• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.127-130
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• 2007

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집 안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어할 수 있게 하는 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모텔 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사결정트리를 이용해 사용자 별 인식모텔을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.

• ETRI Journal
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• 제34권6호
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• pp.847-857
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• 2012

Intrusion detection systems (IDSs) have an important effect on system defense and security. Recently, most IDS methods have used transformed features, selected features, or original features. Both feature transformation and feature selection have their advantages. Neighborhood component analysis feature transformation and genetic feature selection (NCAGAFS) is proposed in this research. NCAGAFS is based on soft computing and data mining and uses the advantages of both transformation and selection. This method transforms features via neighborhood component analysis and chooses the best features with a classifier based on a genetic feature selection method. This novel approach is verified using the KDD Cup99 dataset, demonstrating higher performances than other well-known methods under various classifiers have demonstrated.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.367-374
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• 2005

The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years. Soft computing techniques such as neural networks have been utilized increasingly. Damage assessment using neural networks is presented in this study. Data set for training neural networks are acceleration response of simple beam under the various damage states ,which are the inputs. The outputs are the damage locations and extents. Not only the trained damages but also untrained damages are. detected accuratelyintheassessmentstage.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권4호
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• pp.389-395
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• 2018

This paper presents the application of a semi-active fuzzy based control system for seismic response reduction of a single degree-of-freedom (SDOF) framed structure using a Magnetorheological (MR) damper. Semi-active vibration control with MR dampers has been shown to be a viable approach to protect building structures from earthquake excitation. Moreover, intelligent damping systems based on soft-computing techniques such as fuzzy logic models have the inherent robustness to deal with typical uncertainties and non-linearities present in civil engineering structures. Thus, the proposed semi-active control system uses fuzzy logic based models to simulate the behavior of MR damper and also to develop the control algorithm that computes the required control signal to command the actuator. The results of the numerical simulations show the effectiveness of the suggested semi-active control system in reducing the response of the SDOF structure.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.886-889
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• 2017

An active Fault Tolerant Model Predictive Control (FTMPC) using Fuzzy scheduler is developed. Fault tolerant Control (FTC) system stages are broadly classified into two namely Fault Detection and Isolation (FDI) and fault accommodation. Basically, the faults are identified by means of state estimation techniques. Then using the decision based approach it is isolated. This is usually performed using soft computing techniques. Fuzzy Decision Making (FDM) system classifies the faults. After identification and classification of the faults, the model is selected by using the information obtained from FDI. Then this model is fed into FTC in the form of MPC scheme by Takagi-Sugeno Fuzzy scheduler. The Fault tolerance is performed by switching the appropriate model for each identified faults. Thus by incorporating the fuzzy scheduled based FTC it becomes more efficient. The system will be thereafter able to detect the faults, isolate it and also able to accommodate the faults in the sensors and actuators of the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) process while the conventional MPC does not have the ability to perform it.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.249-252
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• 2001

TCM(Trellis Coded Modulation) has soft decision scheme so that BM(Branch Metric) calculates the ED(Euclidean Distance) between the received signal and each code words in signal space. For computing the ED, square and square root computations increase the hardware complexity. Some simplified method is known for convolutional codes with QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), PSK(Phase Shift Keying) modulation. But it is not acceptable for QAM (Quadrature Amplitude Modulation)-TCM scheme. In this paper, we suggest that two modified BM computation methods, which is applicable for QAM-TCM. By comparative study, we also assessed two proposed method in the case of hardware complexity and BER (Bit Error Rate) performance.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.187-190
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• 2002

인간의 두뇌에서는 갖가지 다양한 형태의 입력들을 이용하여 동시에 여러 가지의 판단, 추론 및 기억 등의 기능을 수행한다 이러한 이유로 인간 두뇌는 거대한 지능형 정보처리기라고 할 수 있다 현재 정보처리 메커니즘은 다양한 형태로 발달되고 있지만 그 중에서도 지능형 정보처리 메커니즘으로는 소프트 컴퓨팅 기법을 응용한 것이 대부분이다. 본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 두뇌에서의 시각, 청각의 정보처리 과정을 하나의 구조로 모델링하고자 한다. 시각에서의 정보와 청각에서의 정보는 각기 다른 모듈에서 처리되는 방식을 취하고 있으며, 최종적으로 두 감각 정보를 이용한 처리가 가능하도록 모듈형태의 전체적인 구조를 지니고 있다. 상이한 두 가지의 정보를 동시에 처리하는 과정을 모델링함으로써 복잡한 문제의 해결 및 다양한 경우에 대한 고려를 수행하여 인간 두뇌 모델링의 기초를 마련하고자 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1049-1055
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• 2013

DC motors are widely used in industries like cement, paper manufacturing, etc., even today. Early fault identification in dc motors significantly improves its life time and reduces power consumption. Many conventional and soft computing techniques for fault identification in DC motors including a recent work using model based analysis with the help of fuzzy logic are available in literature. In this paper fuzzy logic and norm based wavelet analysis of startup transient current are proposed to identify and quantify the armature winding fault and bearing fault in DC motors, respectively. Results obtained by simulation using Matlab and Simulink are presented in this paper to validate the proposed work.

• KIEAE Journal
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• 제14권2호
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• pp.21-28
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• 2014

This paper provides the up to date review of the shading effects on PV module performance and the associated detection algorithm related to the maximum power point tracking. It includes the brief explanations of the MMP variations due to the shading occurrence on the PV modules. Review of experimental and simulation studies highlighting the significant impacts of shading on PV efficiencies were presented. The literature indicates that even the partial shading of a single cell can greatly drop the entire module voltage and power efficiency. The MMP tracking approaches were also reviewed in this study. Both conventional and advanced soft computing methods such as ANN, FLC and EA were described for the proper tracking of MMP under shaded conditions. This paper would be the basic source and the comprehensive information associated with the shading effects and relevant MPP tracking technique.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.311-314
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• 2004

가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공 두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.