퍼지 제어기는 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하고 있다. 때문에, 제어기의 객관성이 보장되지 않으며 설계자가 예상하지 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에서는 제어기의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 제어 규칙의 수를 감소시키고 직관적인 제어기를 구성하기 위하여 Fusion Method과 퍼지 제어기의 제어 규칙과 소속 함수의 매개변수를 조정하여 효율성을 향상시킬 수 있는 유전자 알고리즘을 적용한 자기 조직화가 가능한 퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 무인 운송 장치 제어기를 구성하여 다양한 환경에서 모의 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과, 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
증기발생기의 수위제어시스템에 대해 특히 저출력시 수위제어의 문제점을 분석고찰하고 퍼지제어기 법을 기반으로 한 안정되고도 신속한 수위제어에 관한 연구가 주로 수행되었다. 문제해결의 한 방안으로서, 중요 제어변수임에도 불구하고 저출력운전시 저유량구간의 추정불량으로 인해 사용할 수 없는 유량신호를 대신하여 밸브개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 또한 소속함수크기의 유동적인 조정방법을 이용하여 수위오차가 크게 발생한 과도상태시에는 신속한 수위회복이 이루어지도록 하였다. 실제운전환경에서 제시된 제어기를 튜닝 하기 위한 방법으로서 제어성능지수 및 decent method를 이용한 소속함수의 self-tuning 기법을 제시하였다. 원자력 연구소의 연수원에 설치된 교육훈련용 시뮬레이터에서 수행된 실험결과는 제시된 제어기 및 튜닝방법의 안정되고 우수한 성능구현 및 실질적 인 유용성을 보여주고 있다.
본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
구륜 이동 로봇(Wheeled Mobile Robot)은 제어기 설계에 있어 Nonholonomic Constraints등에 의해 많은 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 구륜 이동 로봇의 제어를 위해 PD와 퍼지 시스템이 결합된 제어기가 설계되며, 유전알고리즘에 기초되어 최적 퍼지시스템이 형성된다. 시스템의 최적화 과정은 독립적으로 수행되는 여러 단계들로 이루어지며, 각 단계마다 다른 형식의 알고리즘이 적용되며 효율적 탐색을 위해 Niche알고리즘 및 면역 알고리즘이 결합되어 적용된다. 각 출력용어집합은 최적의 원소들을 얻기 위해 수행되는 탐색에 의해 그 구성이 변화되며, 변화된 출력용어집합의 구성 원소와 관계된 규칙기반이 동시에 조절된다. 출력용어집합의 추가된 원소들 및 조절된 규칙에 대한 적합성이 평가되고 제어 성능의 향상에 기여하지 못한 부분들은 제거된다. 출력변수의 용어집합 및 규칙에 대한 반복적 조절 과정이 완료된 후, 입력 소속함수들에 대한 조정이 제약조건을 가지고 수행되며, 진화연산에 의한 출력소속함수들에 대한 조정이 수행된다.
본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법을 제안하였다. 제안된 학습 평가 방법은 정보처리 데이터베이스 과목에 대한 기출문제의 출제 빈도수를 3등급으로 분류하고 이것을 중요도라 정의하였다. 학습 중요도에 따른 학습 횟수에 대한 퍼지 소속도와 형성평가 점수에 대한 퍼지 소속도를 각각 9개의 퍼지 추론 규칙에 적용하여 학습 이해도를 평가하였다. 최종적인 학습 평가는 각 장별 학습 이해도에 대한 퍼지 등급과 총괄평가 점수에 대한 소속도를 이용하여 퍼지 추론규칙에 적용하고 비퍼지화하여 평가하였다. 제시된 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법은 학습자가 스스로 학습한 내용을 진단 할 수 있도록 도와주며, 학습목표의 성취여부를 종합적이고 객관적으로 판단할 수 있는 방법을 제공한다.
기존의 웹 기반 자기 주도적 학습은 학습 능력을 평가할 수 없을 뿐만 아니라, 시험 능력에 대한 평가도 시험점수로만 제공되어 학습 능력 평가의 객관성, 평가 기준의 모호성 등의 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습과정을 평가할 수 있는 자기 주도적 학습 및 시험 능력 평가에 대한 방법을 제안하고, 이를 정보 처리 기사 시험의 필기 과목에 적용하여 구현하였다. 제안된 자기 주도적 학습 및 시험 능력 평가방법은 소속함수와 퍼지추론을 이용하여 학습 시간 및 횟수, 시험 시간 및 점수에 대한 각각의 소속도를 계산하여 학습과 시험 각각에 대한 퍼지 소속도를 계산하고 학습 및 시험에 대한 최종 퍼지 소속도를 계산한다. 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 학습자 스스로 성취도를 평가하기에 용이하며 이후의 학습 계획을 정하는데도 도움이 된다. 이는 구현된 시스템의 이용자들을 대상으로 한 설문에서도 확인할 수 있었다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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