• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.26-26
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• 2004

산업용으로 주로 쓰이던 로봇이 인간의 생활에 밀접하게 다가오면서 인간과 로봇의 활동공간의 공유가 늘어가고 있다. 이로 인하여 접하는 시간이 증대되어 인간과 친밀한 인터페이스 구현에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 관련하여 지능형 로봇에 있어 음성시스템은 필수적이다. 최근 통신분야와 관련하여 음성인식과 음성합성의 기술이 급속히 발전하고 있으나, 음성인식에 있어 현재 헤드？을 이용하거나 마이크로폰에서 약 30cm정도 떨어진 거리에서 음성을 인식하는 것이 일반적이며, 그 이상의 거리에서나 잡음이 존재하는 실제 환경에서 인식률이 급격히 떨어져 이동롯봇과 같은 실용시스템과의 접목하는 기술이 부족한 상황이다.(중략)

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.690-692
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• 1998

In general, fuzzy control system are efficient for the systems which are complicated and nonlinear. But the fuzzy control flawed by the fact that it is much trial and errors in process of getting parameters of membership function which can express optimal status of system. This paper shows the methodology which is applied of ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the coverage against these defects. It proved superiority of ANFIS by controlling inverted pendulum.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.35-38
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• 1998

Abstracts In this paper, we propose a robust adaptive fuzzy control scheme using a sliding control input for tracking of a class of MISO nonlinear systems with unknown bounded external disturbances. In the proposed scheme, the nonlinearity is estimated adaptively via a fuzzy inference based on a fuzzy model. A sliding control input is introduced such that boundedness of all signals in the system is guaranteed even though the existence of a fuzzy approximation error and external disturbances. The controller parameters are updated by using a proposed adaptation law, which is similar 1-modification method. Computer simulation shows the effectiveness of the proposed control scheme.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1433-1441
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• 2016

Small area model provides reliable and accurate estimations when the sample size is not sufficient. Our dataset has an inherent nonlinear pattern which signicantly affects our inference. In this case, we could consider semiparametric models such as truncated polynomial basis function and radial basis function. In this paper, we study four Bayesian semiparametric models for small areas to handle this point. Four small area models are based on two kinds of basis function and different knots positions. To evaluate the different estimates, four comparison measurements have been employed as criteria. In these comparison measurements, the truncated polynomial basis function with equal quantile knots has shown the best result. In Bayesian calculation, we use Gibbs sampler to solve the numerical problems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2819-2821
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• 2000

We introduce Adaptive Fuzzy Impedance Controller for force control when robot contact with environment. Because robot and environment was always effected by nonlinear conditions. it needs to deal with parameter's uncertainty. As. it induced Fuzzy system in impedance controller. it used fuzzy inference logic that has robustness about uncertainty to tune impedance controller stiffness gain. We applied adaptive fuzzy impedance controller in One-Link Robot system and the method shows a good performance on desired position and force control with intensional contacting environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.682-684
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• 1995

The most effective way to improve the performance of a fuzzy controller may be to optimize look-up values. Look-up values are derived from processes used input-output scale factors, membership functions, rule base, fuzzy inference method and defuzzification. It is powerful way to modify or organize look-up table values. In this paper, We propose the look-up values self-organizing fuzzy controller(LSOFC). We use the plus-minus tuning method(PMTM), scanning values through the processes of addition and subtraction. We show the efficiency of this LSOFC by the results of simulation for nonlinear time-varying plant with unmodelled dynamics.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2929-2931
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• 1999

In this paper, an adaptive fuzzy inference and HCM(Hard C-Means) clustering method are used for on-line fuzzy modeling of nonlinear and complex system. Here HCM clustering method is utilized for determining the initial parameter of membership function of fuzzy premise rules and also avoiding overflow phenomenon during the identification of consequence parameters. To obtain the on-line model structure of fuzzy systems. we use the recursive least square method for the consequent parameter identification. And the proposed on-line identification algorithm is carried out and is evaluated for sewage treatment process system.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제28권3호
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• pp.793-800
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• 2023

In this paper, we propose a generalization of Lindley distribution (GLD) via a special structure that is concern with progressively Type-II right censoring and time failure data. We study the modern properties that we have built by such combination, for example, survival function, hazard function, moments, and estimation by non-Bayesian methods. Application on some selected data related to Lindley distribution (LD) and (ED) have been employed to find out the best distribution that can fit data comparing with the GLD.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.402-410
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• 2004

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.