본 논문에서는 쓰레기 소각로의 효율적인 연소 제어를 위해 쓰레기 소각 플랜트의 다변수 퍼지 모델을 구한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 모델을 구하기 위해 다변수 퍼지 모델링을 수행한다. 얻어진 다변수 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 정확하게 예측한다. 그리고 얻어진 퍼지 모델은 시뮬레이터 구현에 사용되어 소각로의 출력예측에 의한 제어전략의 구축 및 운전자의 훈련 등에 사용되는 운전보조 시뮬레이션 시스템을 구현할 수 있다.
인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.
인터넷의 광범위한 보급에 따라 컴퓨터를 이용한 불법적인 범죄가 증가하고 있고, 이러한 범죄를 막기 위한 정보보호 기술자체가 국가의 경쟁력이 되어 가고 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 네트워크 침입탐지시스템에 적용하여 보안 전문가와 유사한 결과를 얻을 수 있는 자동화된 퍼지 논리기반의 침입탐지시스템을 제안한다. 프로토콜의 유사성과 시간적인 연속성을 통한 세션화된 패킷분류방식을 통한 퍼지 규칙을 본 시스템에 적용함으로서 다양하고 다변적인 공격패턴으로부터 신속한 침입 판정을 내릴 수 있다. 또한, 대용량의 네트워크 트래픽을 처리해야하는 현재의 네트워크 환경에서, 퍼지추론을 통한 자동화된 트래픽의 프로토콜별/세션별 분석결과를 보여 줌으로써 보안전문가들의 분석 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공한다.
In this study, we proposed the fuzzy modeling method and designed a model-based logic controller for Activated and Sludge Process(A.S.P.) in sewage treatment. The identification of the structure of fuzzy implications is carreid out by use of fuzzy c-means clustering algorithm. And to identify the parameters of fuzzy implications, we used the complex and the least square method. To tune the premise parameters automatically the complex method is implemented. The model-based fuzzy controller is designed by rules generated from the identified A.S.P. fuzzy model. The feasibility of the proposed approach is evaluated through the identification of the fuzzy model to describe an input-output relation of the A.S.P.. The performance of identified model-based fuzzy controller is evaluated through the computer simulations.
I보일러-터빈 설비는 화력발전소의 주전원설비 내지 자가발전설비로서 보일러는 연료를 연소시켜 그 열을 수관내의 물에 전달하여 필요한 증기를 얻는 설비이고, 터빈은 보일러에서 보내온 고온, 고압의 증기를 팽창시켜 기계적 에너지로 변환하여 그 에너지로 발전기를 회전하여 전기를 얻는 장치이다. 보일러-터빈 설비는 전기적 출력과 드럼내의 증기압 및 수위를 적절히 조절함으로써 발전소의 안정된 운전을 도모하고 발전용 연료의 절감 및 이를 통한 공해 저감을 이루어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이런 보일러-터빈 설비에 대한 제어시스템을 설계하는 한 방법으로서 기준모델 추종형 퍼지 시스템을 제안한다. 보일러-터빈 설비는 다변수 비선형 시스템으로서 일반적인 제어시스템 구성이 힘들지만, 오버슈트가 없으며 속응성이 좋은 기준모델을 선정하고 이 기준모델을 추종하도록 하는데 일반적인 1입력-1출력 퍼지제어기만을 적용하여도 기준신호에 대한 추종성 및 외란제거 능력 그리고 모델링 오차에 대한 강인성까지 나타내는 제어시스템의 설계가 가능하게 되었다. 따라서 전원설비로서의 보일러-터빈 설비에 대한 효율적인 제어시스템 설계방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 감성제품 및 부품의 형상데이터 처리시스템 구축을 목적으로한다. 감성공학적 디자인요 소변환 지원시스템의 전체구조는 다변량해석형기법을 활용하여 인간의 감성과 디자인과의 관련성을 분 석하고 이 결과들을 데이터베이스로구축하는 부분과 퍼지논리을 이용하여인간의 감성과 제품형상을 연결하는 추론기관 그리고 감성제품 및 부품의 구조를 지원하는 형상데이터 처리시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 형상데이터베이스를 이용한 형상데이터 처리시스템 구축에 관한 연구를 실시하여 보았다. 최근에 와서 데이터베이스 설계시 실세계의 데이터를 더욱 충실히 표현하기 위해 이를 객체 (object)를 사용하여나타낸 후, 이 객체들 사이에 존재하는 관련성에 관한 정보를 이용하여 데이터베 이스를 설계하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 제품 세분화 과정에 객체지향 모델링기법을 고객의 감성이 잘 반영되는 가전제품 중 전화기에 적용하여 감성제품 및 부품의 형상데이터베이스를 구축하였다. 이러한 형상데이터 처리시스템은 제품설계 및 디자인 분야에 다양하고 폭넓게 적용 및 응용될 수 있을 것이며감성을 중시하는 미래의 제품설계분야에 적지않은 영향을 미칠 것으로기대된다ㅣ.
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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