• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.688-694
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링을 뉴로-퍼지 모델에 직접 적용하여 모델을 최적화하는 방법을 제안하였다. 기존의 오차미분기반 학습을 통한 뉴로-퍼지 모델의 최적화 과정과는 달리 제안된 방법은 클러스터링 학습과 연계하여 모델을 구성하며 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 동시에 최적화를 수행한다. 순차적인 학습 기법에서는 각각의 학습 기법을 따로 적용하여 모델링을 실시하였으나 제안된 기법에서는 하나의 클러스터링 학습으로 전체 모델의 학습을 실시하였다. 또한 제안된 방법에서는 클러스터링이 수렴하는 만큼 전체 모델의 연산량이 감소하여 학습과정에서 발생하는 연산량 문제를 개선하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보였다.

• 전산구조공학
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• 제23권3호
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• pp.61-68
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• 2010

• 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 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-36
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• 2001

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

• 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.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.101-111
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• 1993

본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.

• 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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• 제11권4호
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• pp.293-301
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• 2001

본 논문은 신경회로망과 같은 경험적 모델에서 출력별로 신뢰 구간을 추정하는 세 가지 대표적인 방법을 검토하고, 검토한 방법을 뉴로-퍼지 모델에 적용하여 장단점을 비교 분석한다. 본 논문에서 고려한 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 cross-validation을 이용한 stacked generalization, 회귀 모델에서 유도된 predictive error bar, 지역 표현하는 신경회로망의 특성에 기반한 local reliability measure이다. 간단한 함수 근사화 문제와 혼돈 시계열 예측 문제를 이용하여 모의 실험을 수행하고, 세 가지 신뢰도 추정 방법의 성능을 정량적, 정성적으로 비교 분석한다. 분석 결과를 기초로 각 방법의 장단점 및 특성을 고찰하고, 모델링 문제에서 모델의 출력별 신뢰 구간 계산 방법의 실제 적용 가능성을 탐색한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.512-519
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• 2003

본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.