원자력시설의 비상사태 시 주변주민을 보호하기 위한 비상대응행위의 효과를 평가할 필요가 있다. 비상대응행위는 지역특성과 개인 행동특성에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있으므로, 비상대응행위를 나타내는 변수들은 특정 값을 갖기보다는 일정구간에 분포되는 값을 갖는다. 대부분의 기존 비상대응모델에서는 계산을 단순화시키기 위하여 가정을 통해 특정 값을 사용한다. 단순화 과정중에 필연적으로 정보의 손실이 발생되어 결과적으로 비상대응 모델은 큰 불확실성을 포함하게 된다. 피지이론은 변수의 불확실성을 계산에 포함시켜 엄밀한 계산을 통해 정보손실을 최소화시키면서 계산결과를 얻어낼 수 있는 수학적인 도구를 제공해 준다. 본 연구에서는 퍼지집합, 퍼지추론, 퍼지관계 등의 이론을 응용하여 원자력시설의 비상사태 시 비상대응효과를 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 모델의 장점은 언어변수를 이용하여 지역특성을 표현하고 전문가의 의견을 반영하여 비상대응효과를 평가하므로, 단순화 가정중에 유발되는 정보의 손실을 줄일 수 있는데 있다. 비상대응 모델내의 불확실한 변수에 대한 퍼지이론의 응용성을 개선하기 위해서는 전문가의 의견을 반영하여 변수들에 대한 적합한 멤버쉽 함수와 퍼지조건문을 확립할 필요가 있다.
요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.
본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.
퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.
음성인식에 있어서 문제점의 하나는 발성자에 따른 주파수 변동문제이다. 본 논문에서는 이러한 음성 신호의 주파수 특성의 변동에 따른 영향을 해결하기 위하여 fuzzy 이론을 도입하였다. 여기서 표준패턴은 음성신호의 대표적인 특징들을 포함하고 있어야 하므로, 먼저 여러 화자가 발성한 단어들을 벡터 양자화한 코드북을 생성하였으며, 이코드북으로 부터 추출한 피크 주파수와 피크 에너지를 fuzzy화 패턴으로 작성하였다. 입력 음성신호로 부터 추출한 특징량인 스펙트럼의 피크 주파수와 피크에너지를 각각 멤버쉽 함수로 표현하여 fuzzy 추론에 의한 단어인식을 하였다. 실제 확신도 계산에 있어서는 계산량을 줄이기 위하여 fuzzy 값의 차만으로 확신도를 구하는 개선 확신도를 제안하여 사용하였다. 한국어 숫자음을 인식 실험한 결과 주파수 특성의 변동에 따른 영향을 해결할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 개선 확신도 계산방법에 의해서 기억용량과 계산량을 감소 시킬 수 있었다.
본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.
이 논문은 퍼지비선형회귀모형에 대한 것으로서 유전적 알고리즘을 이용한 퍼지회귀분석모형을 제안한다. 유전적 알고리즘이란 좀 더 나은 퍼지회귀분석을 위하여 입력데이터를 분류하는데 사용되어진다. 이 분할에서 각 데이터는 분류된 데이터그룹에 속하는 멤버쉽함수의 값을 가지게 된다. 데이터그룹은 각 변수의 영역을 최적으로 분할함에 따라 몇 개의 퍼지선형회귀모형에서 서로 다른 퍼지파라메타를 가지게 된다. 데이터에 대한 최종 퍼지수를 얻기 위하여 각 데이터그룹의 퍼지출력을 구성한다. 이 방법의 유효성은 사례연구에 의하여 보이고자 한다.
신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.298-305
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2015
본 논문에서는 선박용 동기발전기 여자제어시스템의 성능을 확인하기 위해 선급기술규칙에 따라서 시행한 실험 결과를 제공한다. 실험에서는 발전기의 각 부하 변화에 대해 PID 제어기와 퍼지제어기를 적용하고 두 제어기법이 선급의 기술규칙을 만족하는 지 관찰하고 성능을 비교 검토 한다. 이를 위해 PID 제어기법과 퍼지제어기법을 랩뷰 프로그램으로 작성한 후, PID 제어기의 경우는 한계 감도법과 약간의 조정을 통해 이득값을 결정한다. 퍼지제어기는 맘다니(Mamdani)의 방법으로 전압오차값과 전압오차변화율값, 출력전압값에 대해 멤버쉽함수를 구성한다. 이상의 PID 제어기법과 퍼지제어기법을 실제 소형 발전기에 적용하고 선급기술규칙에 따른 실험을 통해 안정성과 성능개선 특성을 비교 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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