효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.57-71
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1996
차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.9
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pp.812-818
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2012
In this paper, we propose an asynchronous behavior control algorithm of the swarm robot for surrounding intruders when detected an intruder in a surveillance environment. The proposed method is divided into three parts: First, we proposed the method for the modeling of a state of the swarm robot. Second, we proposed an asynchronous behavior control algorithm for the surrounding an intruder by the swarm robot. Third, we proposed a control method for the collision avoidance with the swarm robot. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.268-273
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2005
We propose the specialized product-line development methodology for developing the embedded system of an MSDFS (Multi Sensor Data Fusion System : called MSDFS). The product-line methodology provides a simultaneous design between software and hardware, high level reusability. However this is insufficient in requirement analysis stage due to be focused on software architecture, detailed design and code. Thus we apply the business model based on IDEF0 technique to traditional methodology. In this paper, we describe the processes of developing Core-Asset, which are requirement analysis, feature modeling, validation. The proposed model gives the efficient result for eliciting features, and ensures the high level reusability of modules performing on embedded system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.54-59
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2006
The smart space is composed of the wire and/or wireless network, multi-sensor-based environment, and many various controllers. For the smart space, this paper presents a new design method of multirate digital decentralized controller using the intelligent digital redesign technique. In specific, the proposed method is based on the delta-operator and the multirate sampling and takes the form of the LMIs. To shows the feasibility of the suggested method, the computer simulations for Heating, ventilating, and ai. conditioning (HVAC) system are provided.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.7
no.3
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pp.61-74
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2001
The prevention of marine accidents has been a major topic in marine society and various policies and countermeasures has been developed, applied to the industries. Formal Safety Assessment is a structured and systematic methodology, aimed at enhancing maritime safety, including protection of life, health, the marine environment and property, by using risk and cost-benefit assessments. In addition, it provides a means of being proactive, enabling potential hazards to be considered before a serious accident occurs. In this paper, we has been screening and ranking of hazards using fuzzy structural modeling method and quantitative risk assessment for the ship's collision in the last 10 years marine accidents.
This paper presents the operation of Fuel Cell Distributed Generation(FCDG) systems in distribution systems. Hence, modeling, controller design, and simulation study of a Solid Oxide Fuel Cell(SOFC) distributed generation(DG) system are investigated. The physical model of the fuel cell stack and dynamic models of power conditioning units are described. Then, suitable control architecture based on fuzzy logic and the neural network for the overall system is presented in order to activate power control and power quality improvement. A MATLAB/Simulink simulation model is developed for the SOFC DG system by combining the individual component models and the controllers designed for the power conditioning units. Simulation results are given to show the overall system performance including active power control and voltage regulation capability of the distribution system.
본 논문은 다수의 가우시안(Gaussian) 함수를 가중치 함수로 이용하여 퍼지 소속 함수의 효율적인 동정기법을 제안한다. 먼저 데이터를 가장 잘 구분하는 특징 변수를 선정하고, 이에 대한 기본 소속 함수를 가우시안 함수로 설정한 후, 다수의 가우시안 함수를 곱하여 소속 함수를 동정한다. 해당 특징 변수에 대한 소속 함수의 동정 후, 다음 우선 순위의 특징 변수를 퍼지 규칙에 첨가하여 가장 높은 정확도를 획득할 때까지 반복적으로 소속 함수를 동정한다. 이러한 방법은 데이터의 분포 성향을 소속 함수에 반영시킬 수 있을 뿐만아니라, 알고리듬의 고속 연산도 가능하다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 iris 데이터에 적용하여 모의실험의 예를 보인다.
본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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