댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 또한 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수 값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하는 방식으로 동작함을 확인할 수 있었다.
댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과, 하류 지역을 범람을 예방하기 위하여 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수 값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Boole 함수를 기호 다치 논리 함수로 확장하여 법-M(Modulus-M)의 수체계를 기본으로 하는 기호 다치 논리 함수에 대한 MacLaurin 전개의 구조적 성질을 분석한다. 그리고 기호 다치 변수의 상태 변화에 따라 이에 사상된 퍼지 규칙을 자동 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 이러한 이론과 성질을 기존의 퍼지 추론 기능과 결합하여 동적인 상태 변화에 적응할 수 있는 퍼지 추론 시스템 설계방법을 제안한다.
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 많은 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 동적으로 변화하는 네트워크 상에서는 데이터 전달의 정확성 및 에너지 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 이용한 라우팅 프로토콜 선택 기법과 라우팅 프로토콜의 동적 배치 기법을 기반으로 한 퍼지 적응형 라우팅(FAR) 알고리즘을 제안한다.
인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.
CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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