• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.772-775
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• 2008

본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.569-574
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• 2000

본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 웨이브렛 기반 퍼지 시스템 모델링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리듬을 이용하여 웨이브렛 변환의 계수를 동정한 후 웨이브렛 변환과 등가관계에 있는 퍼지 시스템 모델을 형성한다. 웨이브렛 변환의 장점인 에너지 압축에 의해 적은 수의 계수를 이용하여도 정확한 모델을 획득할 수 있고 이는 적은 수의 규칙으로 정확한 퍼지 시스템 모델을 구성할 수 있다는 것을 의미한다. 또한 급격한 변화를 갖는 함수를 잘 나타낼 수 있다는 웨이브렛 변환의 장점에 의하여 기존의 퍼지 모델링으로는 좋은 모델을 획득할 수 없었던 문제를 해결하였다. 제안된 퍼지 모델의 우수성을 비선형성이 큰 함수를 모델링하고 이전의 연구와 비교함으로써 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.187-190
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• 2002

주어진 시스템의 정확한 제어를 위해 뉴로-퍼지 제어시스템의 성공적인 제어는 그 네트웍의 구성에 크게 의존한다. 현재 유전알고리즘을 사용한 제어기 구조의 최적화 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 유전 알고리즘은 고정된 길이의 스트링 구조로 인하여 적합한 연계(linkage)를 얻기 어렵다는 단점이 있다 본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기의 구조적 최적화 설계의 새로운 방법을 제안한다. 여기서, 우리는 구조적으로 최적화 된 뉴로-퍼지 제어기를 설계하기 위해 가변길이 스트링을 사용하는 메시 유전 알고리즘(messy Genetic Algorithm mGA)을 사용한다. 그리고 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 대표적인 비선형 시스템인 cart-pole 시스템에 제안된 방법을 적용한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.95-100
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• 2001

비선형 시스템의 성공적인 퍼지 모델을 구성하기 위한 최적의 퍼지 추론 시스템의 동정은 중요하고도 어려운 문제이다. 전통적으로 유전 알고리즘은 어느 정도의 전역 최적해를 찾을 수 있기 때문에 퍼지 모델의 구조와 파라미터를 동정하는데 사용되어 왔다. 그러나, 유전 알고리즘은 개체군 진화 시 우수한 개체의 출현은 지역수렴의 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 바이러스 메시 유전알고리즘을 이용한 효과적인 퍼지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 지역 정보가 개체군 내에서 교환됨으로써 지역 수렴의 대인아 될 수 있을 뿐 아니라, 가변길이 스트링을 사용함으로써 좀더 효과적이고 적응적인 구조를 가질 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 일반성을 증명하기 위해 복잡한 비선형 시스템과 가스로의 퍼지모델링에 적용하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.1 s.98
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• pp.53-56
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• 2006

Genetic algorithms(GA), which are based on the idea of natural selection and natural genetics, have proven successful in solving difficult problems that are not easily solved through conventional methods. The classical GA has the problem to spend much time when population is large. Parallel genetic algorithm(PGA) is an extension of the classical GA. The important aspect in PGA is migration and GA operation. This paper presents PGAs that use fuzzy logic. Experimental results show that the proposed methods exhibit good performance compared to the classical method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2221-2223
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• 2004

본 논문에서는 유전알고리즘을 기반으로 하여 설계된 광 디스크 드라이브의 광학헤드 구동기용 퍼지 PI/PD 제어기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 제어기는 광디스크 드라이브의 광학헤드용 구동기의 포커싱 서보계, 트랙킹 서보계를 제어할 수 있는 퍼지 제어기이며 유전알고리즘을 통해 최적의 퍼지 규칙을 도출한다. 그리고 이를 토대로 모의실험을 수행한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2203-2205
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• 2004

본 논문은 전략 기반 유전 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템의 퍼지 제어 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 수학적인 접근 방법이 아닌 지능적 설계 방법을 사용하여 퍼지 제어피론 설계한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키며 최적의 성능을 잦는 제어 이득을 얻기 위해 유전 전략을 사용하여 교차와 돌연변이 영역을 변화시킨다. 최종적으로 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.