• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.175-180
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• 2001

본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.403-411
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• 2001

A criterion for evaluation of burners has changed recently, and the environmental problems are raised as a global issue. Burners with higher thermal efficiency and lower oxygen in the exhaust gas, evaluated better. To comply with environmental regulations, burners must satisfy the $NO_x$ and CO regulation. Consequently. 'good burner' means one whose thermal efficiency is high under the constraint of $NO_x$ and CO consistency. To make existing burner satisfy recent criterion, it is highly recommended to develop a feedback control scheme whose output is the consistency of $NO_x$ and CO. This paper describes the development of a real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose the combustion states, such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in the quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using Neuro- Fuzzy algorithm. This study focuses on the relation of the color of the flame and the state of combustion. Neuro- Fuzzy learning algorithm is used in obtaining the fuzzy membership function and rules. Using the constructed inference algorithm, the amount of $NO_x$ and CO of the combustion gas was successfully inferred.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.712-715
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• 1997

In image jacobian based visual servoing, generally, inverse jacobian should be calculated by complicated coordinate transformations. These are required excessive computation and the singularity of the image jacobian should be considered. This paper presents a visual servoing to control the pose of the robotic manipulator for tracking and grasping 3-D moving object whose pose and motion parameters are unknown. Because the object is in motion tracking and grasping must be done on-line and the controller must have continuous learning ability. In order to estimate parameters of a moving object we use the kalman filter. And for tracking and grasping a moving object we use a fuzzy inference based reinforcement learning algorithm of dynamic recurrent neural networks. Computer simulation results are presented to demonstrate the performance of this visual servoing

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.642-646
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• 2000

The use of neural-fuzzy system to model mesh seam welding is described in this paper. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters affecting quality include the arc voltage, the welding current torch travel speed and the pressure and so on. The relationship between the welding parameters and weld quality is not a direct one, md' in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other. The effectiveness of the proposed neuro-fuzzy algorithms is demonstrated by computer simulations.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.149-161
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• 1994

The Max-Min CRI method , a traditional inference method , has three problems: subjective formulation of membership functions, error-prone weighting strategy, and inefficient compositional rule of inference. Because of these problems, there is an insurmountable error region between desired output and inferred output. To overcome these problems, we propose an Intelligent Neuro-Fuzzy System (INFS) based on fuzzy thoery and self-organizing functions of neural networks. INFS makes use of neural networks(Error Back Propagation) to solve the first problem, and NCRI(New Max-Min CRI) method for the second. With a proposed similarity measure, NCRI method is an improved method compared to the traditional Max-Min CRI method. For the last problem, we propose a new defuzzification method which combines only the appropriate rules produced by the rule selection level. Applying INFS to a D.C. series motor, we can conclude that the error region is reduced and NCRI method performs better than Max-Min CRI method.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.41-53
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• 2000

본 논문에서는 뉴로-퍼지 방법을 이용한 한방 맥진 및 양도락 진단 알고리즘을 제안하고 DSP보드를 중심으로 한 실시간 진단 시스템을 구현한다. 맥진은 환자의 손목에 있는 촌관척부에 부착한 맥진 Probe를 통해 맥진카드의 3 채널로 신호가 입력되도록 하여, 1차적으로 좌부맥, 좌침맥, 우부맥, 우침맥으로 나누어 촌관척 3부분을 동시에 실험하고, 2차적으로는 촌관척 중 1부분씩 개별적으로도 실험을 행할 수 있도록 한다. 실제 실험을 통하여 어느 맥진 Probe로도 맥진 신호가 세밀하게 검출됨을 확인한다. 양도락 진단에서는 전기자극기에서 발생된 펄스를 인체의 일정부위에 주입하면 12경맥의 대표측정점에 부착된 전극을 통해 응답신호를 검출해 내도록 한다. 실험은 ① 1채널씩 검출, ② 2채널(좌, 우)씩 검출, ③ 6채널(좌수, 우수, 좌족, 우족)씩 4단계로 검출, ④ 24채널 동시 검출 후, 1차적으로 퍼지진단을 행하고, 2차적으로 퍼지진단값을 신경회로망의 입력으로 이용하여 신경회로망 훈련을 행하였다. 그리고 임의의 환자에게서 측정한 검출값을 곧바로 기 훈련 된 양도락 신호의 패턴인식을 행하여 양도락 신호의 뉴로-퍼지 진단이 잘 수행됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.262-268
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• 2010

본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.830-836
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• 2006

본 논문에서는 기존의 PID 제어기와 퍼지 제어기의 특성을 공통으로 갖는 새로운 형태의 신경회로망 기반 자동 동조 뉴로-퍼지 PID제어기를 제안하였다. 제안된 제어기는 퍼지의 선형성을 이용하여 퍼지 PID 제어기의 퍼지 연산부를 간략화 시키고 일반 PID 제어기와 유사한 입출력 특성을 갖도록 하였으며 비선형 성분 보상을 위하여 제어기 출력에 가장 큰 영향을 미치는 출력측 스케일 계수를 단일 신경 회로망 구조로 변경하고 PID 제어기 구조를 유지하게 하였다. 또한 단일 신경 회로망 구조를 이용함으로써 신경회로망의 초기 연결강도와 계산량에 대한 문제점을 해결하고 오차의 부호 정보에 따라 학습계수를 변화시키는 가변 학습계수 역전파 알고리즘을 사용하여 오버 슈트가 작으면서도 빠른 수렴 속도를 갖도록 하였다. 제안된 제어기를 비선형성이 강한 시스템으로 알려진 자기 부양(magnetic levitation) 시스템에 실제 적용하여 본 논문에서 제안한 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.191-194
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• 2001

The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.