• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.895-898
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• 1993

Instead of Cartesian product for in combining multiple inputs for fuzzy logic controllers, a method using fuzzy relation in inference is proposed. Moreover, fuzzy control rule described by fuzzy relations is derived from given conventional fuzzy control rule by fitting concept. It will be shown through several examples that the proposed technique gives smoother interpolation than conventional ones.

• 한국안전학회지
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• 제31권5호
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• pp.28-34
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• 2016

When a electric power cable is installed in the air for newly or exchanged working, it is necessary at all time to hold a constant tension for an overhead power cable. And also a pendanted power cable is an extreme job to have work in a high sky. For this reason, the objective of this paper developments working robot for preventing disaster that tension of cable installed automatically power cable to hold a constant. So the working robot works at all the time two tasks for mobil and tension it come into a inference between two tasks, control is difficult. Control methode needs to suppress inference of two tasks. In this paper, for installation of overhead power cable, the scheme and control methode of working robot is presented. the robot work at a same time tow tasks that have hold a constant tension of the power cable and move a constant place while unfasten a winding cable at a drum on a chassis. Working robot consist of three parts with mobile system, tension system and control part. As it is applied the feedback/feedforward control, methode of hybrid control is established to suppress that interference come into between two tasks. The simulation programs is made out using models of mobil and tension system, and a proposed controllers. In accordance with simulation, the model of each systems is discussed to make out proper. And also parameters of controllers is selected a suitable value and the driving performance of robot is evaluated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.631-634
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• 2004

In this paper, the Bayesian recurrent neural network (BRNN) is proposed to predict time series data. Among the various traditional prediction methodologies, a neural network method is considered to be more effective in case of non-linear and non-stationary time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one need to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, we sets the weight vector as a state vector of state space method, and estimates its probability distributions in accordance with the Bayesian inference. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. Moreover, in the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent network with Bayesian inference, what we call BRNN, is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the performance of the proposed method, the time series data are numerically generated and a neural network predictor is applied on it. As a result, BRNN is proved to show better prediction result than common feedforward Bayesian neural network.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.524-526
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• 1999

In the construction of successful fuzzy models and/or controllers for nonlinear systems, the identification of a good fuzzy inference system is an important yet difficult problem, which is traditionally accomplished by a time-consuming trial-and-error process. In this paper, we propose a systematic identification procedure for complex multi-input single-output nonlinear systems with DNA coding method. A DNA coding method is optimization algorithm based on biological DNA as conventional genetic algorithms(GAs) are. The strings in the DNA coding method are variable-length strings, while standard GAs work with a fixed-length coding scheme. the DNA coding method is well suited to learning because it allows a flexible representation of a fuzzy inference system. We also propose a new coding method fur applying the DNA coding method to the identification of fuzzy models. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model. To acquire optimal TS fuzzy model with higher accuracy and economical size, we use the DNA coding method to optimize the parameters and the number of fuzzy inference system. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its application to a Duffing-forced oscillation system.

• Environmental Engineering Research
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• 제25권4호
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• pp.545-553
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• 2020

Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권4호
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• pp.109-115
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• 2005

In the study, Methods for operating measures in equipment security to find out dangerousness timely in the system and to need for the prevention and measures. The method for analyzing and reconstructing the causes of accident of equipment in site, and try to save the information of site in real-time and to analyze the state of equipment to look for the factors of accidents. By this analysis, one plan for efficiency of production, Equipment Fault Diagnosis Management and security is integrating and building module of using the Fuzzy Inference based on fuzzy theory. The case study is applied to the industrial electric motors that are necessarily used to all manufacturing equipment. Using the sensor for temperature is attached to gain the site information in real time and to design the hardware module for signal processing. In software, realize the system supervising and automatically saving to management data base by the algorithm based in fuzzy theory from the existing manual input system

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.45-52
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• 2009

최근 제조업에서 제품 설계를 지원하는 디지털 전문가 시스템을 개발하는 사례가 일어나고 있다. 이 시스템은 제조업에서 엔지니어가 프로세스를 통제하고, 생산관리와 시스템 관리 등을 위하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 구축하기 위한 온톨로지 기반의 추론 엔진 개발에 대하여 논한다. 전문가 시스템은 한국어를 지원하고 다양한 기능을 가지며, 그래픽한 온톨로지 맵 인터페이스와 퍼지 룰 기능 정의 등의 기능을 갖도록 하였다. 또한, 온톨로지 맵 구축과 온톨로지 기반의 퍼지 추론 방법에 대하여 지식을 표현하는 방법에 대하여 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1013-1018
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• 2007

자동차의 연료분사에 관여하는 전자제어 센서에는 공기유량 센서, 흡기온도 센서, 대기압 센서, 냉각수 온도센서, 스로틀 포지션 센서, 모터 포지션 센서 등이 있다. 본 논문에서는 흡기온도 센서의 온도 변화와 공기와 연료의 혼합비율인 공연비에 대해 퍼지 제어 기법을 적용하여 차량의 연료 소비를 제어하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 각각의 공기 유입량과 연료 분사량을 이용하여 공연비 수치를 구한 후, 공연비, 흡기온도, 최종 연료 보정량에 대해 설정된 퍼지 소속 함수와 퍼지 추론 규칙에 따라 차량 연료가 제어된다. 제어하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통한 일반적인 차량의 연료 제어 방법과 비교 분석한 결과, 제안된 방법이 차량의 연료제어에 있어 효과적임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-63
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• 2008

RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.