• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1072-1075
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• 2005

This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.453-456
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• 1992

Diagnostic prototype expert system was developed by analyzing the measured acoustical data of automobile. For the utilities of this system, 1/3 octave filter(band-pass filter) and A/D converter were used for data acquisition and then information was analyzed using signal processing technique and pattern recognition by Hamming network algorithm. In order to raise the reliability of the diagnostic results, fuzzy inference technique was applied and, the results were displayed as graphical method to help the novice in diagnostic field. The validation of this diagnostic system was checked through experiments and it showed and acceptable performance for diagnostic process.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권3호
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• pp.173-180
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• 2016

Fault detection and diagnosis is a task to monitor the occurrence of faults and pinpoint the exact location of faults in the system. Fault detection and diagnosis is gaining importance in development of efficient, advanced and safe industrial systems. Three phase inverter is one of the most common and excessively used power electronic system in industries. A fault diagnosis system is essential for safe and efficient usage of these inverters. This paper presents a fault detection technique and fault classification algorithm. A new feature extraction approach is proposed by using three-phase load current in three-dimensional space and neural network is used to diagnose the fault. Neural network is responsible of pinpointing the fault location. Proposed method and experiment results are presented in detail.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.347-352
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• 2004

We generated blocks from the direction-extracted fingerprint during the pre-process of the fingerprint recognition algorithm and performed training by using the direction minutiae of each block as the input pattern of the neural network, so that we extracted the core points to use in the matching. Based on this, we designed the fingerprint recognition embedded system and tested it by using the control board and the serial communication to utilize it for a variety of application systems. As a result, we can verify the reliance satisfactorily.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.105-110
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• 1998

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 ATM 망의 ABR(Available Bit Rate) 트래픽 제어를 위한 효과적이고, 안정적인 피드백 제어 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들의 단점을 보완하면서, 망 내의 상황이 변하더라도 자가 학습 기능(self-learning capability)을 이용하여 파라미터 값들을 상황에 맞게 변화시키는 퍼지 로직을 이용한 새로운 제어알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Projection algorithm을 이용하여, 과거의 데이터로부터 다음 순간의 ABR 버퍼의 크기를 예측하며 퍼지 제어기의 출력 함수 파라미터들은 성능함수를 최소화하도록 학습된다. 제안된 알고리즘은 안정성(stability)이 보장되며, Upstream bottleneck 환경등의 특수하고, 제한된 상태에서도, 요구되는 QoS와 max-min fairness가 만족되고, 링트 효율을 극대화 할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 입증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.399-405
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• 2002

요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10-20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.131-134
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• 2002

일반적인 산업현장에서 많이 사용되는 이중탱크 시스템은 동작점 근방에서 선형화하는 고전제어기법을 사용한 것으로서 큰 시간지연과 비선형성으로 인해 정확한 수학적 모델링이 어렵고 모델링을 하더라도 넓은 동작 영역에서 만족스로운 결과를 얻기 어렵다. 따라서, 비교적 모델링에 대한 의존도가 낮은 퍼지, 신경회로망, 유전알고리즘 등의 지능제어 기법들도 제안되고 있다. 그러나 이들 제어기 역시 외란이나 다양한 동작 모드들에 따른 제어기 변수들의 적응성 저하로 인해 안정화 가능 영역이 협소해 지는 것은 물론 시스템의 불안정 현상도 초래한다. 이에 반해, SMC(sliding mode controller)는 변수의 변동, 외란에 둔감한 강점을 갖고 있지만, 시스템의 상태에 따른 슬라이딩 평면 설정의 곤란성과 채터링(chattering)이 존재하는 문제점 이 있다. 따라서 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위 제어를 위하여, GA과 FLC를 사용하여 최적 변수로 설정 할 수 있게 하고, 채터링 저감을 위해 시스템 동특성 변동과 외란 에 강인한 GA-FSMC(genetic algorithm fuzzy sliding mode controller)를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 종래의 제어기의 제어결과와 비교함으로써 제안하는 GA-FSMC의 우수성을 입증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2417-2419
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• 2001

A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.58-59
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• 2017

본 논문은 고에너지 밀도와 고출력 특성의 이종 배터리를 이용한 HBESS (Hybrid Battery Energy Storage System) 설계방안과 퍼지 로직 기반의 제어 알고리즘을 개발한다. 시스템의 전력 수요 특성을 고려하여 이종 배터리의 최적 용량을 산정하고 HBESS의 구성 방안을 제안한다. 내부 상태에 따라 변화하는 배터리 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 퍼지 논리 기반의 시스템 제어 알고리즘을 도입한다. 본 연구의 타당성은 실제 전력 수요 프로파일 기반의 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권2_1호
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• pp.225-230
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• 2023

This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.