• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.96-105
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• 1997

본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위해 퍼지모델링의 새로운 방법이 제안된다. 제안된 FPNN모델링은 공정시스템의 입출력 데이터로부터 GMDH방법과 퍼지구현규칙을 이용하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 퍼지구현규칙의 전반부 구조와 파라미터 동정을 위하여 GMDH 방법과 희귀다항식 퍼지추론 방법이 사용되고 최적 후반부 파라미터 동정을 위하여 최소자승법이 사용된다. 가스로 시계열데이타 및 하수처리시스템의 활성화의 공정 데이터가 제안한 FPNN 모델링의 성능을 평가하기 위해 상용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.

• 미생물학회지
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• 제25권3호
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• pp.238-243
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• 1987

본 실험에서는 숲속 토양으로부터 산성조건에서 생장이가능한 내산성 균주를 분리 동정하였다. 분리된 균주는 형태적 관찰과 박층 크로마토그래피에 의한 세포벽 분석과 ISP 분류 기준에 따른 생리적 실험을 통하여 동정하였으며, 이 균주의 포자는 형태가 간상형이고 표면구조는 매끈한 형태였다. 포자의 배열형태는 compact spiral 구조였으며 이 균주는 명확한 포자낭벽을 갖고 있지 않았고, 세포벽 분석결과에 따르면 Streptomyces 속에 속하는 것으로 밝혀졌다. 또한 중성조건에서 생장이 우수하나 산성조건에서도 생장이 가능한 내산성 균주로써, Nonomura의 분류 기준에 의하면 Streptomyces mirabilis인 것으로 동정되었다.

• 한국어병학회지
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• 제17권2호
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• pp.91-98
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• 2004

본 연구의 목적은 국내 어류 연쇄구균증 병원체 동정에 있어서 Streptococcus iniae에 대한 구체적인 국내 연구 보고가 없어, 기존에 수행되고 있는 동정방법을 근간으로 16S-23S intergenic spacer region (ISR)의 염기서열을 분석하여 보다 명확한 동정을 실시하고자 하였다. API 20 strep system에 의한 생화학적 성상을 분석해본 결과 정확한 종 동정은 이루어지지 않았지만 기존의 연구에서 보고된 API 20 strep system에 의한 S. iniae의 생화학적 성상과 높은 유사성을 보이는 10균주를 분리할 수 있었다. S. iniae 16S rRNA gene 서열 유래 종 특이적 primer Sin-1 5'-CTAGAGTACACATGTACT(AGCT)AAG-3'와 Sin-2 5'-GGATTTTC CACTCCCATTAC-3'에 의한 PCR-assay 결과 시험균주 10 균주 모두 동일하게 약 300bp의 증폭산물이 관찰되었고, 비 특이적인 반응은 관찰되지 않았다. 시험균주 모두 3개의 16S-23S ISR operon 구조가 관찰되었으나 S. iniae 표준균주 (KCTC 3657)의 경우 단일 구조가 관찰되었다. 16S-23S intergenic spacer region (ISR)의 염기서열을 분석해본 결과 기존에 보고된 S. iniae (Genbank accession number AF 048773)와 96%의 상동성을 보였으며 전체서열에서 상동성을 보이는 근연종이나 근연속은 검색되지 않아 최종적으로 S. iniae로 동정하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1813-1814
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• 2007

본 논문에서는 개선된 정보입자 기반 퍼지모델과 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지모델의 구조동정을 다룬다. 클러스터링 방법을 이용하여 초기 데이터를 분할하고 각 클러스터에 대한 중심값과 소속정도에 대한 정보가 취득되며 이 취득된 정보입자는 퍼지모델에 적용된다. 또한 많은 입력변수를 갖는 시스템에 대하여 발생되는 고차원성 문제를 해결하기 위하여 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 적절한 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 후반부 다항식의 차수등을 효율적으로 선택할 수 있는 구조동정방법을 제시한다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2002년도 제9차 국제심포지움 및 추계정기학술발표회
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• pp.77-77
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• 2002

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제17권2호
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• pp.165-169
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• 2001

저자들은 한국과 뉴질랜드에서 채집된 철선충(Gordius 속)의 표피상에 나타난 관상구조를 주사전자 현민경으로 관찰하였다. 한국산 철선충의 암컷 한 마리는 종을 동정할 수 없었으나 뉴질랜드산 철선충의 수컷 한 마리는 Gordius paranensis 로 동정되었다. 다른 뉴질랜드산 G. paranensis 수컷들에서는 표피상의 관상구조나 관상구조 저변의 소공들을 갖고 있지 않았다. 이로서 표피 관상구조는 종 특이성을 나타내는 구조물로는 속단하기 어려우나 그렇다고 이들은 조직과정 중의 오염물도 아니다. 이 관상구조물들은 충체의 샘조직의 산물로 여려지며 앞으로 이들의 내부구조등에 관한 연구가 있어야 할 것이다. 철선충 표피상의 관상구조물은 처음 보고되는 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.291-299
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• 1996

이 논문에서는 다층 구조 고차 신경회로망을 이용하여 로봇 메니퓰레이터와 같이 관성이 크고 복잡한 특성을 갖는 시스템을 효과적으로 동정화하는 새로운 방법을 제안한다. 로봇 메니퓰레이터의 위치 및 속도와 미리 정해준 기준 점들 사이의 차이를 나타내는 특정 성능 지수 함수를 최소화하는 방법을 이용하여 동정화 과정에 필요한 신경회로망의 학습에 이용되는 입력 데이터를 설계하는 방법을 설명한다. 사람의 팔과 같이 비교적 큰 관성을 갖는 2축 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 방법이 복잡한 특성을 갖는 시스템의 동정화에 필요한 입력 데이터를 효과적으로 설계할 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.