• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.685-691
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 위한 퍼지 분할 경계들의 선택은 중요하고 어려운 문제이다. 그래서 이들을 효과적으로 결정하기 위해서 신경망, 유전자알고리즘 등과 같은 학습과정에 기반을 둔 다양한 방법들이 제안되었고, 이전 연구에서는 이들 방법에 대한 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위하여 중첩 형태에서 퍼지 분할을 결정할 수 있는 방법에 대해서 논의하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 방법을 3가지 형태의 분류 경계들, 즉 비중첩, 중첩, 1점 인접 형태로 확장하였다. 또한 이들을 학습에 의존하지 않고 주어진 데이터로부터 얻어진 통계적 정보만을 사용하여 결정하는 방법을 제안하고, 이를 패턴 분류 문제에 적용하여 제안된 방법의 효용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.461-464
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• 2007

In this paper, we propose a fuzzy Kalman filtering to deal with a estimation error covariance. The T-S fuzzy model structure is further rearranged to give a set of linear model using standard Kalman filter theory. And then, to minimize the estimation error covariance, which is inferred using the fuzzy system. It can be used to find the exact Kalman gain. We utilize the genetic algorithm for optimizing fuzzy system. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1142-1146
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• 2014

This paper addresses on a $H_{\infty}$ sampled-data stabilization of a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system. The sampled-data stabilization problem is formulated as a discrete-time stabilization one via a direct discrete-time design approach. It is shown that the sampled-data fuzzy control system is asymptotically stable whenever its exactly discretized model is asymptotically stable. Based on an exact discrete-time model, sufficient design conditions are derived in the format of linear matrix inequalities (LMIs). An example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed methodology.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.385-392
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• 2002

This paper introduces a new approach to analysis of error convergence for a class of iterative teaming control systems. Firstly, a nonlinear plant is represented using a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Then each iterative learning controller is designed for each linear plant in the T-S fuzzy model. From the view point of two-dimensional(2-D) system theory, we transform the proposed learning systems to a 2-D error equation, which is also established if the form of T-S fuzzy model. We analyze the error convergence in the sense of induced L$_2$-norm, where the effects of disturbances and initial conditions on 2-D error are considered. The iterative teaming controller design problem to guarantee the error convergence can be reduced to the linear matrix inequality problem. This method provides a systematic design procedure for iterative teaming controller. A simulation example is given to illustrate the validity of the proposed method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.285-288
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• 2002

In this paper, we introduce the concept of a fuzzy almost c-continuity and investigate some of its properties.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.63-70
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• 1999

본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.881-886
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• 2005

본 논문은 복합 상태 공간에서의 피지 기반 제어기를 이용한 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 TS 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 power series를 사용함으로써 불확실성이 조합된 비선형 시스템을 보다 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 TS 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz System에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 보장받게 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.487-492
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• 2004

본 논문은 Crisp Discrete Event System(CDES)에서 다룰 수 없는 특성을 가지는 의료진단이나 교통제어와 같이 애매하거나 불확실한 판단 그리고 관련성이 모호한 판단의 근거들에 의해 결정되어지는 사건들로 이루어진 Fuzzy Discrete Event System(FDES)의 모델링 방법과 그 응용에 대하여 연구하였다. 일반적인 CDES는 모델링 방법이 많이 연구되어져 왔으나, FDES는 발생되어지는 사건들의 정성적인 특성과 적용되어지는 경우가 드문 이유로 거의 연구되어져 있지 않다. 본 논문에서는 Fuzzy Timed Transition Petri Net(FTTPN)으로 FDES인 교통 시스템을 모델링하고 교통 신호제어기를 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.460-465
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• 2007

본 논문에서는 규칙의 커플링 문제를 최소화하기 위해 주어진 데이터의 통계적 특성과 퍼지-러프집합을 기반으로 한 새로운 패턴분류 방법을 제안한다. 제안한 방법 하에서 주어진 데이터의 통계적 특성은 입력부 퍼지집합의 파티션 개수를 결정하고, 생성된 규칙의 커플링문제를 최소화하기 위한 선택기준으로 사용하였다. 또한 러프집합은 수치적인 데이터로부터 생성된 규칙들 간의 불필요한 속성들을 제거하기 위한 도구로서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 Fisher의 IRIS 데이터를 사용하여 기존의 패턴분류 방법과 분류 정확도를 비교하였다. 실험결과, 제안한 방법이 기존의 학습에 의한 방법들보다 비교적 좋은 성능을 가진다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.235-236
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• 2008

This paper is concerned with the stabilization problem of Markovian jump nonlinear systems with time-delay via Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control approach. The T-S fuzzy models are employed to represent nonlinear systems with Markovian jump parameters and time-delay. The purpose of this paper is to design a mode-independent fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. Based on a stochstic Lyapunov function, stabilization sufficient conditions using a mode-independent fuzzy controller are derived for the Markovian jump fuzzy system in terms of Linear Matrix Inequalities (LMIs). Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.