• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.175-178
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• 2008

Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론 방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지스템의 경우, MIMO 시스템에 적용시 피지추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구자에 의하여 과거에 Z. Cao's의 퍼지추론 방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 퍼지추론 방식의 relation matrix를 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.7-13
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• 2002

퍼지이론의 응용은 대부분 퍼지추론을 이용하는 것이다. 그러나 퍼지추론은 입력변수의 수가 많아지거나 각 입력변수에 많은 수의 퍼지라벨을 설정할 경우 그 추론에 필요한 계산시간이 많아지게 되며 이러한 것은 컴퓨터 연산의 대수곱(arithmetic product)의 수에 의해 결정된다. 더구나 퍼지추론의 응용이 가장 활발한 퍼지제어분야에서는 이러한 추론시간은 실제 시스템에 적용 시 가장 큰 제약조건이 된다. 특히, 마이크로프로세서를 이용하거나 PC-based 제어기를 설계할 때 이러한 추론시간은 매우 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 추론시간을 효율적으로 줄이기 위해, 즉 추론 시 필요로 하는 곱 연산의 수를 줄이기 위하여 삼각형 소속함수를 이용하는 퍼지시스템에 적용 가능하며 정보의 손실이 발생되지 않는 간단한 고속 퍼지추론 알고리즘을 제안한다. 이것은 퍼지추론 시 입력상태공간의 분할과 간단한 기하학적 해석을 통해 얻어지는 것이며 결과적으로 퍼지규칙의 수를 줄이는 것과 같다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.236-236
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• 2000

Control of Industrial processes is very difficult due to nonlinear dynamics, effect of disturbances and modeling errors. M.Morari proposed Internal Model Control(IMC) system that can be effectively applied to the systems with model uncertainties and time delays. The advantage of IMC systems is their robustness with respect to a model mismatch and disturbances. But it was difficult to apply for nonlinear systems. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System which contains multiple linear models as consequent part is used to model nonlinear systems. Generally, the linear parameters in neuro-fuzzy inference system can be effectively utilized to identify a nonlinear dynamical systems. In this paper, we propose new IMC design method using adaptive neuro-fuzzy inference system for nonlinear plant. Numerical simulation results show that proposed IMC design method has good performance than classical PID controller.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권4호
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• pp.33-43
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• 2023

In this study, it was developed and verified an application method of fuzzy-logic theory to the rating process of agricultural fill dam safety. A fuzzy-logic is very famous logical system when some decision making is made on the status of a lack of information. Three proxies were selected and configured membership functions (MFs) and these MFs were activated in the process of fuzzification procedures. Fuzzified vlaues were passed through the rule-based inference system, then fire strength could classified among cases of the rule-based inference system. To obtain final results, Mandani-type was adapted in the defuzzification process. As the results, it was shown the developed system can give a correct results that was compared with Matlab - fuzzy inference function. More ever it could perform the detailed analysis and improvement on the infrastructure safety rating process using classical diagnosis method.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.789-799
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• 1999

In this paper, the optimization of fuzzy inference systems is proposed for fuzzy model of nonlinear systems. A fuzzy model needs to be identified and optimized by means of the definite and systematic methods, because a fuzzy model is primarily acquired by expert's experience. The proposed rule-based fuzzy model implements system structure and parameter identification using the HCM(Hard C-mean) clustering method, genetic algorithms and fuzzy inference method. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. in this paper, nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and the division of fuzzy input subspaces, and the identification of parameters of a fuzzy model. To identify premise parameters of fuzzy model, the genetic algorithms is used and the standard least square method with the gaussian elimination method is utilized for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Also, the performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results of fuzzy model produced for the training and testing data set, and it leads to enhance approximation and predictive performance of fuzzy system. Time series data for gas furnace and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.75-81
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• 2007

과거의 대기행렬에 대한 추론은 여러 가지 제약 조건이 포함되어 수행되었다. 본 논문의 기반이 되는 Larson의 추론엔진 또한 포아송 도착과정을 기본 가정으로 추론을 수행하였다. 그러나, 이러한 가정 없이 실측 데이터만을 가지고 추론을 수행할 수 있다. 이는 보다 정확한 시스템의 성능척도 계산은 물론 보이지 않는 시스템 내부를 규명하는데 유용한 도구가 될 것이다. 본 논문은 이러한 추론 방법을 제안하고 타당성을 검토하여 보다 나은 시스템 분석에 적용하고자 한다. 먼저 서버의 수를 알고 있는 경우에 대한 추론 방법을 소개하고, 이를 바탕으로 서버의 수를 모르는 경우의 추론에 대해 확장한다. 우리가 제안한 추론모델을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하고 실제 시스템 성능척도 값과 추론에 의한 값을 비교 검토하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2393-2398
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• 2003

In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.198-206
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• 2013

본 논문에서는 다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위해 임무 우선 순위 선정을 위한 퍼지 추론 시스템 기반의 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 추적 임무 수행 시 우선 순위 결정 트리를 구성하고, 퍼지 집합으로 추적 안정도, 위협도, 접근성을 선정하고, 퍼지 규칙을 통한 추적 임무의 우선 순위를 얻는 방식이다. 우선 순위를 높게 책정할 경우, 추적 주기를 변화시켜 추적의 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 추적 성능 개선 효과를 입증하기 위해 기동 특성이 뚜렷한 표적 궤적을 생성하고, 제안된 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 시뮬레이션으로 비교 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.613-620
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• 1992

최근, 퍼지 이론에 따른 정보 처리는 여러 분야에서 그 유효성이 기대되어 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 일반적인 퍼지 제어 시스템에서는 실제 많은 입력변수의 도입에 따른 퍼지 소속 함수간의 연산 및 추론 시간이 크게 증가되므로, 최근 퍼지 연산을 보다 효과적으로 고속, 병렬 처리 할 수 있는 새로운 퍼지 추론 시스템의 구현이 요구되고 있다.따라서, 본 논문에서는 병렬 및 실시간 처리가 가능한 새로운 접근 방법으로 2차원 공간 광 변조기와 디지털 이미지 보드를 이용한 광 퍼지 추론 시스템을 구성하고, 실제 퍼지 에어컨 시스템에 이를 적용한 실험 결과를 통해 새로운 실시간 광 퍼지 추론 시스템의 구현가능성을 제시 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.764-770
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• 2001

본 논문에서는 대용량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위해 새로운 PCI 버스 기반 병렬 퍼지 시스템을 제안한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 9050 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 여기서 소속함수들의 각 요소와 전건부 또는 후건부부분의 병렬화을 고려하여 제안된 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간에 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대용량 인공위성 영상 데이터의 패턴 인식 등과 같이 다수의 전건부, 후건부의 변수를 갖는 시스템에 활용될 수 있다.