• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.161-165
• /
• 2005

최적 교통 주기를 산출하기 위해서는 하위교차로에 대기차량이 얼마나 있는지를 점검해야 한다. 왜냐하면 대기차량이 상위교차로의 길이보다 크면 출발 지연 시간 및 승용차 대기시간이 발생하기 때문이다. 승용차 대기시간을 단축시키기 위해서 본 논문에서는 퍼지 신경망을 이용한 최적 연동 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 서로 다른 교차로 조건을 고려하지 않은 고정 교통신호등 보다 평균 주행속도가 향상 된 것을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.305-313
• /
• 2021

미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제50권8호
• /
• pp.367-375
• /
• 2001

In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. First, it needs robust performance which can get over modeling error, parameter variation and disturbance. Second, it needs accurate performance which have small overshoot phenomenon and steady state error to avoid colliding with ground surface or obstacles. Third, it needs continuous control input to reduce the acoustic noise and propulsion energy consumption. Finally, it needs interpolation method which can sole the speed dependency problem of controller parameters. To solve these problems, we propose a depth control method using Fuzzy Sliding Mode Controller with feedforward control-plane bias term and Neural Network Interpolator. Simulation results show the proposed method has robust and accurate control performance by the continuous control input and has no speed dependency problem.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.499-505
• /
• 2015

TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.488-491
• /
• 2005

본 논문에서는 인공지능을 이용해서 엔진오일을 자동으로 교환시스템을 제안 하고자 한다. 모범운전자도, 엔진오일을 교환하는 시기를 정확하게 예측하기란 매우 어렵다. 왜냐하면 엔진오일 색깔이 검은색이거나 주행거리가 3000 km 이상이 되었을 때에 엔진오일을 교환해야만 하는 것이 아니기 때문이다. 최적의 엔진오일 교환시기를 예측하기 위해서는 엔진오일 색깔, 엔진오일 점도와 도로조건, 급제동 및 급발진 조건을 고려해야하기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지규칙 및 신경망을 이용해서 엔진오일교환시기를 예측하는 전문가시스템을 개발하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.473-475
• /
• 1992

This paper compares performance of neural and fuzzy truck backer-upper control systems. Conventional controllers require a mathematical model of how outputs depend on inputs. Neural and fuzzy control systems offer a key advantage over conventional control systems. They are model-free controllers. Neural networks learn a control process by examples (training samples). Fuzzy systems directly encode designer's experience as IF-THEN rules. For robustness test, we gradually removed training samples for the neural controller, and fuzzy rules for the fuzzy system. The errors increased laster in the neural controller than in the fuzzy system.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.190-195
• /
• 2007

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1379-1386
• /
• 2005

현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1647-1652
• /
• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.171-174
• /
• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.