-154
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• 2012

Purpose: In order to improve road-friendliness of heavy vehicles, a fuzzy hybrid control strategy consisting of a hybrid control strategy and a fuzzy logic control module is proposed. The performance of the proposed strategy should be effectively evaluated using a hardware-in-the-loop (HIL) simulation model of a semi-active suspension system based on the fuzzy hybrid control strategy prior to real vehicle implementations. Methods: A hardware-in-the-loop (HIL) simulation system was synthesized by utilizing a self-developed electronic control unit (ECU), a PCI-1711 multi-functional data acquisition board as well as the previously developed quarter-car simulation model. Road-friendliness of a semi-active suspension system controlled by the proposed control strategy was simulated via the HIL system using Dynamic Load Coefficient (DLC) and Dynamic Load Stress Factor (DLSF) criteria. Results: Compared to a passive suspension, a semi-active suspension system based on the fuzzy hybrid control strategy reduced the DLC and DLSF values. Conclusions: The proposed control strategy of semi-active suspension systems can be employed to improve road-friendliness of road vehicles.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권2호
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• pp.105-112
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• 2014

This paper proposes a novel $H{\infty}$ T-S Fuzzy controller with a weighted integral action for Interior Permanent Magnet Synchronous Motor(IPMSM) which have nonlinear dynamics. The $H{\infty}$ T-S Fuzzy controller is used for the robustness of nonlinear systems and the weighted integral action is used for the tracking problem and the improvement of control performance. A T-S Fuzzy controller is designed by combining the local controllers with the overall stability, and LMI(Linear Matrix Inequality)is used to determine the gains of linear controllers. The tracking problem of IPMSM is changed into regulator problem by introducing the integral action and the weighting factor gives flexibility to a $H{\infty}$ fuzzy controller.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.388-398
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• 1998

퍼지제어시스템에 영향을 미치는 요소들은 제어규칙, 소속함수, 퍼지추론, 비퍼지화 그리고 이 출력이득요소 이다. 구성요소들 각각에 의한 동조방법은 요소들 중 일부만을 동조하기 때문에 동조대상 이외의 요소들에 대한 오류와 파라메타의 부적절한 설정등에 의해 적절한 동조가 이루어지지 못할 수 있으며 각 요소들간의 상관관계를 고려하여 동조를 수행해야 하는 어려움이 있다. 입 출력단에서 작용하는 이득요소들은 제어시스템에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이들의 선정은 신중을 기해야 한다. 본 연구에서는 퍼지제어시스템의 동조를 위한 제어기 스스로 입 출력이득요소를 산출하는 방법과 퍼지제어기의 구성요소들에 의해 얻어진 초기의 제어값들을 원하는 목표치에 빨리 수렴할 수 있도록 동조하는 방법을 제안하였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권2호
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• pp.195-203
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• 2016

In order to overcome the influence of system stability and accuracy caused by uncertainty, estimation errors and external disturbances in Eight-Rotor MAV, L2 gain control method was proposed based on interval type II fuzzy neural network identification here. In this control strategy, interval type II fuzzy neural network is used to estimate the uncertainty and non-linearity factor of the dynamic system, the adaptive variable structure controller is applied to compensate the estimation errors of interval type II fuzzy neural network, and at last, L2 gain control method is employed to suppress the effect produced by external disturbance on system, which is expected to possess robustness for the uncertainty and non-linearity. Finally, the validity of the L2 gain control method based on interval type II fuzzy neural network identifier applied to the Eight-Rotor MAV attitude system has been verified by three prototy experiments.