본 논문은 배전망에서의 PV (photovoltaic) 발전 시스템의 최적 배치 문제를 이산 입자 군집 최적화 (DPSO, discrete particle swarm optimization)를 이용하여 해를 구할 때 DPSO에 포함되어야 하는 이산화 단계를 위한 하이브리드 이산화 기법의 적용에 대하여 논한다. 이를 위해 PSO 반복단계에서 목적 함수 값과 최적화 속도를 입력 파라미터로 하는 규칙 기반 전문가 시스템을 제안하고 이산 변수를 포함하여 표현되는 PV 시스템 배치 문제의 최적해를 구하는데 적용하였다. 다수준 이산화를 위하여 간단한 라운딩과 sigmoid 함수를 이용한 3단계 및 5단계 이산화 기법을 하이브리드 형태로 적용하였다. 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 각 PSO 과정에서 적절한 이산화 기법을 선택함으로써 기존의 DPSO보다 좋은 성능의 최적화가 가능하도록 하였다.
한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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pp.15-24
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2004
본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.
본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.
개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.
본 논문에서는 규칙기반 전문가시스템의 퍼지 생성규칙을 표현할 수 있는 퍼지페트리네트 표현을 제안한다. 퍼지페트리네트 표현을 기반으로, 전진추론 알고리즘과 후진추론 알고리즘으로 구성된 퍼지 추론 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 계산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지 생성규칙의 전제 부와 결론 부에 퍼지 개념의 유무에 따라 적절한 믿음 값 평가 함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 전진추론 알고리즘은 유한한 방향성 나무인 도달나무로 표현할 수 있다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음 값 평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음 값을 구한다.
홀로그래픽 간섭계측기로터 나오는 영상 데이터를 해석하는 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 그동안 간섭 띠무늬(fringe)를 해석하는 방법들이 어느 정도의 자동화를 이룩하며 개발되어왔다. 그러나, 복잡한 간섭 띠무늬 패턴(fringe pattern)및 심한 잡음이 생기게 되는 고속도 항공공학 분야 또는 실험기계공학 분야에서는 신뢰할 만한 자동화를 이룩하기가 매우 힘들었다. 현재 사용가능한 방법중에는 간섭띠무늬 추적, 위상전이, 푸리에 변환, 회귀분석 등이 있는데, 이들은 소음제거나 데이터 수정을 하는데 있어서 극히 국부적인 정보에만 의존하였다. 결과적으로, 특별히 심한 소음이 있는 경우, 부정확한 위상중첩이나 간섭띠무늬 순차배열문제에 부딪히게 되고 따라서 작업자의 수작업이 심각하게 필요하게 된다. 본 논문에서는 간섭띠무늬 추적방법의 자동화 를 위한 새롭고 포괄적인, 규칙기반 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 새로 개발된 전문가 시스템은 간섭띠무늬 패턴에 대한 전체적인 또는 지연적인 정보를 추출해 내고 또 전문가가 가지고 있는 지식을 이용한다. 이 전문가 시스템은 저수준 및 고수준 처리를 동시에 할 수 있도록 상호연결기구를 채택하여 간섭띠무늬를 해석하는 적절한 해결책을 마련하였다. 또한 위상전이나 푸리에 변환 방법에서 문제가 되는 자동위상 중첩에 대해 개발된 전문가 시스템의 응용의 가능성에 대해서도 기술하였다.
본 논문은 선박의 일대다 충돌상황에서 국제해상충돌예방규칙(COLREGs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972)을 만족하도록 피항경로를 생성하는 충돌회피 알리고즘의 개발과 적용에 관해 기술한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 조우선박의 상대 방위각, 충돌위험정도 및 상호시계와 제한시계의 시계상태에 따라 피항동작을 분류하고, 규칙기반형태의 전문가시스템인 CLIPS(C Language Integrated Production System)를 이용하여 국제해상충돌예방규칙에 따른 피항행동공간을 생성한다. 검증을 위하여 Izuma problems의 3가지 충돌상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 다양한 충돌상황에 대하여 안전한 충돌회피경로가 생성됨을 확인 할 수 있었다.
그레이팅이라는 금속제품의 자동 설계 시스템인 GDS (Grating automatic Drawing System)는 기본 설계 도면(Plan Drawing)의 정보들을 바탕으로 여러 세부 도면들을 자동 생성하는 시스템이다. 그러나 GDS를 통해 자동 생성된 도면은 설계자들의 일반적인 치수기입 요령을 부분적으로 만족시키지 못하고 있으며 또 치수 표시간의 겹침 현상이 발생하여 설계자가 도면을 수정해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설계 전문가들의 치수 표시법을 지식으로 하여 규칙 기반 전문가 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.
본 논문 에서는 진화 알고리즘과 퍼지 제어기를 이용하여 비선형 시스템을 위한 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하석 지능 제어를 할수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 최지 규칙 소속 함수의 자농 조정으로 규칙을 생성하고. 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 )fl선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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