• 한국섬유공학회:학술대회논문집
• /
• 한국섬유공학회 2000년도 봄 한국섬유공학회 학술발표회 논문집(Proceedings of the Korean Textile Conference)
• /
• pp.299-302
• /
• 2000

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.212-219
• /
• 2006

퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.224-231
• /
• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제39권7호
• /
• pp.720-728
• /
• 1990

A learning control method is proposed in this paper, using a knowledge base which contains control rules, data, and patterns of the past experience of a plant. The knowledge for plant control is retrieved from measurement data during operation and continually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using tinually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using fuzzy model of the plant and a recursive statistic decision method of fuzzy subset for control rule generation. Also, the resulting knowledge-based control algorithm has been applied to aprocess and its performance improvement and proper generation of appropriate control rules have been verified.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제29B권11호
• /
• pp.120-129
• /
• 1992

In this paper we propose a fuzzy-neural network(FNN) which includes both advantages of the fuzzy logic and the neural network. The basic idea of the FNN is to realize the fuzzy rule-base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters be expressed by the connection weights of neural network. After constructing the FNN, a novel controller consisting of a conventional P-controller and a FNN is explained. In this control scheme, the rule-base of a FNN are automatically generated by error back-propagation algorithm. Also the parallel connection of the P-controller and the FNN can guarantee the stability of a plant at initial stage before the rules are completely created. Finally the effectiveness of the proposed strategy will be verified by computer simulations using a 2 degree of freedom robot manipulator.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권8호
• /
• pp.39-45
• /
• 2020

최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.194-202
• /
• 2000

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성 방법을 제안한다. 기존의 입력공간 그리드 분할을 이용한 ANFIS의 규칙 생성에 있어서는 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 조건부적인 FCM을 이용하여 입.출력 데이터이 특성을 잘 반영할 수 있는 클러스터를 구하고, 퍼지 균등화 방법을 적용하여 출력변수의 소속함수를 자동 생성하도록 하엿다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 갖으며서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 트럭 후진제어와 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델리에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제29B권2호
• /
• pp.60-68
• /
• 1992

Fuzzy logic rule based controller has many desirable advantages, whih are simple to implement on the real time and need not the information of structure and dynamic characteristics of the system. Thus, nowadays, the scope of the application of the fuzzy logic controller becomes enlarged. But, if the controlled plant is a time-varying/nonlinear system, it is not easy to construct the fuzzy logic rules which need the knowledge of and expert. In this paper, an approach by which the logic control rules can be auto-generated using the genetic algorithm that is known to be very effective in the optimization problem will be proposed and the effectiveness of the proposed approach will be verified by computer simulation of the 2 d.o.f. planner robot.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
• /
• 한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(1)
• /
• pp.73-78
• /
• 1996

In this study, we proposed a fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm for a reactor control. In the proposed algorithm, we used the gradient descent method to learn the rule bases of a fuzzy algorithm. These rule bases are learned toward minimizing an objective function, which is called a performance cost function. The objective of fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm is the generation of adequate gains, which minimize the error of system. The condition of every plant is generally changed as time gose. That is, the initial gains obtained through the analysis of system are no longer suitable for the changed plant. And we need to set new gains, which minimize the error stemmed from changing the condition of a plant. In this paper, we applied this strategy for reactor control of nuclear power plant (NPP), and the results were compared with those of a simple PI controller, which has fixed gains. As a result, it was shown that the proposed algorithm was superior to the simple PI controller.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
• /
• pp.35-36
• /
• 2012

퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.