• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.6
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• pp.753-758
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• 2006

We present the development of the digital fuzzy controller for maximum power regulation. A hybrid system that comprises wind and photovoltaic generation subsystems, and battery bank is developed in this paper. We use Takaki-Sugeno (T-S) fuzzy model to deal with the power regulation problem, since each power generator has complex nonlinear terms. The problem for regulation control can be simplified into a stabilization one. Also, in order to utilize the advanced digital device, we perform the intelligent digital redesign method. Finally, the performance of the proposed controller is extensively assessed through computer simulation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.3
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• pp.14-21
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• 2007

Sight Stabilization system is the control system to preserve Line of Sight for the targets though many nonlinear disturbances and vibrations are generated. In this paper, we identified Stabilization system using RLS algorithm, one of the system identification algorithm and found out the modeling of system. Considering nonlinear operational condition this paper proposes two Knowledge-base controllers - Fuzzy controller, Fuzzy PI Gain Scheduling controller, and simulates the performances of proposed controllers compare with Lead PI controller being used in Sight system of NFIV.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.3
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• pp.267-272
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• 2012

This paper propose the implementation of robust fuzzy controller for controlling an active magnetic bearing (AMB) system with 6 degree of freedom (DOF). A basic model with 6 DOF rotor dynamics and electromagnetic force equations for conical magnetic bearings is proposed. The developed model has severe nonlinearity and uncertainty so that it is not easy to obtain the control objective. For solving this problem, we use the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model which is suitable for designing fuzzy controller. The control object in the AMB system enables the rotor to rotate without any phsical contact by using magnetic force. In this paper, we analyze the nonlinearity of the active magnetic bearing system by using fuzzy control algorithm and desing the robust control algorithm for solving the parameter variation. Simulation results for AMB are demonstrated to visualize the feasibility of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.198-204
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• 2012

Tracking and recognition of robots are required for the cooperation task of robots in various environments. In the paper, a tracking control system of moving robot using stereo image processing, code-book model and fuzzy controller is proposed. First, foreground and background images are separated by using code-book model method. A candidate region is selected based on the color information in the separated foreground image and real distance of the robot is estimated from matching process of depth image that is acquired through stereo image processing. The open and close processing of image are applied and labeling according to the size of mobile robot is used to recognize the moving robot effectively. A fuzzy tracking controller using distance information and mobile information by stereo image processing is designed for effective tracking according to the movement velocity of the target robot. The proposed fuzzy tracking control method is verified through tracking experiments of mobile robots with stereo camera.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.287-291
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• 2003

현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.840-843
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• 2003

본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.329-333
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• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.33-38
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• 2002

In this paper, a Two-Degree-of-Freedom-Controller(TDFC) for DC motors based on inverse dynamics and the fuzzy technique is presented. The proposed controller includes the inverse dynamic model of a DC motor system, a prefilter and a fuzzy compensator. The model of the system is characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The prefilter eliminates high frequency effects occurring when the inverse dynamic model is implemented. The fuzzy compensator is designed for tracking the change of the reference input and simultaneously regulating the error between the reference input and the system output which can be caused by disturbances. The optimal parameters of both the model and the compensator are identified by a real-coded genetic algorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to verify the performance of the proposed controller.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.420-424
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• 2006

본 논문에서는 외란을 갖는 불확실한 비선형 시스템을 제어하기 위하여 $H^{\infty}$ 제어를 이용한 강인 간접 적응 퍼지 관측기를 설계하여 상태변수를 관측하고 외란관측기를 설계하여 시스템의 외란을 제거하는 강인한 제어기를 구성한다. 제안된 외란관측기는 시스템과 외란의 대역폭보다 큰 궤환 이득을 가짐으로써 기존의 역플랜트 모델 또는 퍼지 기반의 외란관측기 보다 간단한 구조를 가지고 외란과 시스템 모델링 오차의 합을 관측해 낼 수 있다. 본 논문에서는 도립진자 시스템의 모의실험을 통하여 관측기, 외란관측기와 제어기의 성능을 평가한다.