• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.508-514
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• 2021

본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-82
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• 2011

비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.105-111
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• 2009

RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 H, S, I 각각의 소속구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속구간을 설계하였으며, S, I는 삼각 타입의 소속 함수로 설계하였다. 설계된 각각의 소속구간에 대하여 소속구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두 가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.202-207
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.201-208
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• 2017

본 논문에서는 기본적인 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 외력을 가진 사랑 모델에서 외력을 사람의 인식에 기반한 모델을 만들기 위해 퍼지의 삼각 소속 함수를 제시한다. 또한 이 소속 함수를 외력으로 사용한 후 여기에서 나오는 거동 현상을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.86-89
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• 2002

본 연구는 객관적인 생리 신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성 평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로, 측정된 생리 신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발이 목표이다. 감성 평가에 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지 이론을 적용하여 임의의 감성 영역에 속하는 정도를 소속 함수로 정량화 함으로써 감성 평가를 가능하게 하고자 하였다 소속 함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리 신호 데이터 베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리 신호 측정 결과와 각 생리 신호의 소속 함수로부터 하나의 최종 결과 (긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer 증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.383-388
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• 1999

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 유전 알고리즘을 사용하여 불확실한 플랜트에 대한 근사적 퍼지 소속함수를 얻은 후, 퍼지-신경망 제어기의 적응학습에 의해 최적의 퍼지 소속함수를 조정할 수 있는 제어구조를 제안하였다. 제안된 제어기를 사용했을 때의 효율성과 정확성을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어 실험을 통해 GA-Fuzzy 제어기를 사용했을 때와 비교분석 한다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2000

본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.209-214
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• 1995

일반적으로 퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조정하기란 매우 어렵다.본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써,자동으로 퍼지 규칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할수 있는 방법을 제시하였다. 본 모델은 역전파를 기본으로 한 알고리즘으로 학습하며,이 방법의 타당성을 로보트 매니퓰레이터를 통해 검증한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.523-528
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• 2002

기존의 자기 주도적 학습 평가들은 대부분의 선다형 또는 단답형 문항에 대해서 학습평가가 시험 점수로 제공되고, 학습 평가의 정도를 객관적으로 평가 할 수 얼어 학습의 효율성에 대해서 부정적인 시각도 있다. 본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력 평가를 객관적으로 평가하기 위해 퍼지 이론의 삼각형 타입 소속 함수를 이용한 자기 주도적 학습 평가 방법을 제안한다. 제안된 자기 주도적 학습 평가 방법은 학습에 대해 시험 결과를 세 개의 퍼지 등급으로 분류하여 소속도를 계산하고 퍼지 등급표를 적용하여 최종 퍼지 등급도에 따라 시험 결과를 평가하는 방법을 제시한다.