• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1092-1095
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• 1996

In this paper The tuning of PID controller for multi input-output is studied by using fuzzy inference. State of coupling is estimated by fuzzy inference, its results is used for tuning of PID controller to get optimum P,I,D parameter with regard to state of coupling. This method is simulated to Turbo-generating system with $2{\times}2$ multi input-output and made with electronic circuit, its response is very satisfactory.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.41-55
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• 1995

본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크(FNNs)를 사용한 최적 동적 방법이 제안된다. 제안된 퍼지-뉴럴 모델링은 공정시스템의입축력 데이타를 이용하여 기존의 최적이론, 언어적 퍼지구현규칙, 뉴럴네트워크 등의 지능형 이론을 도입하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 이 모델링의 추론형태는 간략추론이 사용된다. 최적 모델을 얻기위해, 퍼지-뉴렬 네트워크의 학습률과 모멘텀 계수가 본논문에서 제안한 개선된 컴플렉스 법과 수정된 학습알고리즘을 이용하여 자동동조 된다. 이 알고리즘의 비선형 공정으로의 응용을 위하여 교통 경로 선택 데이타 및 하수처리시스템의 활성화와 공정 데이타가 제안한 모델링의 성능을 평가하기 위해 사용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.518-524
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• 2011

본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.200-205
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• 1993

A design method of rule-based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. Three kinds of method for fuzzy modeling presented in this paper include simplified inference (type 1), linear inference (type 2), and modified linear inference (type 3). The fuzzy c-means clustering and modified complex methods are used in order to identify the preise structure and parameter of fuzzy implication rules, respectively and the least square method is utilized for the identification of optimal consequence parameters. Time series data for gas funace and sewage treatment processes are used to evaluate the performances of the proposed rule-based fuzzy modeling.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.92-100
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• 1995

Fuzzy reasoning has been applied to analysis of traffic problems on urban arterial road. As the analysis on factors of route choice has been already carried out, its result can be used for construction of the model. Route choice rate estimation by fuzzy reasoning was discussed from its structure and accuracy. The major objective of the study is to introduce some kinds of methods with fuzzy reasoning and to make their feature obvious. First, the production system model is introduced with consideration of reality to actual travel behavior. Second, overlapping areas of fuzzy language function are investigated. Finally, process of fuzzy reasoning was also considered. Five kinds of Fuzzy reasoning are compared to investigate in relation between shapes of membership function and estimation validity.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.205-214
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• 2018

The reliability test is a crucial step for ensuring robustness of high-cost and complex weapon systems. In this paper, we present a set of quantitative criteria to select critical parts or components in weapon systems for the reliability test, and implement a fuzzy inference system by applying developed criteria to fuzzy theory. We classify the selection criteria of critical parts or components into four fuzzy sets and membership functions. A fuzzy inference rule is proposed based on the AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis technique so as to derive a convincing reliability test. The credibility of the fuzzy inference system is confirmed through a case study using actual equipment data exacted from an existent weapon system.

• 품질경영학회지
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• 제24권3호
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• pp.133-144
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• 1996

In order to evaluate the effectiveness of fuzzy reasoning to sensory tests, in this paper, a non-linear fuzzy system model that can estimate the general evaluator obtained from a numerical example of test of taste is constructed. And the applicability of fuzzy reasoning to sensory test is discussed on the basis of errors occurred from the estimates in combination of attributes of objects and from the results of multi-regression analysis. This paper proved that fuzzy reasoning using fuzzy If-then rules is applicable to sensory test.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.563-565
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• 1998

In this paper, we are proposed optimization method of fuzzy model in order to complex and nonlinear system. In the fuzzy modeling, a premise identification is very important to describe the charateristics of a given unknown system. Then, the proposed fuzzy model implements system structure and parameter identification, using the fuzzy inference method and genetic algorithms. Inference method for fuzzy model presented in our paper include the simplified inference and linear inference. Time series data for gas furance and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model. Also, the performance index with weighted value is proposed to achieve a balance between the results of performance for the training and testing data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.720-723
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• 1997

The characteristics of ball and beam system using fuzzy inference technique can be described by fuzzy modeling. Therefore, this paper introduces a technique for fuzzy structure identification of nonlinear Input-output relation- ship using an adaptive fuzzy inference system. And the simulation result using adaptive fuzzy inference technique shows its effectiveness for fuzzy structure identification of nonlinear system.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.13-21
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• 1997

본 연구는 연속음성을 인식하기 위하여 특징 Parameter의 변동성을 Fuzzy 변수로 취하여 Membership 함수로 표현한 후, Fuzzy 추론으로 연속음성을 인식하는 연구이다. 특징 Parameter로는 Formant 주파수, Pitch, Log Energy, Zero Crossing Rate등을 사용한다. 연속음성의 Data로서는 한국어의 연속음성을 대상으로 하여 음성인식 system을 구현한다음, 인식실험을 통하여 본 연구의 유교성을 확인한다.