본 논문에서는, 퍼지 제어기의 성능에 대한 손실이 없으면서, 퍼지규칙의 수를 줄이고 최적화하고 자동화할 수 있는 방법으로 개략추론과 국소추론의 개념을 결합시킨 새로운 합성형 퍼지 추론법을 제안한다. 개략추론과 국소추론의 상호작용을 제어하기 위하여, DNA코딩 알고리즘을 합성형 퍼지 추론법의 국소퍼지 추론부에 도입한다. 그리고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제의 수위제어 시스템에 적용하고, 시뮬레이션한 결과는 제안된 방법이 종래의 제어기법보다 고도의 제어 정밀성을 가지며, 퍼지규칙의 자동 획득도 용이함을 입증하였다.
과반수 문제는 전역 문제(global problem) 문제이기 때문에 국소 정보(local information)를 이용해야 하는 셀룰러 오토마타(cellular automata; CA) 상에서 풀기 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제를 푸는 CA을 찾는 방법을 제안한다. 상태전이 함수를 CA에서 일반적으로 사용되는 규칙 표(rule table)가 아닌 CMR(conditionally matching rules)로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 방법으로 다수의 서로 다른 규칙들을 찾아낼 수 있었고 찾아낸 규칙은 이전 연구에서 찾아낸 규칙과 유사한 성능을 보여주었다. CA의 문제를 해결하는데 CMR에 진화 알고리즘을 적용하는 것이 효용성이 있음을 보였다.
영상 강조를 위하여 새로운 셀룰러 오토마타의 천이규칙을 제안하고 그것을 이용한 첨예화 알고리즘을 제안한다. 천이 규칙은 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지며 Lyapunov함수를 만족한다. 영상 첨예화는 셀룰러 오토마타의 고정된 점으로 수렴하는 동적인 특성을 이용하여 천이 규칙을 개발, 실험하였다. 영상에 대한 사전지식 없이 상대적으로 밝기값의 차이가 완만한 부분에 연산을 집중해 효율적인 첨예화된 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 생물학적인 DNA와 유전자 알고리즘의 진화 메커니즘에 근거를 둔 DNA 코딩방법을 변형하여 새로운 DNA 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 DNA 코딩 방법이 DNA 유전자의 Redundancy와 Over-lapping 성질 때문에 갖고 있는 DNA 자체의 특성인 염색체의 길이를 자유자재로 변화시킬 수 있는 코딩 기술에 진화단계에서 변형을 가할 수 있는 새로운 유전자 알고리즘을 추가하여, 초기에 국소해로 접근하는 일반적인 유전자 알고리즘의 위험 부담률을 줄이고, 전역 해로의 접근 가능성을 높이는 방법을 제시한다. 또한. 이 변형된 DNA 코딩 방법의 가능성을 입증하기 위하여 시스템 제어에 필요한 지식을 표현하는 적당한 퍼지 규칙을 후건부의 매개변수의 동조만을 통하여 획득하고, 이 규칙에 변형된 DNA 코딩 방법을 적용하여 최적화 된 새로운 퍼지규칙 획득 알고리즘을 개발한다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 설계하고. 이 제어기의 유용성을 입증하기 위하여 병렬형 이중 도립진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 실행한 결과 효과적으로 퍼지규칙을 획득하고 제어함을 알 수 있다.
일차원 셀룰러 오토마타(CA)에서 과반수 문제(majority problem)와 동기화 문제(synchronization problem)는 국소 정보(local information)를 이용하여 전역 문제(global problem)를 풀어야 하는 계산적으로 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제와 동기화 문제를 푸는 CA의 규칙을 찾는 방법을 제안한다. CA의 상태전이 함수(state transition function)를 일반적으로 사용하는 규칙표(rule table)가 아닌 조건부 매칭 규칙(CMR)으로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 각 문제에서 다수의 규칙들을 찾아내어 제안한 방법을 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 이전 연구 결과와 비교하여 과반수 문제와 동기화 문제에서 CMR을 사용하는 방식의 효용성을 보였으며, 다른 일차원 CA문제에도 CMR을 활용할 수 있는 가능성을 보였다.
기존의 RBF 신경망 및 퍼지 시스템을 고차원 입력 공간 위에서의 비선형 근사에 적용할 경우 은닉 노드의 수혹은 퍼지 IF-THEN 규칙의 수가 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 반국소 유닛을 기본 요소로 하는 수목구조지능시스템을 제안하고, 이를 효과적으로 학습하기 위하여 수정 유전자 알고리즘 및 LMS 규칙에 기반을 둔 학습 알고리즘을 개발한다. 제안된 시스템에 대한 근사 능력 해석이 수행되고, 실험적 고찰을 통하여 개발된 방법론의 유용성이 입증된다.
셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
생산현장은 생산일정을 실천하는 과정에서 생산일정수립시에 이용하는 정보의 부정확성과 작업장내의 동적특성 때문에 기존에 수립했던 일정을 더 이상 수행하기 어려운 상황에 놓이게 되는 경우가 잦다. 따라서 변화된 방황에 맞게끔 재일정을 신속하게 수립해 주어야 한다. 일정에 동적인 상황을 반영하기 쉽게 하고 일정에 대한 사용자의 이해를 도와서 좋은 일정을 빠른 시간내에 수립하기 위해 생산통제시스템을 사용자 편의의 일정편집기능과 일정수립기능을 제공하는 의사결정 지원시스템으로 설계하였다. 일정편집기능은 규칙기반 시스템으로 구현되었으며 사용자가 편집작업을 수행했을 경우 일저으이 국소적인 변화가 전체에 파급시키는 효과를 추적하여 생산일정의 실행가능성을 유지시켜 준다. 이를 통해 사용자가 일정에 대한 이해와 확신을 가지고 일정을 실천에 옮기게 할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 의사를 적극 반영할 수 있어서 좀 더 현실적인 일정운영이 가능하다. 한편 일정수립기능을 위해 2단계 일정계획 방법을 고안하였다. 단계 1에서는 우선순위 규칙으로 일정을 수립하고 단계 2에서는 단계 1에서 수립된 일정을 makespan 측면에서 개선시켜 일정을 향상시키는 방법을 취하므로서 우선순위 규칙만을 사용하는 근시안적인 방법보다는 수행도가 좋으면서 타당한 시간내에 일정을 수립할 수 있도록 하였다.
효과적인 암호시스템 설계에 셀룰라 오토마타(이하 CA)가 적용되고 있다. CA는 국소적 상호작용에 의해 상태가 동시에 업데이트되는 성질이 있어서 LFSR보다 랜덤성이 우수하다. 이런 CA를 암호 시스템에 적용하기 위해 주어진 다항식에 대응하는 CA를 합성하는 방법에 대한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 90 UCA의 특성다항식과 전이규칙이 <$00{\cdots}001$>인 90/150 CA의 특성다항식의 점화관계를 분석한다. 또한 f(x)=f(x+1)을 만족하는 삼항다항식 $x^{2^n}+x+1$에 대응하는 90/150 CA를 90 UCA 전이규칙 블록과 특별한 전이규칙 블록을 이용하여 합성한다. 또한 $x^{2^n}+x+1$의 기약인수에 관한 성질을 분석한 후 $x^{2^n}+x^{2^m}+1(n{\geq}2,n-m{\geq}2)$에 대응하는 90/150 CA 합성 알고리즘을 제안한다.
셀룰라 오토마타 신경망(CANS)은 생물학적 발생과 진화에 기반한 신경망 모델이다. CANS에서 각 뉴런은 상호간에 국소적인 연결을 갖고 있으며 카오스 뉴런 모델의 동작 방정식에 따라 펄스의 형태로 동작한다. 신경망은 초기 패턴을 셀룰라 오토마타(CA) 규칙에 따라 발생시켜 얻어진다. 기존의 연구에서는 유용한 기능을 얻기 위하여 초기패턴을 진화시켰다. 그러나 이 방법은 신경망의 표현공간을 모두 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 신경망의 표현공간이 작아지는 문제점을 개선하기 위한 CA의 발생규칙을 진화시키는 방법을 제안한다. DNA 코딩은 코딩의 중복과 여분을 효과적으로 사용하며 규칙의 표현에 매우 적합하다. 본 논문에서는 CA 규칙의 일반적인 표현방법을 제시하고 DNA 코드를 CA 규칙으로 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자율이동로봇의 제어기에 사용하여 주행 문제에 적용함으로써 그 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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