• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.87-92
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• 1997

본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ？어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.36 no.3
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• pp.243-255
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• 2003

The mathematical models for GIS-based spatial data integration have been developed for geological applications such as mineral potential mapping or landslide susceptibility analysis. Among various models, the effectiveness of fuzzy logic based integration of multiple sets of geological data is investigated and discussed. Unlike a traditional target-driven fuzzy integration approach, we propose a data-driven approach that is derived from statistical relationships between the integration target and related spatial geological data. The proposed approach consists of four analytical steps; data representation, fuzzy combination, defuzzification and validation. For data representation, the fuzzy membership functions based on the likelihood ratio functions are proposed. To integrate them, the fuzzy inference network is designed that can combine a variety of different fuzzy operators. Defuzzification is carried out to effectively visualize the relative possibility levels from the integrated results. Finally, a validation approach based on the spatial partitioning of integration targets is proposed to quantitatively compare various fuzzy integration maps and obtain a meaningful interpretation with respect to future events. The effectiveness and some suggestions of the schemes proposed here are illustrated by describing a case study for landslide susceptibility analysis. The case study demonstrates that the proposed schemes can effectively identify areas that are susceptible to landslides and ${\gamma}$ operator shows the better prediction power than the results using max and min operators from the validation procedure.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.527-532
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• 2005

In this paper, we proposed an adaptive fuzzy sliding control for unknown nonlinear systems using estimation of bounds for approximation errors. Unknown nonlinearity of a system is approximated by the fuzzy logic system with a set of IF-THEN rules whose consequence parameters are adjusted on-line according to adaptive algorithms for the purpose of controlling the output of the nonlinear system to track a desired output. Also, using assumption that the approximation errors satisfy certain bounding conditions, we proposed the estimation algorithms of approximation errors by Lyapunov synthesis methods. The overall control system guarantees that the tracking error asymptotically converges to zero and that all signals involved in controller are uniformly bounded. The good performance of the proposed adaptive fuzzy sliding mode controller is verified through computer simulations on an inverted pendulum system.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.11-12
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• 2012

본 논문에서는 2차 일반화 적분기(Second-Order Generalized Integrator - SOGI)를 이용한 계통 위상각 검출시에 필수 정보인 계통 주파수를 퍼지제어를 통하여 빠르게 추정하고자 한다. DSOGI-FLL의 기존의 방법과는 다르게 비선형 특성이 강한 주파수 동기화의 동특성 모델에 퍼지제어를 적용함으로써 선형화 오차를 줄이고 계통 주파수 추정을 빠르게 할 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 우수한 성능이 입증된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2474-2476
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• 2005

본 논문에서는 슬라이딩 평면에 도달 조건을 이용하여 균일한 계단 반응을 얻을 수 있는 퍼지 슬라이딩 모드 제어기 설계방법을 제시한다. 슬라이딩 평면에 도달할 조건을 퍼지 논리로 설계하여 과도한 입력이 플랜트에 가해지지 않도록 비선형 제어기를 설계한다. 슬라이딩 평면 도달 속도의 가변 조건을 퍼지화 하여 퍼지슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 각각의 제어기에 대하여 고주파 공진이 있는 2차 강성 모델에 대하여 모의 실험을 실시하여 그 특성을 비교하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.33 no.8
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• pp.1246-1253
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• 2009

This paper presents derived a calculating form of fuzzy inference, based on decomposition of $\alpha$-level sets. Based on the calculating form it is propose that fuzzy logic circuits of PI+PD controller are a body from fuzzy inference to defuzzificaion in cases where the command variable u directly is generated PWM. The effect of quantization on $\alpha$-levels is investigated. with input/out characteristics of fuzzy controller by simulation. It is concluded that 4 quantization levels are sufficient result for fuzzy control performance of DC servo system. Simulation and experimental results demonstrated that the hardware implementation of the proposed controller can successfully provide good performance on the position control of DC servo system.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.17 no.4 s.77
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• pp.385-394
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• 2005

In this paper, a discrete optimum design program was developed using the refined fuzzy-genetic algorithms based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. The optimum design in this study can perform section and shape optimization simultaneously for planar and spatial steel structures. In this paper, the objective function is the weight of steel structures and the constraints are the design limits defined by the design and buckling strengths, displacements, and thicknesses of the member sections. The design variables are the dimensions and coordinates of the steel sections. Design examples are given to show the applicability of the discrete optimum design using the improved fuzzy-genetic algorithms in this study.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.8
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• pp.720-725
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• 2001

Derivation of TSK fuzzy model from nonlinear differential equation is fundamental issue in the field of theoretical fuzzy control. The method which does not yield affine local differential equations at off-equilibrium points is proposed in this paper. A prototype TSK fuzzy model which has triangular membership functions for linguistic terms of the antecedent part is derived systematically. And then GA is used to modify the membership functions optimally. Simulation results show the validity of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.762-767
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• 2008

This paper introduces a $L_{\infty}$-gain state feedback fuzzy controller design for the time delay nonlinear system represented by Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. First, the T-S fuzzy model is employed to represent the time delay nonlinear system. Next based on the fuzzy model, a fuzzy state feedback controller is developed to achieve $L_{\infty}$-gain performance. Finally, sufficient conditions are derived for $L_{\infty}$-gain performance. The sufficient conditions are formulated in the format of linear matrix inequalities (LMIs). The effectiveness of the proposed controller design methonology is finally demonstrated through numerical simulations.