• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.250-258
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 모델의 온라인 동정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 퍼지 모델은 후건부가 싱글톤인 퍼지 시스템으로 퍼지 기저함수의 선형 합으로 표현된다. 온라인 동정을 위해서 제곱 코사인 소속함수를 제안한다. 제곱 코사인 함수는 다른 소속함수에 비해 적은 파라미터를 갖으며 전 구간에서 미분 가능한 특징을 갖는다. 퍼지 모델의 파라미터는 그레디언트 하강법과 확장칼만필터를 이용하여 온라인으로 결정한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2021

본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.193-195
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• 2003

최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1293-1302
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• 1999

In this paper, an on-line process scheme is presented for implementation of a intelligent on-line modeling of nonlinear complex system. The proposed on-line process scheme is composed of FNN-based model algorithm and PLC-based simulator, Here, an adaptive fuzzy-neural networks and HCM(Hard C-Means) clustering method are used as an intelligent identification algorithm for on-line modeling. The adaptive fuzzy-neural networks consists of two distinct modifiable sturctures such as the premise and the consequence part. The parameters of two structures are adapted by a combined hybrid learning algorithm of gradient decent method and least square method. Also we design an interface S/W between PLC(Proguammable Logic Controller) and main PC computer, and construct a monitoring and control simulator for real process system. Accordingly the on-line identification algorithm and interface S/W are used to obtain the on-line FNN model structure and to accomplish the on-line modeling. And using some I/O data gathered partly in the field(plant), computer simulation is carried out to evaluate the performance of FNN model structure generated by the on-line identification algorithm. This simulation results show that the proposed technique can produce the optimal fuzzy model with higher accuracy and feasibility than other works achieved previously.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.80-87
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• 1998

This paper presents and online scheme for fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the model adjustment technique and the genetic algorithm technique. The fuzzy model is characterized by fuzzy "if-then" rules which represent locally linear input-output relations whose consequence parts are defined as subsystems of a nonlinear sysem. The discrete-time model for each subsystem is obtained to deal with initalization and unmeasurable signal problems in online estimation and the final output of the fuzzy model is computed from the outputs of the discrete-time models. Then, the parameters of both the premise and consequence parts of the fuzzy model are adjusted by a genetic algorithm. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.37-47
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• 1998

본 논문은 진화 연산 알고리즘과 퍼지 로직을 이용하여 고속 열처리 공정기의 웨이퍼 온도를 제어하는 제어기 설계 방법을 제안한다. 전체 제어기는 기준 온도의 정상 상태의 추종을 위한 앞먹임 정적 제어기, 과도 상태의 추종을 위한 앞먹임 동적 제어기, 그리고 온라인 상에서 모델링 오차나 외란을 극복하기 위한 되먹임 오차 제어기로 구성된다. 앞먹임 제어기들은 퍼지 로직을 이용하여 모든 동작점에서 제어 입력을 구해주는 전역적 비선형 제어기로 구성된다. 각 제어기들의 제어 파라미터는 진화 연산 알고리즘을 이용하여 추정되므로 수학적 모델식을 모르는 경우에도 제어기를 설계할 수 있는 장점이 있다. 끝으로 모의 실험을 통하여 제어기의 성능을 검증한다.