• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5568-5587
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• 2018

This research uses artificial intelligence methods for computer network intrusion detection system modeling. Primary classification is done using self-organized maps (SOM) in two levels, while the secondary classification of ambiguous data is done using Sugeno type Fuzzy Inference System (FIS). FIS is created by using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The main challenge for this system was to successfully detect attacks that are either unknown or that are represented by very small percentage of samples in training dataset. Improved algorithm for SOMs in second layer and for the FIS creation is developed for this purpose. Number of clusters in the second SOM layer is optimized by using our improved algorithm to minimize amount of ambiguous data forwarded to FIS. FIS is created using ANFIS that was built on ambiguous training dataset clustered by another SOM (which size is determined dynamically). Proposed hybrid model is created and tested using NSL KDD dataset. For our research, NSL KDD is especially interesting in terms of class distribution (overlapping). Objectives of this research were: to successfully detect intrusions represented in data with small percentage of the total traffic during early detection stages, to successfully deal with overlapping data (separate ambiguous data), to maximize detection rate (DR) and minimize false alarm rate (FAR). Proposed hybrid model with test data achieved acceptable DR value 0.8883 and FAR value 0.2415. The objectives were successfully achieved as it is presented (compared with the similar researches on NSL KDD dataset). Proposed model can be used not only in further research related to this domain, but also in other research areas.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.231-235
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• 2001

Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defect. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear, it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a magnetic wave and acoustic signal to diagnoses an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System) and acquires 2D Patterns from analyzing it. For fettering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment is investigated. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.25-28
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• 2007

본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제3권2호
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• pp.18-21
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• 2014

A control application requirements currently used is very low, such as packet loss rate, minimum delay on sensor networks with quality of service (QoS) requirements some packet delivery guarantee. This paper is the sampling period at the end of the actuator and sensor data transfer related to the Miss ratio for each source sensor node, use the controller and the internal ANFIS. The proposed scheme has the advantages of simplicity, scalability, and General. Simulation results of the proposed scheme can provide QoS support in WSANs.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2073-2074
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• 2006

본 논문에서는 PSO를 이용한 뉴로-퍼지 모델의 구조 및 파라미터 동정을 실시한다. 진화연산 기법의 무작위 탐색 능력과 오차 미분기반 학습에서의 수렴 특성을 가진 PSO를 이용하여 학습이 진행되는 동안 모델의 구조 및 파라미터를 주어진 학습 데이터에 적합하도록 최적화 시킨다. 또한 모델의 크기를 결정하는 규칙의 수 결정을 클러스터링 기법을 이용하여 소속함수의 수가 증가하더라도 규칙이 지수함수적으로 증가하는 문제를 해결하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.41-44
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• 1997

본 논문에서는 뉴로퍼지제어기를 이용한 유도가열기의 시변부하에 대한 적응 정전력 제어를 하고자 한다. 유도가열기의 정전력 조절을 위해 IGBT를 사용한 위상전이형 펄스폭변조(PWM)와 PLL에 의한 부하공진주파수 추종형 펄스 주파수변수(PFM)가 조절되는 공진 고주파 인버터를 유용한 유도가열기를 설명하고, 실험 제작된 유도가열기에서의 부하에 대한 규정 전력 추종이 잘되고 있음이 실제적으로 논증되어졌다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집B
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• pp.89-95
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• 2001

On-site diagnosis of chiller performance is an essential step for energy saving business. The main purpose of the on-site diagnosis is to predict the COP of a target chiller. Many models based on thermodynamics background have been proposed for the purpose. However, they have to be modified from chiller to chiller and require deep insight into thermodynamics that most of field engineers are often lacking in. This study focuses on developing an easy-to-use diagnostic technique that is based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Quality of the training data for ANFIS, sampled over June through September, is assessed by checking COP prediction errors. The architecture of the ANFIS, its error bounds, and collection of training data are described in detail.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.