• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.7
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• pp.1-10
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• 1996

There are many challenging problems in mobile robot navigation. As an example, a mobile robot may wander around in local minimum and may wiggle when it moves through a narrow corridor. In addition, the real time obstacle avoidance and the posture control of mobile robot are also very improtant problems. To address these problems, a navigation algorithm which is composed o freal time obstacle avoidance algorithm and a global path planner (GPP) that genrates the shortest path is presented. In this paper, the global path planner reduce the calculation time by reducing the dta to be handled. Also it can make a real time obstacle avoidance by using the fuzzy logic inference. So the presented algorithm provide a stable navigastion for the mobile robot when it fall into the unstable navigation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.149-152
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• 2001

선박이 해상에서 운항시, 선체는 파도에 의해 심하게 동요되기 때문에 승선감과 안전성이 저하된다. 따라서 선박의 안전항해, 쾌적한 승선감, 구조적인 안전 보장을 위한 선체제어를 위한 필요성이 증대되어 왔다. 기존의 PID 제어기법 등은 정상편차가 적어 과도응답의 문제점 및 오차누적의 문제점이 있고, 퍼지제어 기법은 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 퍼지추론 기법을 이용한 선체자세 제어기법으로 운동체에 관한 전문가의 지식과 경험을 바탕으로 퍼지집합과 퍼지규칙을 설정하고 설계된 퍼지 추론을 통해 현재의 운동상황을 판단함으로써 효과적인 최적화와 자세계산을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용한 자세제어 알고리즘을 제안하고 실시간 시뮬레이션을 통하여 시험한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.8 no.4
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• pp.254-259
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• 2008

Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.174-175
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• 2019

Battery cells are connected in parallel to enlarge the system capacity. However, cell inconsistency may reduce the overall system capacity and cause the over-charging or over-discharging issue. This paper proposes a SOC-based sequencing equalizer for parallel-connected battery configuration that uses the ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system) algorithm to make the switching decision. Depend on the load current and the SOC (state-of-charge) rate of cells, the switching decision is made to equalize the SOC of the battery cells. The simulation results show that the system capacity is maximized and the controller is adaptive for a large number of parallel-connected in dynamic load profile.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2374-2376
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• 2000

In this paper, we propose an indirect vector control method using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) parameter estimator. It estimates the rotor time constant when the indirect vector control of induction motor is applied. We use the stator current error that is difference between the current command and estimated current calculated from terminal voltage and current. And two induced current estimate equations are used in training ANFIS.The estimator is trained by the hybrid learning algorithm. Simulation results shows good performance under load disturbance and motor parameter variations.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.186-191
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• 2000

요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.3
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• pp.227-237
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• 1997

Autonomous Underwater Vehicles(AUVs) have become an important tool for various purposes in subsea: inspection, recovery, construction, etc., and the development of autonomous control system is luglay desirable- thete zffe many problems associated with designing the control system for AUV due to unknown underwater envimn-Tnent, the possibility of subsystem failures, and unpredictable changes in the dynamics of the vehicle. In this paper, an autonomous control system based on the intelligent control theory to enhance operation efficiency of the ALTV is presented. The control system has a hierarchical structure which consists of mission planning level, mission control level, navigation level, and execution level. The performance of the control system is investigated by computer simulation. The results show that the proposed control system can be applied successfully to the AUV in spite of the possibility of failures in the vehicle and the collision hazard in the sea environment.