• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.1
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• pp.39-47
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• 1997

본 논문에서는 퍼지제어기와 신경회로망 적응 관측기를 적용하여 강인성을 AC드라이브 시스템을 제안하였다. 퍼지제어기는 유도전동기의 속도 제어시 빠른 속도 응답 특성을 얻기 위하여 사용하였다. 신경회로망 적응관측기는 전동기 파라메터 변화에 대하여 강인한 제어 시스템이 되도옥 자속 관측기오 토오크 적응관측기로 구성하였다. 사용된 신경회로망은 자속과 토오크의 동특성을 학습시키기 위하여 역전파 알고리즘을 사용하였따. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과를 통해 제안된 시스템이 전동기 파라메터 변동과 부화이론에 강인하고 속도응답 특성이 우수함을 입증하였다.

• 전기의세계
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• v.40 no.4
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• pp.59-65
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• 1991

본 고에서는 퍼지 이론과 신경회로망 기법의 유사한 특성들을 살펴보고, 제어기 구성을 중심으로 한 응용 사례들을 소개하고자 한다. 그리고 앞으로 활발하게 연구가 이루어질 몇 분야들을 열거한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.1
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• pp.109-116
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• 2005

This paper is to develop the prototype of a decision making for loan granting system at banks and to evaluate the effectiveness of it. The prototype is called at FENET-LG in this paper. The decision to grant a loan is an unstructured and vagueness task because it is required a tremendous amount of data and many complex relationships among them. Evaluating these many data and relationships is a difficult task even for most experienced decision maker of bank. Therefore, where complex judgement is required, the decision maker of bank may benefit from the use of fuzzy expert network to support the evaluation of ability to pay back. Given the characteristics of decision maker of banking facilities judgement task about ability to pay back, the prototype system named FENET-LG is constructed by integration of fuzzy expert system and neural network. The FENET-LG takes advantage of both the deductive approach of fuzzy expert system and the inductive approach of a neural network to provide a decision aid designed to support and facilitate the process of conducting a judgement of ability to pay back.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1369-1370
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 지능형 알고리즘인 퍼지 집합 이론을 이용하여 주변 노이즈에 매우 강한 특성을 보이며 학습 속도가 매우 빠른 새로운 패턴 분류기를 제안한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 기존 신경회로망의 학습 속도에 비해 매우 빠른 학습 속도를 보이며, 패턴 분류기의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 특성을 퍼지 집합 이론과 결합하여 퍼지 패턴 분류기의 일반화 성능을 개선하였다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 얼굴 인식 데이터를 이용하여 성능을 평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.07a
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• pp.150-158
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• 1999

해외 농산물의 개방에 대비해 국내 농산물의 국제 경쟁력 강화를 위한 방안 마련이 시급한 때에 농산물의 품질 향상 및 생산비 절감을 위하여 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그 중 농업기계분야의 연구는 현장에서의 애로점을 해결하려는 자동화 및 무인화, 첨단기술을 이용한 고능률화 및 지능화에 관한 연구가 활발히 진행중이며 요소 기술로는 각종 센서와 신경회로망, 퍼지이론 등 인공지능 기술이 응용되고 있다. (중략)

• Journal of the KSME
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• v.34 no.4
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• pp.277-284
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• 1994

퍼지이론은 1965년 Lefti Zadeh 교수에 의해 처음으로 제창되었으며 여러 분야에서 응용이 확 대되어 많은 좋은 성과를 얻고 있다. 그러나 전문가 시스템의 일종인 퍼지논리를 이용한 제어는 제어를 하고자 하는 시스템의 정성적인 특성에 대한 법칙의 추출이 어려운 문제로 남아 있다. 반면에 신경회로망을 이용한 제어는 스스로 지식을 축적할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 최근에 많은 연구가 진행중에 있다. 특히 제어분야에서는 용접공정이나 조립공정 등의 공정제어와 로 봇제어의 분야에 이르기까지 응용분야가 확대되고 있다. 이 글에서는 이러한 인공지능 기법을 생산공정의 자동화에 적용한 사례 연구를 통해 이 기법의 유용함을 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2959-2961
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• 1999

A position control algorithm for a inverted pendulum is studied. The proposed algorithm is based on a fuzzy theory and Generalized Radial Basis Function(GRBF). The conventional fuzzy methods need expert's knowledges or human experiences. The GRBF, which is an optimization algorithm, tunes automatically the input-output membership parameters and fuzzy rules. The simulation is presented to illustrate the approaches.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.1
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• pp.1-11
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• 1994

This paper presents an intelligent robotic control method for chamferless parts mating by integrating fuzzy control and neural network. The successful assembly task requires an extremely high position accuracy and a good knowledge of mating parts. However, conventional assembly method alone makes it difficult to achieve satisfactory assembly performance because of the complexity and the uncertainties of the process and its environments such as not only the limitation of the devices performing the assembly but also imperfect knowledge of the parts being assembled. To cope with these problems, an intelligent robotic assembly method is proposed, which is composed of fuzzy controller and learning mechanism based upon neural net. In this method, fuzzy controller copes with the complexity and the uncertainties of the assembly process, while neural network enhances the assembly scheme so as to learn fuzzy rules from experience and adapt to changes in environment of uncertainty and imprecision. The performance of the proposed assembly scheme is evaluted through a series of experiments using SCARA robot. The results show that the proposed control method can be effectively applied to chamferless precision parts mating.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.4 no.2
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• pp.246-252
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• 1995

작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.311-321
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• 2000

본 논문에서는 정신분석과 두 종류의 정서이론, 인공지능과 신경회로망 그리고 퍼지 페트리 네트 등을 사용하여 사람의 인지과정을 모방한 인지모형시스템을 개발하였다. 먼저 프로이트의 정신분석을 사용하여 정신의 구조를 그래프로 표현한 후 이것을 '마음의 지도'라 명명하였다. 인지모형시스템을 구현하기 위한 첫 번째 작업으로 동적인 추론을 할 수 있는 지능 모델인 KNBN(Kohonen Network based Belief Network)을 제안하였다. KNBN으로 표현한 마음의 약도 내에서 연결강도 값으로 사용할 상대적 데이터를 만들기 위한 근거로서는 '정서'를 사용하였는데, 플라칙의 진화론에 근거한 정서이론과 오토니의 인지적 정서이론을 결합하여 데이터로 만든후 이 수치를 연결강도로 사용하였다. 이 두 개의 정서이론을 결합하는 알고리즘을 만들기 위해 페트리네트를 변형한 퍼지 페트리네트를 제안하였다. 또한 오토니가 주장하는 정서의 인지구조를 사람들이 그대로 이해하는지 여부를 알기 위해 대학생 100명을 대상으로 설문지를 사용해 정서의 인지구조에 대해 조사하였고 그 결과 값에 근거하여 두 개의 정서이론 결합 알고리즘을 만들었다. 이것으로 정서 발화에 대한 상대적인 수치가 산출되었고, 이것을 KNBN으로 표현한 마음의 약도에 결합하기 위해 0과 1사이의 수치로 정규화 하였다. 이렇게 정규화된 데이터를 이용해 인지 모형 시스템을 개발하였다.