• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.237-241
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• 2001

본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.150-153
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• 2000

본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.132-136
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• 2014

본 논문에서는 주어진 데이터 전처리를 통한 새로운 형태의 TSK기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 클러스터링 기법인 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하였다. 제안된 새로운 형태의 퍼지추론 시스템의 전반부는 FCM 을 통하여 정규화된 멤버쉽 함수와 클러스터 수를 결정하기 때문에, 멤버쉽함수의 형태 및 개수를 정의할 필요가 없어, 모델의 구조 또한 간단한 형태를 이룬다. 본 논문에서 사용된 후반부는 4가지 형태로-간략추론, 1차선형추론, 2차선형추론, 변형된 2차선형추론-가 있으며, 이는 효율적인 후반부구조를 찾는데 주도적인 역할을 한다. 또한 제안된 모델의 후반부 파라미터 계수는 Weighted Least Squares Estimation(WLSE)을 사용하여 동정하며, Least Squares Estimation(LSE)를 적용한 모델의 성능과 비교한다. 마지막으로, Boston housing 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.12-17
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• 2010

The oil tanker ship over 150GRT must equip oil content meter which satisfy requirements of revised MARPOL 73/78. Online measurement of oil content in complex samples is required to have fast response, continuous measurement, and satisfaction of ${\pm}10ppm$ or ${\pm}10%$ error in this field. The research of this paper is to develop oil content measurement system using analysis of light transmission and scattering among turbidity measurement methods. Light transmission and scattering are analytical methods commonly used in instrumentation for online turbidity measurement of oil in water. Gasoline is experimented as a sample and the oil content approximately ranged from 14ppm to 600ppm. TSK Fuzzy Model may be suitable to associate variously derived spectral signals with specific content of oil having various interfering factors. Proposed Parallel TSK Fuzzy Model is reasonably used to classify oil content in comparison with other models. Those measurement methods would be effectively applied and commercialized to oil content meter that is key components of oil discharge monitoring control equipment.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.329-332
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• 2007

• 전기학회논문지
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• 제62권11호
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• pp.1590-1597
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• 2013

Electric power is an important part in economic development. Moreover, an accurate load forecast can make a financing planning, power supply strategy and market research planned effectively. This paper used the fuzzy logic system to predict the regional electric power load. To design the fuzzy prediction system, the correlation-based clustering algorithm and TSK fuzzy model were used. Also, to improve the prediction system's capability, the moving average technique and relative increasing rate were used in the preprocessing procedure. Finally, using four regional electric power load in Taiwan, this paper verified the performance of the proposed system and demonstrated its effectiveness and usefulness.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1751-1758
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• 2017

This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.141-144
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• 2002

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.111-117
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• 2010

To improve the performance of the prediction system, the system should reflect well the uncertainty of nonlinear data. Thus, this paper presents multiple prediction systems based on Type-2 fuzzy sets. To construct each prediction system, an Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System and difference data were used, because, in general, it has been known that the Type-2 Fuzzy Logic System can deal with the uncertainty of nonlinear data better than the Type-1 Fuzzy Logic System, and the difference data can provide more steady information than that of original data. Also, to improve each rule base of the fuzzy prediction systems, the HCBKA (Hierarchical Correlation Based K-means clustering Algorithm) was applied because it can consider correlationship and statistical characteristics between data at a time. Subsequently, to alleviate complexity of the proposed prediction system, a system selection method was used. Finally, this paper analyzed and compared the performances between the Type-1 prediction system and the Interval Type-2 prediction system using simulations of three typical time series examples.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.357-367
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• 2000

본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.