• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.47-61
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• 2011

최근 사이버 범죄의 증가와 그 대상 시스템의 다양화로 인하여 디지털 포렌식의 중요성이 커지고 있다. 일부 시스템들은 전원이나 네트워크를 차단하지 않고 수사하는 live forensic의 방법을 채택하고 있는데, 인터넷 사용이 일반화됨에 따라 live forensic 방법이 채택되는 횟수가 증가하고 있다. 그러나 live forensic 기술이 상당한 발전을 거듭하였음에도 불구하고 원격으로 접근하여 행해지는 Anti-forensic 행위에는 여전히 취약한 실정이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 첫 번째로 우리는 Anti-forensic 행위를 5개의 계층으로 분류하고 각 계층별로 가능한 Anti-forensic 행위의 시나리오를 생성하는 방법을 제안하였다. 두 번째로 fuzzy 전문가 시스템을 제안하여 효과적으로 Anti-forensic 행위를 탐지할 수 있도록 하였다. 몇몇 Anti-forensic 행위에 사용되는 명령어들은 일반적인 시스템 관리를 위하여 사용되는 명령어와 매우 유사하다. 따라서 우리는 fuzzy logic을 사용하여 모호한 데이터를 다룰 수 있도록 하였다. 미리 정의된 시나리오에서 명령어와 옵션 및 인자 값을 이용하여 룰을 생성하고 fuzzy 전문가 시스템에 이 룰을 학습하도록 하여 유사한 행위가 탐지되었을 때 추론을 통하여 수사관에게 얼마나 위험한 행위인지 알려준다. 이 시스템은 live forensic 수사가 진행될 때 발생할 수 있는 Anti-forensic 행위를 실시간으로 탐지할 수 있도록 하여 증거 데이터의 무결성을 유지하도록 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.869-873
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• 1992

A fuzzy controller is designed for compensating the cross-coupling effect of induced roll due to the dynamic characteristics of three fin torpedo. Since the utilization of fuzzy-coprocessor has many interfacing problems with typical microprocessors of the guidance and control unit, the simplified fuzzy inference method based on nonfuzzy-processor is proposed to implement fuzzy controllers of three fin torpedo. This method provides a flexible rule-base design to guarantee the robust control. The good potential of the proposed design is shown through real-time simulations using both a mathematical model on AD-100 computer and an implemented controller on Intel 80C186/80C 187 microprocessors employing 12bit A/D converter.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.243-248
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• 1996

In this paper, a general neural-network-based connectionist model, called Fuzzy Neural Network(FNN), is proposed for the realization of a fuzzy logic control system. The proposed FNN is a feedforward multi-layered network which integrates the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller into a connectionist structure which has distributed learning abilities. Such FNN can be constructed from training examples by learning rule, and the connectionist structure can be trained to develop fuzzy logic rules and find optimal input/output membership functions. Computer simulation examples will be presented to illustrate the performance and applicability of the proposed FNN, and their associated learning algorithms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.517-523
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법의 실용화를 위하여 음성지시기반학습(VIBL : Voice Instruction Based Learing)을 선박의 조타 시스템, 주기원격제어시스템(MERCS), 윈치기기에 적용하여 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 VIBL법을 이용한 조타기, 주기 원격 조종장치, 윈치 기기를 제어하는 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여 지시자의 음성언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현하고, 지시자의 음성지시를 인식하여 주기 원격 조종 장치와 윈치 기기를 제어하는 시스템을 구현한다. 음성언어지시를 인식하여 텍스트로 변환하기 위한 기법과 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 조타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구현된 음성인식 선박조종 시뮬레이터에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.335-343
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• 2007

This paper deals with the method to estimate the friction in a system. We study a nonlinear friction model to estimate the friction in an inverted pendulum and approximate the friction model using fuzzy basis functions expansion. To demonstrate the friction observer using FBFs, we derive a update rule based on the error term that is formed by the output from a real system and observer output with a friction estimate. And two compensation algorithms to improve the response of an inverted pendulum are proposed. The first method that a observer parameter is updated in on-line and the friction is compensated at the same time. The second method is to compensate the friction with observer parameter estimated priori. The two methods is compared through the experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.841-850
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• 2004

This paper proposes a GA and GDM-based method for removing unnecessary rules and generating relevant rules from the fuzzy rules corresponding to several fuzzy partitions. The aim of proposed method is to find a minimum set of fuzzy rules that can correctly classify all the training patterns. When the fine fuzzy partition is used with conventional methods, the number of fuzzy rules has been enormous and the performance of fuzzy inference system became low. This paper presents the application of GA as a means of finding optimal solutions over fuzzy partitions. In each rule, the antecedent part is made up the membership functions of a fuzzy set, and the consequent part is made up of a real number. The membership functions and the number of fuzzy inference rules are tuned by means of the GA, while the real numbers in the consequent parts of the rules are tuned by means of the gradient descent method. It is shown that the proposed method has improved than the performance of conventional method in formulating and solving a combinatorial optimization problem that has two objectives: to maximize the number of correctly classified patterns and to minimize the number of fuzzy rules.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.417-420
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• 1990

The conventional quantitative techniques of system analysis are intrinsically unsuited for dealing with humanistic systems. Therefore, the rule based modeling of fuzzy linguistic type has been developed for the analysis of humanistic systems and complex systems and it is very significant for analysis and design of fuzzy logic controller. The activated sludge process is a commonly used method for treating sewage and waste waters. A mathematical tool to build a fuzzy model of the activated sludge process where fuzzy implications and linear reasoning are used is presented in here. A root-mean square error is used as the criterion of the fuzzy model's adequacy to the A.S.P. and the least square method is used for the identification of optimum consequence parameters. A method of modeling of the activated sludge process using its input-output data and simulation results for its application are shown.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제54권10호
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• pp.467-474
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• 2005

This paper presents a systematic method to compute a reliability measure for a short term electrical load forecasting system using neuro-fuzzy models. It has been realized that the reliability computation is essential for a load forecasting system to be applied practically. The proposed method employs a local reliability measure in order to exploit the local representation characteristic of the neuro-fuzzy models. It, hence, estimates the reliability of each fuzzy rule learned. The design procedure of the proposed short term load forecasting system is as follows: (1) construct initial structures of neuro-fuzzy models, (2) store them in the initial structure bank, (3) train the neuro-fuzzy model using an appropriate initial structure, and (4) compute load prediction and its reliability. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results suggest that the proposed scheme extends the applicability of the load forecasting system with the reliably computed reliability measure.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1248-1250
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• 2004

This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network controller(NFC) for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on NFC that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive NFC is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.69-78
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• 2015

다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.