• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.241-245
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• 2001

The existing fuzzy traffic controllers construct the rule-base based on the intuitive knowledge and experience or the standard rule-base, but the rule-base constructed by the above methods has difficulty in representing exactly and detailedly the control knowledge of the export and the operator. Therefore, in this paper, we propose a method that can improve the performance of the fuzzy traffic control by designing the fuzzy traffic controller which represents the control knowledge more exactly. The proposed method so modifies the position and shape of the fuzzy membership function based on the input-output data clustering that the fuzzy traffic controller can represent the control knowledge more exactly. Our method use the rough control knowledge based on intuitive knowledge and experience as the evaluation function for clustering the input-output data. The fuzzy traffic controller designed by the our method could represent the control knowledge of the expert and the operator more exactly, and it outperformed the existing controller in terms of the number of passed vehicles and the wasted green-time.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.123-129
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• 2001

본 연구에서는 전문가와 운전자의 제어 지식을 더 정확하게 표현하여 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시킬 수 있는 소속함수 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어지식을 더 정확히 표현할 수 있도록 직관적인 지식과 경험으로부터 유추된 대략적인 제어지식을 평가기준으로 하고 입출력 데이터 클러스터링에 의해 소속함수의 형태와 위치를 수정한다. 제안된 방법을 수위 조절 모델과 교통신호 제어 모델에 적용한 실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 기존 제어기의 성능을 향상시킬 수 있고, 퍼지 제어기에서 언어적 변수에 대한 구간 설정의 어려움을 해결할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.254-259
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• 2006

전통적인 인공지능 계획방식은 완전한 월드 상태모델과 시스템 동작모델에 기초하여 처음부터 자동으로 작업계획을 생성하려는 접근방식이다. 그러나 지능로봇제어와 같이 불확실성과 가변성이 높은 실 세계 응용분야에서 이와 같은 전통적인 인공지능 계획방식은 효과를 얻기 어렵다. 반면에 많은 실 세계 응용분야에서는 그 분야에서 이미 잘 알려져 있는 작업 영역지식이나 제어지식들이 존재하며, 이들을 효과적으로 이용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 방법 중의 하나로서 복잡도가 높은 작업계획을 전문가가 직접 편집해서 입력하는 방식이 널리 쓰인다. 기본 동작모델과는 달리, 일반적으로 작업계획 표현언어는 복잡한 제어구조를 포함하는 하나의 작업 프로세스로 계획을 표현한다. 따라서 이러한 복잡한 절차적 지식인 작업계획을 편집하고 검증하기 위해서는 편리한 모델링 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PRS 계열의 작업계획을 비주얼 환경에서 편집할 수 있고, 가상 시뮬레이션 기능과 작업 계획기와의 연동 기능을 갖춘 PKM시스템의 설계와 구현에 대해 설명한다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.130-137
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• 1988

(1) IBM-XT와 SD375를 GP-IB로 인터페이스 시킴에 있어서 여러 가지 문제점이 발생되었지만 문제점의 해결과정을 통하여 인터페이스의 일반적인 지식을 얻을 수 있었고 그 지식을 바탕으로 컴퓨터를 이용하여 계측기의 제어를 할 수 있었다. (2) 마이크로 컴퓨터를 이용하여 계측기를 제어함으로써 계측 제어의 기초를 형성하였으며, 앞으로 로봇을 도입하여 각종 계측기들이 복 합적으로 구성된 자동 계측시스템을 만들 수 있는 실력 습득의 계기가 되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1989.10a
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• pp.389-394
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• 1989

본 연구에서는 화학공정의 자동화와 관련된 실시간 나프타 분해로 이상진단 시스템의 한 부분을 구성하고 있는 지식기반의 구현을 위하여 공정변수 상호간의 관계를 나타낸 signed directed graph(SDG)를 기반으로 이상에서 파급되는 증상들을 순서대로 나타내는 fault-consequence digraph(FCD)를 지식모델로 사용했고, 이를 사고사례를 이용하여 검토해본 결과 초기에 정확한 이상원인 후보를 찾아내므로써 이상진단 전문가 시스템의 지식모델로 적합함을 알 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.71-75
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• 2007

오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.2
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• pp.359-403
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• 1990

This paper introduces a blackboard system which extracts imbedded road and building structures irom aerial photograph images. The role of three major component(blackboard, knowledge source, and control module)in blackboard system will be illustrated in terms of knowledge representation and control strategies. The hypothesis on a blackboard will be organized in a hierarchical form, the knowledge sources which generate hypothesis and verify them will be shown in detail, and the control module will describe how the knowledge sources can dervie solutions. Especially this paper shows that searching image strutures can be greatly simplified by the use of a mapping image.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.3
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• pp.319-326
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• 1994

Automatic control has been for the most part applied to linear systems where ti can be approximately formalized. In case that it is not definitely established the mathematical modelling to control objects, it requires manual control strategies which put under the human rule. In this paper, it constructs an FLC (Fuzzy Logic Controller) in order to turn a hand control into an automatic control in the domain of swimming pool that has been almost absolutely dependant on a skilled worker's experience. Genetic algorithms upgrade the knowledge which is acquired from human expert, using by FLC, so as to maintain knowledge in the very optimal way. It also designs an algorithm that modifies the rule base and the membership function at the same time, and ultimately will show that it can get better result than human controllers.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.143-147
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• 2002

본 논문에서는 비행물체의 운동에 기초한 지능제어 알고리즘을 사용하여 대기의 환경적 요인과 기체형태 및 추력의 인위적 요인들간의 복잡한 함수관계를 지식과 경험에 의한 제어규칙으로서 비행안정성 확보와 자율비행을 위한 비행 자세제어를 행하였다. 비행 자세제어를 위하여 사용한 지능제어기는 다변수 입력 및 출력이 가능하며 강인성을 지닌 퍼지제어기를 사용하였다 실험을 위해 모형비행기와 자세 검출용 센서를 제작하고, 비행 전문가의 지식과 경험을 기초로 하여 작성한 제어규칙에 의하여 프로그램 된 퍼지제어기를 수 차례의 시험비행을 통해 제어규칙을 조정한 결과 안정된 자세제어를 행할 수 있었다.