• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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• pp.225-227
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• 2009

The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed artificial intelligent-PI(AIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.7-14
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• 1996

파티클시스템은 비정형적 물체를 표현하기 위해 모인 기본 파티클들의 집합으로 정의된다. 파티클시스템은 시간에 대해 동적인 성질을 가지므로 연기, 구름, 폭포, 폭발 등과 같이 비정형적이고 시간의 흐름에 따라 변화하는 물체를 표현하기 적합한 모델링방법이다. 그러나 표현하고자하는 물체의 모양이나 변화의 양상이 복잡한 경우 이를 조정하기 위하여 많은 수의 파라미터가 필요하게 되고, 이들 파라미터들의 상호영향을 고려하며 적절히 조절하기가 매우 어려워지게 된다. 또한 파티클의 움직임과 변화를 계산하기 위하여 운동방정식 및 변화함수를 근사화하여 사용하는데 이는 근원적인 부정확성(inaccuracy)을 내포하므로 이런 부정확성을 포함하고 있는 다수의 요인이 결합되었을 때 나타나는 궁극적 결과를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 기존의 파티클시스템에서의 파티클의 운동 및 변화를 제어하는 데에 퍼지제어기법을 도입하는 새로운 접근방식을 제안하고, 시스템을 구현하여 폭발장면 등을 대상으로 하여 실험한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.165-172
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• 1998

USM의 전기 기계적인 변환은 USM의 고정자에 정렬된 PZT트랜듀서를 구동하기 위한 2-상 고주파 전력 변환부와 고정자와 회전자 사이에 마찰력을 변환하는 기계적인 트러로써 나눠지며 이러한 구조특성 때문에 온도에 의한 비선형 특성이 내포하게 된다. 초음파 모터의 외함의 온도가 +2$0^{\circ}C$~3$0^{\circ}C$에서는 정상적인 특성을 나타내지만 장시간의 운전에 의한 모터의 마찰열에 의해 온도증가는 구동주파수, 구동전류, 속도의 감소를 가져온다. 현재 사용되고 있는 초음파 모터는 온도에 대한 보상이 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 퍼지제어 기법을 통해 초음파 모터의 운전중 외함의 온도증가에 따른 속도 보상용 시스템을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-35
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• 1993

가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.103-113
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• 2003

본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3502-3509
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• 2010

무선 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 서비스는 불확실한 동적 채널 속성으로 인하여 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 혼잡, 지연, 지터 등과 같은 오버헤드는 적응형 멀티-레벨 스트리밍 서비스의 성능 저하를 가져오고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서의 가변 대역폭, 이동성 자원 제약 등으로 인한 성능 저하를 줄이기 위하여 AMSS 메카니즘을 제안한다. 제안된 AMSS는 다음과 같은 목적을 두고서 스트리밍 서비스를 최적화하는데 있다. 1) 퍼지 유사도 척도 이용, 2) 버퍼 오버플로우와 자원 소모로 인한 패킷 손실 최소화, 3) 혼잡과 지연으로 인한 패킷 손실 최소화. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 기존의 TCP-기반 기법, UDP-기반 기법, 그리고 VBM-기반 기법에 비해서 혼잡 제어와 패킷 손실율의 성능이 더 우수함을 보인다. 제안된 기법은 성능이 우수한 VBM-기반 기법과 비교해 볼 때 혼잡 제어율은 10%, 그리고 패킷 손실율은 8%의 성능 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1072-1075
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• 2005

This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.176-181
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• 2007

This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권7호
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• pp.496-510
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• 2017

본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.