• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.251-252
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-6
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• 2012

이동로봇에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 본 논문에서는 미지의 공간에서 효과적으로 장애물을 회피할 수 있는 SFLC(single-input fuzzy logic controller) 기반의 이동로봇의 주행 제어기 설계와 구현을 제안한다. 장애물의 위치와 거리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며, 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지논리시스템 기반의 제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안한 퍼지제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 장애물을 피하면서 목표지점에 정확히 도착함을 확인하였다. 더욱이 기존의 2-입력 퍼지논리시스템 기반의 제어기로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계할 수 있음도 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1271-1279
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• 2017

A highly accurate model-free controller is proposed for trajectory tracking control of robot manipulators. The proposed controller incorporates time-delay estimation (TDE) to estimate and cancel continuous nonlinearities of robot dynamics, and exploits fuzzy logic systems to suppress the effect of the TDE error, which is due to discontinuous nonlinearities such as friction. To this end, integral sliding mode is defined using desired error dynamics, and a Mamdani-type fuzzy inference system is constructed. As a result, the proposed controller achieves the desired error dynamics well. Implementation of the proposed controller is easy because the design of the controller is intuitive and straightforward, and calculations of the complex robot dynamics are not required. The tracking performance of the proposed controller is verified experimentally using a 3-degree of freedom PUMA-type robot manipulator.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1186-1191
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• 2007

Human driver monitoring system is one of the most important systems for the safety in driving vehicles, and therefore driver assistance system has gained much attention during the last decade. This paper proposed an intelligent driver assistance system which monitors human driver's states from bio-signals such as ECG and Blood Pressure. The proposed system used mamdani fuzzy inference to evaluate the driver's mental strain and generated warning signals to the driver. The approach using bio-signals in driver assistance system is the main issue of the related systems and the preliminary results showed the possibility of further research topics in developing more intelligent embedded systems with bio-signal feedback.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.73-79
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• 2013

Cloud computing is a form which provides IT resources through network and pays the cost as much as you used. And it has advantages that it doesn't need to construct infrastructure and can be offered a variety of environments. The main core of these computing is virtualization technology. Security mechanism about attacks using vulnerabilities of virtualization technology isn't provided right and existing security tools can't be applied as it is. In this paper, we proposed honeyVM structure that can cope actively by collecting the information about attacks using virtualization vulnerability. Mamdani fuzzy inference is used to adjust dynamically the number of formed honeyVM depending on the load of system. Security structure to protect actual virtual machine from attacks and threats is proposed. The performance of the proposed structure in this paper measured occurred attack detection rate and resource utilization rate.

• Safety and Health at Work
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• 제11권3호
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• pp.322-334
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• 2020

Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O₂, N₂, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.64-70
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• 2014

오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.

• International Journal of Safety
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• 제11권2호
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• pp.15-21
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• 2012

This paper is aimed to develop an electrical fire detection system (EFDS) which can analyze the possibility of electrical fire for overcurrent, leakage current and arc signals of panel board in traditional market shop. The EFDS adopted fuzzy logic and precursory data for overcurrent, leakage current and arc signals to evaluate the possibility of electrical fire. The signals are obtained directly from panel board in traditional market shops and fuzzy membership function is obtained from experiment, simulation, expert's advice. The overcurrent data is acquired by thermal data of normal and abnormal states (partial disconnection) on the insulated electrical wire, in accordance with the increase of the current signal, The leakage current data is obtained under various environments. The arc signal is acquisited by waveforms of instantaneous value in time domain and frequency band in frequency domain. The Fuzzy algorithm for DB of EFDS consists of fuzzification, inference engine by Mamdani's method and defuzzification by center of gravity method. In order to verify the performance and reliability of EFDS, it was applied to Jeon-Ju traditional market shops (90 shops) in Korea. Results show that EFDS in this paper is useful in alarming the fire case, which will prevent severe damage to human beings and properties, and reduce the electrical fires in a vulnerable area of electrical disaster.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권5호
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• pp.563-569
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• 2015

A chemical reaction occurring in CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) is significantly affected by the concentration, temperature, pressure, and reacting time of materials, and thus it has strong nonlinear and time-varying characteristics. Also, when an existing linear PID controller with fixed gain is used, the performance could deteriorate or could be unstable if the system parameters change due to the change in the operating point of CSTR. In this study, a technique for the design of a fuzzy PD plus I controller was proposed for the temperature control of a CSTR process. In the fuzzy PD plus I controller, a linear integral controller was added to a fuzzy PD controller in parallel, and the steady-state performance could be improved based on this. For the fuzzy membership function, a Gaussian type was used; for the fuzzy inference, the Max-Min method of Mamdani was used; and for the defuzzification, the center of gravity method was used. In addition, the saturation state of the actuator was also considered during controller design. The validity of the proposed method was examined by comparing the set-point tracking performance and the robustness to the parameter change with those of an adaptive controller and a nonlinear proportional-integral-differential controller.