• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.112-121
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• 2011

운동이 신체적, 정신적 건강에 긍정적인 영향을 미친다는 것은 수많은 연구를 통해 일반적인 상식이 되었다. 그리고 규칙적인 운동은 체지방 감소와 혈중지질을 감소시켜 비만을 조절하며, 궁극적으로 인간의 삶의 질을 향상시킨다고 보고되어 있다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 수영운동치료 관리를 위한 지표들을 도출하였으며, Fuzzy ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 지표들간의 상관관계를 모델링하여 가중치를 측정하였다. 측정된 결과를 가지고, 공간 제약 없이 개인별 맞춤 운동처방을 실시간으로 알려주도록 설계 하였다. 그리고 휴대폰, 스마트폰, 노트북 등 모바일 장치를 통해 실시간으로 질환자별 맞춤 관리가 이루어질 수 있도록 환자관리시스템을 구현하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1314-1317
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• 1999

In this paper, we design an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) Precompensator for the performance improvement of conventional proportional integral derivative (PID) controller that the governor system of power plant constantly maintains the load frequency of two-area power system. The ANFIS Precompensator is expressed as the membership functions of premise parameters and the linear combination of consequent parameters by Sugeno's fuzzy if-then rules using nonlinear input-output relation for the set point automatic modification maintaining conventional PID controller. The proposed compensation design technique is hoped to be satisfactory method overcome difficulty of exact modelling and arising problems by the complex nonlinearities of power system, and our design shows merit that is easily implemented by adding an ANFIS precompenastor to an existing PID controller without replacement.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.319-326
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• 1994

자동제어는 그 대상이 근사적 수식화가 가능한 선형시스템에 주로 적용되고 있다. 제어대상에 대한 수학적 모델링이 명확하게 결정되지 않는 경우에는 사람이 직접 제 어하는 수동제어를 하게 된다. 본 논문에서는 수영장과 같이 거의 전적으로 숙력가의 경험에 의존하고 있는 수동제어를 자동제어가 가능하게 FLC(Fuzzy Logic Controller) 를 구축하고, 여기서 사용되는 지식을 가장 최적의 상태로 유지하기 위해 genetic 알고리즘을 사용하여 전문가로부터 얻어온 지식을 개선한다. 또한 규칙부와 소속함수 는 동시에 수정되도록 알고리즘을 설계하여 수동제어보다 제어 성능이 향상됨을 보인 다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1413-1424
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• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.390-395
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• 2004

반도체 공정은 많은 단위 공정으로 이루어진 복잡하고 동적인 공정이다. 그 중 에칭공정은 반도체 생산에서 중요한 공정중 하나이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝과 지식 획득을 통한 의사지원시스템으로 생산성과 수율을 높일 수 있는 시스템을 구성하고자 하였다. 제안된 방법은 퍼지 논리와 신경망으로 구성되는데, 신경망으로 에칭공정의 품질을 나타내는 품질에 대한 결과를 예측하고, 예측된 결과를 퍼지 추론 시스템으로 분류하는 과정으로 수행된다. 퍼지 논리에 사용된 규칙은 전문가의 지식에 기반 하여 도출되거나 데이터로부터 도출된다. 본 시스템을 통해 공정의 최적 조건을 찾아 효율을 높이는 것이 본 연구의 주요 목표이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.56-61
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• 2012

본 논문에서는 이중여자 유도발전기 기반 가변속도 풍력발전 시스템의 퍼지 모델링 및 안정도 해석에 관하여 다루고자 한다. 일반적인 풍력발전 시스템은 복잡한 비선형성 기반 동적방정식으로 구성되며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터 수치 역시 주변 환경에 의해 변화할 여지가 있다. 풍력발전 시스템의 해석을 위하여 본 논문에서는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 기법을 기반으로 제어이론을 구성하고자 한다. 이중여자 유도발전기 기반 풍력발전 시스템의 퍼지 모델링 및 시스템 안정화를 위한 퍼지 제어기 설계 기법이 제안된다. 해당 제어 기법은 리아푸노프 기반 안정도 해석에 의해 점근 안정도를 보장받게 되며, 가상 시뮬레이션을 통한 시스템 효율성을 입증하게 된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• Computers and Concrete
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• 제12권3호
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• pp.243-259
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• 2013

Recent developments in Artificial Intelligence (AI) and computational intelligence have made it viable in the construction industry and structural analysis. This study usesthe Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) as a modelling tool to predict the strain in tie section for High Strength Self Compacting Concrete (HSSCC) deep beams. 3773 experimental data were collected. The input data andits corresponding strains in tie section as output data were recorded at all loading stages. Results from ANFIS are compared with the classical linear regression (LR). The comparison shows that the ANFIS's results are highly accurate, precise and satisfactory.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권12호
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• pp.562-570
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• 2002

The Purpose of this paper is to design and manufacture an educational system in order to demonstrate the causes and effects of electromagnetic induction.'rho educational system described in this study is a "jumping ring apparatus". This system demonstrates the principle of electromagnetic induction, a force from AC sources, Lenz's law of repulsion and transformer. The educational system is composed of a jumping ring apparatus, a sensor array, encoder, A/D converter, D/A converter and nonlinear controller. The educational system is controlled by 586 PC using Turbo C program. The sensor array is composed of 20 optical sensors. The nonlinear controller consists of nonlinear control algorithm and control board included SCR, FET and phase controller. The A/D converter is used to show the height of ring position to analog for an education purpose. The control signal calculated from the nonlinear control of algorithm send control board through 8 bit D/A convertor. Experiment results are given to verify that Proposed nonlinear controller is useful in on line control of the educational system.al system.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권1호
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• pp.24-34
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• 1996

In ordaer to hold an underwater vehicle at a certain depth, buoyancy that acts on the underwater vehicle can be modulated. In this research, buoyancy that could control depth of underwater vehicle is generated by a buoyancy bag. Solenoid valves are operated by pulse with modulation(PWM) method. State equation, in consideration of the volume of buoyancy bag, pressure inside bag, and dynamic of the underwater vehicle, is derived. This system is very unstable, inculdes modelling error and nonlinearity. In depth control system, maintanance of performance is required., anainst vatiation of systerm parameter and operating depth, and designed. Through the computer simulation, performance is comparerd for each controllers.