• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권6호
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• pp.731-737
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• 2006

Interactive Fuzzy Physical Programming (IFPP) developed in this paper is a new efficient multi-objective optimization method, which retains the advantages of physical programming while considering the fuzziness of the designer's preferences. The fuzzy preference function is introduced based on the model of linear physical programming, which is used to guide the search for improved solutions by interactive decision analysis. The example of multi-objective optimization design of the spindle of internal grinder demonstrates that the improved preference conforms to the subjective desires of the designer.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.1898-1909
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• 1993

In this paper, a convenient scheme for solving multi-objective optimization problems including fuzzy information in both objective functions and constraints is presented. At first, a multi-objective problem is converted into single objective problem based on the norm method, and a merbership function is constructed by selecting its type and providing the parameters defined by the norm method. Finally, this fuzzy programming problem is converted into an ordinary optimization problem which can be solved by usual nonlinear programming techniques. With this scheme, a designer can conveniently obtain pareto optimal solutions of a fuzzy system only by providing some parameters corresponding to the importance of the objectiv functions. Proposed scheme is simple and efficient in treating multi-objective fuzzy systems compared with and method by with membership function value is provided interactively. To show the validity of the scheme, a simple 3-bar truss example and optimal cutting problem are solved, and the results show that the scheme is very useful and easy to treat multi-objective fuzzy systems.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권1호
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• pp.131-141
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• 2003

In this paper, we prove that multi-variate fuzzy polynomials are universal approximators for multi-variate fuzzy functions which are the extension principle of continuous real-valued function under $T_W-based$ fuzzy arithmetic operations for a distance measure that Buckley et al.(1999) used. We also consider a class of fuzzy polynomial regression model. A mixed non-linear programming approach is used to derive the satisfying solution.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.249-254
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• 2001

Abstract In this paper, we propose a method of cooperative control based on artifical intelligent system in distributed autonomous robotic system. In general, multi-agent behavior algorithm is simple and effective for small number of robots. And multi-robot behavior control is a simple reactive navigation strategy by combining repulsion from obstacles with attraction to a goal. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because multi-robot behavior algorithm provide on multiple constraints and goals in mobile robot navigation problems. As the solution of above problem, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for obstacle avoidance. Here, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for their direction to avoid obstacle. Our focus is on system of cooperative autonomous robots in environment with obstacle. For simulation, we divide experiment into two method. One method is motor schema-based formation control in previous and the other method is proposed by this paper. Simulation results are given in an obstacle environment and in an dynamic environment.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권4호
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• pp.444-455
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• 2007

An approach to construct multiple interpretable and precise fuzzy systems based on the Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm (PMOCCA) is proposed in this paper. First, a modified fuzzy clustering algorithm is used to construct antecedents of fuzzy system, and consequents are identified separately to reduce computational burden. Then, the PMOCCA and the interpretability-driven simplification techniques are executed to optimize the initial fuzzy system with three objectives: the precision performance, the number of fuzzy rules and the number of fuzzy sets; thus both the precision and the interpretability of the fuzzy systems are improved. In order to select the best individuals from each species, we generalize the NSGA-II algorithm from one species to multi-species, and propose a new non-dominated sorting technique and collaboration mechanism for cooperative coevolutionary algorithm. Finally, the proposed approach is applied to two benchmark problems, and the results show its validity.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.191-197
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• 2009

본 논문에서는 쓰레기 소각로의 효율적인 연소 제어를 위해 쓰레기 소각 플랜트의 다변수 퍼지 모델을 구한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 모델을 구하기 위해 다변수 퍼지 모델링을 수행한다. 얻어진 다변수 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 정확하게 예측한다. 그리고 얻어진 퍼지 모델은 시뮬레이터 구현에 사용되어 소각로의 출력예측에 의한 제어전략의 구축 및 운전자의 훈련 등에 사용되는 운전보조 시뮬레이션 시스템을 구현할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1923-1924
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• 2006

본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대하여 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루여져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이지 못했다. 본 논문에서는 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여 Expansion Valve 와 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Multi Fuzzy 제어기는 HVAC 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.277-278
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• 2007

본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대해 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi-Fuzzy 제어기를 설계한다. 그리고 최적화 알고리즘 중 하나인 사회적인 행동양식을 기반한 PSO 알고리즘을 이용하여 설계된 Multi-Fuzzy 제어기를 최적화한다. 시뮬레이션의 결과 비교를 통해, 대표적인 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용한 최적화된 제어기와 제안한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 제어기의 성능을 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.127_128
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• 2009

A new technique using a search method which is based on fuzzy multi-criteria function is proposed for GMS(generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. Not only minimization of probabilistic production cost but also maximization of system reliability level are considered for fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment, fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by simulation studies for a real size power system model in Korea in 2010.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.472-475
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• 2005

본 논문에서는 다중센스 환경에서 센스정보를 Kalman-Fuzzy 시스템을 이용하여 정보를 통합하고 정확하게 프로세스의 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식은 Kalman 필터를 이용하여 보다 신뢰할 수 있는 센스정보를 획득하고, 다중센스로부터 정보를 퍼지 시스템을 이용하여 통합할 수 있다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Electro-Hydraulic 엑추에이트를 대상으로 위치 추적을 시뮬레이션 하였고 제안한방식의 우수한 성능을 확인하였다.