• 한국항해항만학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.193-197
• /
• 2002

선박 조종방정식의 비선형 요소를 고려한 선박의 자동조타시스템의 제어기를 설계하기 위하여 TSK (Takagj-Sugeno-Kang) 퍼지 이론을 이용하였다. TSK 퍼지모델은 비선형 시스템을 매우 효율적으로 표현할 수 있으며, 또 TSK 퍼지모델은 결론부가 선형식으로 이뤄져 있어 체계적인 제어기 설계가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 선박의 조종방정식을 TSK 퍼지모델로 표현하는 방법과 그 모델로부터 체계적으로 TSK 퍼지제어기를 설계하는 방법을 설명한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.133-136
• /
• 2003

This paper presents a fuzzy control scheme for backing up control of Truck-Trailer, which is nonlinear and unstable by using TSK(Takagi-Sugeno-kang) fuzzy system. The nonlinear system of Truck-Trailer was expressed by using TSK fuzzy model, and the TSK fuzzy controller was designed from TSK fuzzy model. The usefulness of the proposed algorithm for backing up truck-trailer is certificated by the computer simulations.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.225-231
• /
• 1998

TSK fuzzy system can represent effectively the behavior of a complex nonlinear system with low number of rules with the desired accuracy and guarantee the stability of the closed loop system, while the interpretation of the rules is difficult due to the functional nature of the consequents. On the contrary, fuzzy controller with singleton consequents is understandable intuitively and adjustable the rules easily due to qualitative expression of the rules. Ideally, one would like to combine the positive identification properties of TSK fuzzy system with the advantages of fuzzy controller with singleton consequents. Therefore, this paper suggests a method transforming TSK fuzzy systems into fuzzy systems with singleton consequents, and shows its application designing a fuzzy controller with singleton consequents by using the TSK fuzzy system when the behavior of a nonlinear system is described with a singleton fuzzy model by human esper.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권11호
• /
• pp.53-67
• /
• 1998

본 논문은 TSK퍼지모델로부터 폐루프의 안정성을 보장하며 그 응답을 자유로이 지정할 수 있는 퍼지제어기와 그 제어기의 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서는 퍼지규칙의 선형식이 상수항이 포함되는 affine 방정식으로 된 일반적인 형태의 TSK퍼지모델을 다룬다. 본 논문에서는 제안되는 TSK퍼지제어기는, 선형시스템에서 사용되는 극배치(pole placement)법을 사용하여 설계될 수 있으며, 폐루프의 응답이 원하는 안정된 선형시스템의 거동과 동일하게 되도록 하며, 제어 목표를 바꿀 수 있도록 하며, 적분제어도 가능하게 한다. 시뮬레이션을 통해 퍼지제어기가 유효함을 보인다. 본 논문에서는 연속시스템과 이산시스템 모두에 대해 설명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.447-454
• /
• 2010

본 논문은 예측 시스템의 성능을 개선하기 위해 비선형데이터의 내재된 특성이나 불확실성을 보다 효과적으로 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리 시스템 기반 다중 퍼지 예측시스템의 설계를 다룬다. 본 논문에 제시된 다중 예측시스템들은 데이터의 비선형적 특성들을 효과적으로 고려하기 위해 설계되며, 각각의 시스템은 Type-1 TSK 퍼지논리나 다른 방법들에 비해 데이터의 불확실성을 충분히 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리를 기반으로 구현된다. 또한, 1차 차분변환 과정을 통해, 데이터의 원형으로부터 최적의 차분데이터를 생성하고, 이들을 각 시스템의 입력으로 사용함으로써 시스템 설계 시 보다 안정된 통계적 정보를 제공할 수 있도록 한다. 마지막으로, 두 개의 전형적인 시계열 데이터의 예측 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제7권3호
• /
• pp.216-220
• /
• 2007

Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권1호
• /
• pp.48-59
• /
• 2002

본 논문에서는 어느 한 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지시스템이 주어 졌을 때 그 퍼지시스템과 동일한 입출력 관계를 갖는 singleton 퍼지시스템을 구하는 방법을 제안하고 응용 예를 보인다. 퍼지규칙의 결론부가 선형식인 퍼지시스템(TSK퍼지시스템)은 입출력 데이터로 모델 인식이 체계적으로 쉽게 이루어 질 수 있으며, 안정성을 보장하는 퍼지제어기 설계도 관한 연구도 많이 되어 있다. 한편 퍼지규칙 결론부가 실수인 퍼지시스템(singleton 퍼지시스템)은 규칙이 언어적 형태이므로 이해하기가 쉽고, 규칙의 조정이 용이한 장점이 있다. 이러한 두 퍼지 시스템의 장점을 살릴 수 있는 방안으로, TSK 퍼지시스템을 singleton 퍼지시스템으로 변환시키는 방법을 제안하며, 제안한 방법을 퍼지모델링과 퍼지제어기 설계에 응용하여 그 실용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권8호
• /
• pp.754-759
• /
• 2001

본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
• /
• pp.56-58
• /
• 2006

Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.

• 전기학회논문지
• /
• 제60권7호
• /
• pp.1396-1403
• /
• 2011

It is not easy to analyze the strong nonlinear time series and effectively design a good prediction system especially due to the difficulties in handling the potential uncertainty included in data and prediction method. To solve this problem, a new design method for fuzzy prediction system is suggested in this paper. The proposed method contains the followings as major parts ; the first-order difference detection to extract the stable information from the nonlinear characteristics of time series, the fuzzy rule generation based on the hierarchically classifying clustering technique to reduce incorrectness of the system parameter identification, and the IT2TSK fuzzy logic system to reasonably handle the potential uncertainty of the series. In addition, the design of the multiple predictors is considered to reflect sufficiently the diverse characteristics concealed in the series. Finally, computer simulations are performed to verify the performance and the effectiveness of the proposed prediction system.