• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.358-361
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• 2006

태양전지는 일사량에 따라 그 출력특성이 변하기 때문에 전지로부터 최대출력을 얻기 위해서는 컨버터에 의한 최대 전력점 추종제어가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전시스템의 최대전력추종을 위해 퍼지이론을 도입한 퍼지제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 디지털 설계를 위해 태양광 발전시스템을 각 부분을 구성하고, FPGA를 사용하여 제어기를 구현하였다. 또한 실험을 통해 FPGA의 퍼지제어기로서의 구현가능성을 발견하고 그 타당성을 입증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.115-121
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• 2000

본 논문에서는 진화연산 중에서 해의 다양성과 수렴속도면에서 좋은 성능을 나타내는 실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기를 설계하였다. 실수형 유전알고리즘을 이용하여 퍼지제어기의 입 출력 이득과 실시간으로 퍼지제어기의 입 출력이득을 적응적으로 변경하는 신경회로망의 가중치를 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 평가하기 위해 시지연을 갖는 제어시스템[14]에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 적응 퍼지제어기가 기존의 퍼지제어기보다 오버슈트, 정정시간, 상승시간면에서 더 우수한 제어성능을 나타내었다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권2호
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• pp.187-196
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• 2003

In this paper, a new methodology of evolutionary computations - An Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) is proposed. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations : global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, the proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. AEA is used to. designing fuzzy logic controller (FLC) for a high-angle-of-attack flight system for a super-maneuverable version of F-18 aircraft. AEA is used to determine the membership functions and scaling factors of an FLC. The computer simulation results show that the FLC has met both robustness and performance requirements.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.197-203
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• 1998

본 논문에서는 분석적인 방법을 통하여 퍼지 제어기의 안정성을 증명할 경우에 고려해야하는 근사화 에러를 슬라이딩 모드 제어 기법과 적응 제어 법칙을 이용하여 보정하는 방법을 제시하고 있다. 특히 본 논문에서는 퍼지 제어기의 안정성에 관한 이전의 연구들과는 달리 주어진 시스템의 각각의 상태 변수들에 대한 최대 민감도(Upper Bound of Sensitivity)에 관한 정보만이 미리 주어진 경우를 다루고 있다. 모의 실험은 라이프노프(Lyapunov)함수를 사용하여 안정성이 증명될 수 있으며, 모의 실험(Simulation)을 통하여 성능을 확인할 수 있다. 또한 제어기의 적용 방법에 따라서 퍼지 제어기의 특성을 강조하거나 또는 슬라이딩 모드 제어기의 특성을 보다 더 부각 시킬 수 있도록 설계할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.289-295
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• 1998

본 논문은 빠른 학습과 정확한 근사 능력을 갖는 새로운 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기르 제안한다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기(CBFLC)는 한 학습 주기 동안 전향 및 역전파 연산시 신경망내 유닛중 극히 일부분만이 활성화되어 학습에 참가하므로 학습 시간이 매우 빠르고, 비퍼지화 연산시 소속 함수의 중심값 뿐 아니라 폭을 동시에 고려하여 정확한 근사화를 얻는다. 제안한 퍼지 제어기내 입？출력 소속 함수의 중심값 및 폭 등의 구조적 파라메터들은 역전파 알고리즘에 의해 갱신된다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기를 트럭 후진 주차문제에 적용하여 근사화 능력 및 제어 성능면에서 여러 다른 퍼지 제어기들과 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.143-151
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• 2008

This paper presents the operation of Fuel Cell Distributed Generation(FCDG) systems in distribution systems. Hence, modeling, controller design, and simulation study of a Solid Oxide Fuel Cell(SOFC) distributed generation(DG) system are investigated. The physical model of the fuel cell stack and dynamic models of power conditioning units are described. Then, suitable control architecture based on fuzzy logic and the neural network for the overall system is presented in order to activate power control and power quality improvement. A MATLAB/Simulink simulation model is developed for the SOFC DG system by combining the individual component models and the controllers designed for the power conditioning units. Simulation results are given to show the overall system performance including active power control and voltage regulation capability of the distribution system.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.176-181
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• 2007

This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.857-860
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• 2009

최근 유무선 통신 시스템의 발전에 따른 인터넷 환경의 급격한 변화는 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구를 가속화시키고 있으며 이와 관련된 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 스패닝 트리(OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 스패닝 트리 문제를 해결하기 위해 파라미터를 자동 조절하는 유전 알고리즘 (Parameter Auto Tuned GA, PAT-GA)을 이용한다. 제안하는 유전 알고리즘은 교차율, 돌연변이율과 같은 파라미터를 자동조절하기 위해 퍼지 논리 제어기 (FLC: Fuzzy Logic Controller)를 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 스패닝 트리 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.77-86
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• 1995

퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.