• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.101-108
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• 2001

본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.442-442
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• 2000

The intelligent auto-tuning method fur a strongly stable adaptive control system of a DC motor with great load inertia variation is proposed. The stable characteristic polynomial that is designed by an optimal servo is specified for the adaptive pole placement control system. The appropriate adaptive control system can be derived, by adjusting automatically the weight of a performance criterion in optimal control by means of the fuzzy inference on the basis of the stability index.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.121-126
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• 1998

인간이 쾌적하다고 느끼게 되는 것에는 인간과 환경간의 상호작용이 포함되어 있다. 쾌적한 환경을 만든다고 할 때에는 인간과 환경을 하나의 시스템으로 두고 관련되는 여러 요소들이 계속적으로 피이드백 되는 것으로 생각하여야 한다. 쾌적감이란 여러 가지 감성 요소가 복합적으로 조합되어 하나의 이미지와 합치되는 것으로 표현되는 고도의 심리적인 체험감이다. 그러므로 쾌적환경에 대하여 인간의 특성을 중심으로 설계하려고 하면 인간이 쾌적환경을 인지하는 과정이 어떤 과정을 거치게 되는가를 알고 그 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 쾌적감을 구성하고 있는 요소이미지가 어떻게 구성되어 있으며, 환경요소에 대한 감각이미지와는 어떤 구조로서 이루어져 있는 지를 실험적으로 알아보고 퍼지 추론을 이용하여 표현하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.5 no.2
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• pp.205-212
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• 1997

In this study, active vibration control for a flexible cantilever beam was performed by using the intelligent control technique. The intelligent control method which integrating the back propagation algorithm and the fuzzy inference technique was proposed and its performance was examined. The proposed control algorithm for the flexible cantilever beam was verified via computer simulation of active vibration control. Furthermore, the control system and its efficiency were investigated via experiments on active vibration control by the intelligent control technique without a digital signal processing device.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.26-26
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• 2004

산업용으로 주로 쓰이던 로봇이 인간의 생활에 밀접하게 다가오면서 인간과 로봇의 활동공간의 공유가 늘어가고 있다. 이로 인하여 접하는 시간이 증대되어 인간과 친밀한 인터페이스 구현에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 관련하여 지능형 로봇에 있어 음성시스템은 필수적이다. 최근 통신분야와 관련하여 음성인식과 음성합성의 기술이 급속히 발전하고 있으나, 음성인식에 있어 현재 헤드？을 이용하거나 마이크로폰에서 약 30cm정도 떨어진 거리에서 음성을 인식하는 것이 일반적이며, 그 이상의 거리에서나 잡음이 존재하는 실제 환경에서 인식률이 급격히 떨어져 이동롯봇과 같은 실용시스템과의 접목하는 기술이 부족한 상황이다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.247-249
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• 2002

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터의 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여한 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 플러스터링 과정을 통해 문서 그룹들을 생성하고 이들에 대한 선형 분류기들을 유도한 뒤 k-NN 알고리즘을 적용하는 방법이다. GIS의 일반화(generalization) 과정에 Rocchio, Widrow-Hoff 및 퍼지 추론을 이용한 방법을 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 긍정적 문서 집합에 대한 실험에서 비교적 우수한 성능 향상을 보여줌으로써 퍼지 추론을 이용한 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.374-376
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• 2001

In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.

• Smart Structures and Systems
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• v.5 no.2
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• pp.139-152
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• 2009

Globally, civil infrastructures are deteriorating at an alarming rate caused by overuse, overloading, aging, damage or failure due to natural or man-made hazards. With such a vast network of deteriorating infrastructure, there is a growing interest in continuous monitoring technologies. In order to provide a true distributed sensor and control system for civil structures, we are developing a Structural Nervous System that mimics key attributes of a human nervous system. This nervous system is made up of building blocks that are designed based on mechanoreceptors as a fundamentally new approach for the development of a structural health monitoring and diagnostic system that utilizes the recently developed piezo-fibers capable of sensing and actuation. In particular, our research has been focused on producing a sensory nervous system for civil structures by using piezo-fibers as sensory receptors, nerve fibers, neuronal pools, and spinocervical tract to the nodal and central processing units. This paper presents up to date results of our research, including the design and analysis of the structural nervous system.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• v.19 no.8
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• pp.1670-1681
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• 2005

In-situ diagnosis of chiller performance is an essential step for energy saving business. The main purpose of the in-situ diagnosis is to predict the performance of a target chiller. Many models based on thermodynamics have been proposed for the purpose. However, they have to be modified from chiller to chiller and require profound knowledge of thermodynamics and heat transfer. This study focuses on developing an easy-to-use diagnostic technique that is based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The effect of sample data distribution on training the ANFIS is investigated. It is found that the data sampling over 10 days during summer results in a reliable ANFIS whose performance prediction error is within measurement errors. The reliable ANFIS makes it possible to prepare an energy audit and suggest an energy saving plan based on the diagnosed chilled water supply system.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.