• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.717-720
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• 2000

H.263의 시험모델인 TMN5를 최대한 적용하여 실험하였으며 분산, 엔트로피, 움직임 크기 등의 퍼지변수를 데이터 영역에서 추출하여 퍼지화하였다. 소속함수를 계산하기 위해 최소값으로 가장 분명한 퍼지값을 추출하였으며 퍼지집합을 위해서는 각 소속함수로부터의 요소를 더하는 의미에서 최대값을 선택하였다. 무게중심기법을 이용하여 최종 퍼지감도를 구하여 TMN5에 부가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.121-125
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• 2001

본 논문에서는 자동적인 퍼지 규칙 생성을 위해 퍼지 균등화(Fuzzy Equalization)와 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 TSK 퍼지 시스템의 구축을 다룬다. Pedrycz에 의해 제안된 퍼지 균등화 방법은 수치적인 데이터로부터 확률분포함수를 구축한 후 전체공간상에서 이들을 적절히 표현할 수 있는 소속함수를 생성한다. 이렇게 구축된 각 입력에 대한 소속함수는 유전알고리즘에 의해 입력공간이 분할되며 결론부 파라미터는 최소자승법에 의해 추정되어 진다. 제안된 방법은 그리드 분할로 인해 규칙의 수가 증가하는 문제를 해결하고 학습데이터와 검증데이터에 의해 타당한 입력공간분할과 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 시뮬레이션의 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.228-236
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• 2012

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot is designed to have more stable balancing capability than conventional controller. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the controller are obtained for specified 3 users' weights using trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the user's weight is arbitrarily selected. Through the simulation study we find that the designed fuzzy controller using the neural network is superior to the conventional fuzzy controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.799-803
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• 2007

In this paper, we propose a new fuzzy membership function for FSVM(Fuzzy Support Vector Machines). We apply a fuzzy membership to each input point of SVM and reformulate SVM into fuzzy SVM (FSVM) such that different input points can make different contributions to the learning of decision surface. The proposed method enhances the SVM in reducing the effect of outliers and noises in data points. This paper compares classification and estimated performance of SVM, FSVM(1), and FSVM(2) model that are getting into the spotlight in time series prediction.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.33-36
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• 1997

로봇이 지니는 지역적 한계성을 극복하기 위하여 구륜 이동용 로봇에 대한 연구가 전세계적으로 진행되어지고 있으나, 구륜이동로보트는 모델링의 불활실성이나 nonholomic등의 제약조건에 의하여 제어기의 설계시 많은 문제들을 지니게 된다. [1][2]. 이러한 어려움을 해결하기 위해 퍼지 알고리즘을 이용한 제어기 설계가 이루어지고 있으나 제한된 범위게 머무르고 있는 상황이다. 본 연구에서는 유전알고리즘에 근거하여 소속함수 및 규칙부의 자율적 조졸을 수행하는 구륜이동로보트의 퍼지 제어기를 한다. 제시된 알고리즘에서 퍼지 입출력 소속함수의 조절을 각각 독립적으로 이루어지며, 출력 소속함수의 유사지표에 근거하여 규칙부의 조절이 이루어진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.563-566
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• 2001

이 논문에서는 이동로봇의 자유로운 배회 및 목적지 찾기 행동을 위한 진화형 퍼지 제어기의 설계 방법을 제안 한다. 전체 실험공간을 장애물과 충돌없이 자유롭게 움직이기 위해서 진화연산 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수의 자동생성을 거친 뒤 이를 통해 전체 지도정보를 구축한다. 여러 시스템에서 응용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 시스템을 잘 이해하고 있는 전문가로부터 구축되어 사용되어진다. 그러나 사람의 지식과 경험은 간혹 알려진 범위 내에서란 완벽하게 작동하기 때문에 그 범위를 벗어나면 오류를 범할 수 있다. 이러한 알려진 해법외의 새로운 규칙과 제어 방법을 찾기 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수를 구축하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서도 유전 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 퍼지 제어기에 사용된 규칙과 소속함수의 최적화를 통해 견고한 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 통해 구축된 지도정보는 로봇의 Deliberative한 행동을 위해 사용되며, Fuzzy-GA 제어기는 센서기반 Reactive 시스템에서 이용된다. 전체 실험환경의 구성부터 제안한 이동로봇 퍼지 제어기 구축과 지도 구축작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.513-515
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• 2015

본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.2
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• pp.102-109
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• 1997

The width of fuzzy membership function and control rule has an effect on performance of the fuzzy controller for electric equipment systems. In this paper, the neuro-fuzzy controller is proposed to im¬prove the performance of fuzzy controller. It has the width of membership function, that is adapted to the electrical parameter using multi-layer neural network, it is applied to first order electric power system with dead time and various plant constant. The related simulation resolts show that the pro¬posed neuro fuzzy controller are superior characteristics of improved performance

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.4
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• pp.81-91
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• 1996

This paper proposes an optimal COA(Center Of Area) defuzzification method that improves the contr~lp erformance of a fuzzy logic controller. The defuzzification method incorporates both the membership values and the effective span of membership function6 in calculating a crisp value. An optimal effective span is determined automatically by the genetic algorithm thrqugh the training of some typical examples. Simulation of the proposed COA defuzzifier to the truck backer-upper control problem is presented and the control performance of the praposed COA defuzzifier outperforms that of the conventional COA defuzzifier by more than 20% in terms of ayerage tracing distance.