• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2669-2671
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• 2001

In this paper, we propose design a Multi-Fuzzy Inference model structure. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy Inference model, HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy are identified by genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy model and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.

• 전기학회논문지
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• 제67권12호
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• pp.1699-1704
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• 2018

In this paper, proposed a method to improve of control characteristics for power facility using the adaptive sizing of fuzzy inference method. In the use of the controller based the fuzzy logic, a basic mamdani fuzzy controller is applied. However, when the maximum value and the minimum value have to taken, the fuzzy controller can not take a normal value because of formalized grouping form. In this paper, we combine the conventional methods with single valued sets to compensate for the disadvantage caused by the mamdani method control. Simulation results show that the proposed method has better overshoot and steady state arrival time than the conventional control method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-63
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• 2014

자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.789-799
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• 1999

In this paper, the optimization of fuzzy inference systems is proposed for fuzzy model of nonlinear systems. A fuzzy model needs to be identified and optimized by means of the definite and systematic methods, because a fuzzy model is primarily acquired by expert's experience. The proposed rule-based fuzzy model implements system structure and parameter identification using the HCM(Hard C-mean) clustering method, genetic algorithms and fuzzy inference method. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. in this paper, nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and the division of fuzzy input subspaces, and the identification of parameters of a fuzzy model. To identify premise parameters of fuzzy model, the genetic algorithms is used and the standard least square method with the gaussian elimination method is utilized for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Also, the performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results of fuzzy model produced for the training and testing data set, and it leads to enhance approximation and predictive performance of fuzzy system. Time series data for gas furnace and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.253-258
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 정보 추론에 필요한 상황 정보 표현은 육하원칙에 의해 분류되어 4W1H의 상황 정보와 추론된 Why의 상황을 통합하여 상위 상황들을 추론하였다. 본 논문에서는 추론된 상황 정보에 Whom(특정 정보나 서비스)과 How much(정확성)를 추가한 팔하원칙(6W2H)에 의해 특정 상황과 서비스를 분류하고 분류된 상황들과 부정확한 지식에 대한 표현과 추론을 위해 러프집합 개념을 도입하여 특정 상황에 적합한 서비스 결정 방법을 제안한다. 서비스 제공의 정확성을 표현할 때 0과 1이라는 일반집합으로 표현하는 것은 한계가 있기 때문에 이를 위해 퍼지집합의 개념을 도입하였다. 또한, 러프 집합 개념을 이용하여 상황 속성에 대한 리덕션(reduction) 과정을 통해 불필요한 속성들을 제거함으로서 각 사용자에게 가장 적합한 서비스를 신속하게 제공할 수 있도록 하는 것에 그 의의가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.125-134
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• 2011

보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.135-144
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• 2003

침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권2호
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• pp.21-34
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• 2002

구조화된 환경에서 사용되어 지는 일반적인 이동 로봇과 달리 시각장애인을 위한 이동 로봇은 다양한 종류의 이동 장애물들을 고려하도록 설계되어야 한다. 그런데, 이동 장애물, 즉 보행자의 대부분은 어떤 의도를 가지고 이동하게 되므로 로봇이 그 의도를 미리 파악하면서 주행한다면 로봇은 지능적인 주행을 할 수가 있다. 본 논문에서는 격자형 맵을 이용하여 장애물의 의도를 추론하는 방법을 제안하다. 먼저 퍼지 논리와 초음파 센서를 이용하여 주위 환경을 격자형 맵으로 표현하고, 격자형 맵의 CLA(Centroid of Largest Area)점을 이용한 장애물 감지 방법 및 장애물 의도 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 실험이 수행되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.608-611
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• 2002

In GMAW(Gas Metal Arc Welding) process, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality. Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWB (contact- tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using negro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FL(fuzzy logic). The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FL were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm. Bead geometry could be reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FL using the results learned by neural networks.