• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1228-1229
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• 2011

A novel approach has been promoted for FNN ship controllers. An Electro-hydraulic governor has been widely adopted to the ship speed control of propulsion marine diesel engines for a long time, it was very difficult for Electro-hydraulic governor to regulate the speed of high power engine with long stroke at low speed and low load, because of the jiggling phenomena by rough fluctuation of rotating torque and the hunting phenomena by long dead time occurred in fuel combustion process in the engine cylinder. This paper provides an efficient way for improving control performance by FNN controller. An RBF neural network and GA optimization are employed in a fuzzy neural controller to deal with the nonlinearity, time varying and uncertain factors, the rule base and membership functions can be auto-adjusted by GA optimization. The parameters of neural network can be decreased by using union-rule configuration in the hidden layer of the network. The performance of controller is evaluated by the system simulation using simulink tools.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.821-823
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• 2000

전문가의 지식이 없거나 이를 이용하기가 힘든 상황에서 클러스터링과 GA를 이용하여 퍼지 시스템을 설계하는 방법에 관해 연구하였다. 클러스터링에 사용될 데이터의 획득을 위해 두 가지 상황을 고려하여 연구하였다. 먼저 기존의 제어기가 있는 상황에서 개선된 제어기를 설계하기 위해 기존 제어 시스템의 동작시 입출력에 관계된 상태를 샘플링하여 데이터를 획득하였으며, 다음으로 기존의 제어기가 없는 상황에서는 사람이 시스템을 최적으로 동작시키고 이때 시스템에 관계된 상태를 샘플링하였다. 획득된 데이터를 클러스터링하여 퍼지 시스템을 설계하고 이의 최적화에는 GA를 사용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.525-527
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• 1999

In this paper, we propose the target tracking system using fuzzy basis function expansion (FBFN) based on genetic algorithm (GA). In general, the objective of target tracking is to predict the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical method, the parameter uncertainty and the environmental noise may deteriorate the performance of the system. To resolve these problems, we apply artificial intelligent technique to the tracking control of moving targets. The proposed method combines the advantages of both traditional and intelligent technique. The result of numerical simulation shows the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.812-814
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• 1999

In this paper, we are applied the Genetic Algorithm (GA) to design of fuzzy logic controller (FLC) for a DC Servo-Motor Speed Control. GA is used to design of the membership functions and scaling factor of FLC. To evaluate the performances of the proposed FLC, we make an experiment on FLC for the speed control of an actual DC servo-motor system with nonlinear characteristics. Experimental results show that proposed controller have better performance than those of PD controller.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.4 no.3
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• pp.259-265
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• 2004

In this study, a hybrid genetic algorithm merged with simulated annealing is presented to solve nonlinear channel blind equalization problems. The equalization of nonlinear channels is more complicated one, but it is of more practical use in real world environments. The proposed hybrid genetic algorithm with simulated annealing is used to estimate the output states of nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. By using the desired channel states derived from these estimated output states of the nonlinear channel, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA. In particular, we observe a relatively high accuracy and fast convergence of the method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2417-2419
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• 2001

A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.

• Structural Engineering and Mechanics
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• v.81 no.1
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• pp.51-57
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• 2022

The problem of optimal stochastic GA control of the system with uncertain parameters and unsure noise covariates is studied. First, without knowing the explicit form of the dynamic system, the open-loop determinism problem with path optimization is solved. Next, Gaussian linear quadratic controllers (LQG) are designed for linear systems that depend on the nominal path. A robust genetic neural network (NN) fuzzy controller is synthesized, which consists of a Kalman filter and an optimal controller to assure the asymptotic stability of the discrete control system. A simulation is performed to prove the suitability and performance of the recommended algorithm. The results indicated that the recommended method is a feasible method to improve the performance of active tuned mass damper (ATMD) shear buildings under random earthquake disturbances.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.772-775
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• 2008

본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.