• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2261-2263
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• 2001

Fuzzy controller design consists of intuition, and any other information about how to control system, into a set of rules. These rules can then be applied to the system. It is very important to decide parameters of IF-THEN rules. Because fuzzy controller can make more adequate force to the plant by means of parameter optimization, which is accomplished by learning procedure. In this paper, we apply fuzzy controller designed to the Swing-UP Inverted pendulum.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권1호
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• pp.157-176
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• 2011

An interest-based P2P constructs the peer connections based on similarities for efficient search of resources. A clustering technique using peer similarities as data is an effective approach to group the most relevant peers. However, the separation of groups produced from clustering lowers the scalability of a P2P network. Moreover, the interest-based approach is only concerned with user-level grouping where topology-awareness on the physical network is not considered. This paper proposes an efficient scalable search for the interest-based P2P system. A scalable multi-ring (SMR) based on fuzzy clustering handles the grouping of relevant peers and the proposed scalable search utilizes the SMR for scalability of peer queries. In forming the multi-ring, a minimized route function is used to determine the shortest route to connect peers on the physical network. Performance evaluation showed that the SMR acquired an accurate peer grouping and improved the connectivity rate of the P2P network. Also, the proposed scalable search was efficient in finding more replicated files throughout the peer network compared to other traditional P2P approaches.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.1220-1226
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• 2012

This paper proposes a novel type of tactile device utilizing magnetorheological(MR) fluid which can be applicable for haptic master of minimally invasive surgery(MIS) robotic system. The salient feature of the controllability of rheological properties by the intensity of the magnetic field(or current) makes this potential candidate of the tactile device. As a first step, an appropriate size of the tactile device is designed and manufactured via magnetic analysis. Secondly, in order to determine proper input magnetic field the repulsive forces of the real body parts such as hand and neck are measured. Subsequently, the repulsive forces of the tactile device are measured by dividing 5 areas. The final step of this work is to obtain desired force in real implementation. Thus, in order to demonstrate this goal a neuro-fuzzy logic is applied to get the desired repulsive force and the error between the desired and actual force is evaluated.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제47권3호
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• pp.401-419
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• 2013

In this study, the efficiency of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic expression programming (GEP) in predicting the effects of infill walls on base reactions and roof drift of reinforced concrete frames were investigated. Current standards generally consider weight and fundamental period of structures in predicting base reactions and roof drift of structures by neglecting numbers of floors, bays, shear walls and infilled bays. Number of stories, number of bays in x and y directions, ratio of shear wall areas to the floor area, ratio of bays with infilled walls to total number bays and existence of open story were selected as parameters in GEP and ANFIS modeling. GEP and ANFIS have been widely used as alternative approaches to model complex systems. The effects of these parameters on base reactions and roof drift of RC frames were studied using 3D finite element method on 216 building models. Results obtained from 3D FEM models were used to in training and testing ANFIS and GEP models. In ANFIS and GEP models, number of floors, number of bays, ratio of shear walls and ratio of infilled bays were selected as input parameters, and base reactions and roof drifts were selected as output parameters. Results showed that the ANFIS and GEP models are capable of accurately predicting the base reactions and roof drifts of RC frames used in the training and testing phase of the study. The GEP model results better prediction compared to ANFIS model.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.415-420
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• 2012

This paper proposes a novel type of tactile device utilizing magnetorheological (MR) fluid which can be applicable for haptic master of minimally invasive surgery (MIS) robotic system. The salient feature of the controllability of rheological properties by the intensity of the magnetic field (or current) makes this potential candidate of the tactile device. As a first step, an appropriate size of the tactile device is designed and manufactured via magnetic analysis. Secondly, in order to determine proper input magnetic field the repulsive forces of the real body parts such as hand and neck are measured. Subsequently, the repulsive forces of the tactile device are measured by dividing 5 areas. The final step of this work is to obtain desired force in real implementation. Thus, in order to demonstrate this goal a neuro-fuzzy logic is applied to get the desired repulsive force and the error between the desired and actual force is evaluated.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.721-724
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• 2014

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 이런 문제를 개선하기 위해서 다양한 센서의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리, 물체크기, 물체각도 값을 얻기 위해 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 얻어낸 데이터에 뉴로퍼지 기반의 지능적 계산 알고리즘을 적용하여 개선된 결과를 얻는다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.575-584
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• 2005

수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 검토하였으며, 인공지능 경보시스템은 이상수질에 대하여 위험 및 안정 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권1호
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• pp.103-111
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• 2023

건설 프로젝트의 초기단계에서 공사비를 정확하게 예측하는 것은 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS 모델을 활용하여 건설프로젝트의 초기단계에 건축공사비를 예측할 수 있는 모델을 제시하였다. 모델의 활용도를 높이기 위해 공개된 공사비 데이터를 활용하였으며 프로젝트 초기단계의 제한된 정보를 바탕으로 예측할 수 있는 모델을 제시하고자 하였다. ANFIS와 관련된 기존 연구를 분석하여 최근의 동향을 파악하였으며 ANFIS의 기본 구조를 고찰한 후 건축공사비 예측을 위한 ANFIS 모델을 제시하였다. ANFIS의 모델의 소속함수의 종류와 개수에 따라 달라지는 예측 성능을 분석하여 가장 성능이 우수한 모델을 제시하였으며, 대표적인 기계학습 모델의 예측 정확도와 비교분석하였다. 적용결과 ANFIS 모델을 다른 기계학습 모델과 비교한 결과 동등 이상으로 성능을 나타내 프로젝트 초기단계 공사비 예측에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.695-700
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• 2001

본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neruo-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.