• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.13 no.2
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• pp.159-168
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• 2013

Construction projects have become increasingly complex in recent years, resulting in substantial safety hazards and frequent fall accidents. In an attempt to prevent fall accidents, various safety management systems have been developed. These systems have mainly been evaluated qualitatively and subjectively by practitioners or supervisors, and there are few tools that can be used to quantitatively evaluate the performance of safety management systems. We propose an expertise-based safety performance evaluation model (EXSPEM), which integrates a fuzzy approach-based analytic hierarchy process and a regression approach. The proposed model uses S-shaped curves to represent the degree of contribution by subjective expertise and is verified by a genetic algorithm. To illustrate its practical application, EXSPEM was applied to evaluate the safety performance of a newly developed real-time mobile detector monitoring system. It is expected that this model will be a helpful tool for systematically evaluating the application of a robust safety control and management system in a complex construction environment.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.18-21
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• 1997

Intelligent control technologies (fuzzy logic, neural network, chaos, and genetic algorithm) have been a great deal of influences and impact, especially in home appliances industry. As a result, products that utilize these technologies are pouring into the market from just about every companies. These products are getting good responses from the consumers, because they offer convenience and amenities through the intelligent self-control. In this article, the functionality of the intelligent control technologies will be explained, and how they are being applied to the consumer products developed in Samsung Electronics Co.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.457-462
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• 1998

유동장에서의 기포거동 정보의 중요성 때문에 이를 정확히 측정하기 위한 실험방법이 여러 가지로 발전해 왔지만 아직까지도 기포분포에 대한 정확한 정보 추출에는 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 원래 의공학분야에서 새로운 tomography 기술로 연구되고 있는 EIT(Electrical Impedance Tomography) 기술을 2상유동에서의 기포분포 측정방법 개발에 적용하기 위한 기초연구와 기포분포 가시화를 위한 전산실험을 수행하였다. 기포분포 가시화를 위해서는 EIT inverse problem solver로 많이 사용되는 iNR(improved Newton-Raphson) 계열의 EIT 염상복원 프로그램을 본 연구진이 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 fuzzy-based mesh grouping 방법을 추가하여 개선한 영상복원프로그램을 사용하였다. 전산실험 결과 본 영상복원프로그램으로는 12$\times$12의 분해능으로 모사되는 기포분포를 저항률 오차한도 $\pm$1%의 신뢰도로 PC상에서 복원이 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.31-45
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• 2001

퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.3 no.1
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• pp.78-86
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• 2003

Multivariable control system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, Pill Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because of the interaction between loops and gain of the Pill controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests a tuning method of the Pill Controller for the multivariable power plant using an immune algorithm, through computer simulation. Tuning results by immune algorithms based neural network are compared with the results of genetic algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.35-38
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.187-190
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• 2002

주어진 시스템의 정확한 제어를 위해 뉴로-퍼지 제어시스템의 성공적인 제어는 그 네트웍의 구성에 크게 의존한다. 현재 유전알고리즘을 사용한 제어기 구조의 최적화 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 유전 알고리즘은 고정된 길이의 스트링 구조로 인하여 적합한 연계(linkage)를 얻기 어렵다는 단점이 있다 본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기의 구조적 최적화 설계의 새로운 방법을 제안한다. 여기서, 우리는 구조적으로 최적화 된 뉴로-퍼지 제어기를 설계하기 위해 가변길이 스트링을 사용하는 메시 유전 알고리즘(messy Genetic Algorithm mGA)을 사용한다. 그리고 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 대표적인 비선형 시스템인 cart-pole 시스템에 제안된 방법을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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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.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.6 no.4
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• pp.282-287
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• 2006

This paper presents an original feature selection method for Emotion Recognition which includes many original elements. Feature selection has some merits regarding pattern recognition performance. Thus, we developed a method called thee 'Interactive Feature Selection' and the results (selected features) of the IFS were applied to an emotion recognition system (ERS), which was also implemented in this research. The innovative feature selection method was based on a Reinforcement Learning Algorithm and since it required responses from human users, it was denoted an 'Interactive Feature Selection'. By performing an IFS, we were able to obtain three top features and apply them to the ERS. Comparing those results from a random selection and Sequential Forward Selection (SFS) and Genetic Algorithm Feature Selection (GAFS), we verified that the top three features were better than the randomly selected feature set.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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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.