• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.76-82
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• 2010

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권3호
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• pp.397-412
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• 2011

Granular Computing has emerged as a unified and coherent framework of designing, processing, and interpretation of information granules. Information granules are formalized within various frameworks such as sets (interval mathematics), fuzzy sets, rough sets, shadowed sets, probabilities (probability density functions), to name several the most visible approaches. In spite of the apparent diversity of the existing formalisms, there are some underlying commonalities articulated in terms of the fundamentals, algorithmic developments and ensuing application domains. In this study, we introduce two pivotal concepts: a principle of justifiable granularity and a method of an optimal information allocation where information granularity is regarded as an important design asset. We show that these two concepts are relevant to various formal setups of information granularity and offer constructs supporting the design of information granules and their processing. A suite of applied studies is focused on knowledge management in which case we identify several key categories of schemes present there.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2091-2092
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• 2006

본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 유전자 알고리즘의 기호코딩을 이용한 정보입자 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Information Granules based genetic Fuzzy Polynomial Neural Networks ;IG based gFPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍 절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델의 전반부 구조와 후반부 구조는 기존 모델에 구성을 그대로 사용한다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제13권2호
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• pp.99-107
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• 1971

전자현미경관찰에 의하여 가잠의 식도하신경구에서 휴면요인세포(diapause factor cell)에 어떤 정보를 주는 것으로 생각되는 휴면조절세포(diapause regulator producing cell)를 발견하였다. 휴면조절세포의 과립은 이 세포가 부분적으로 둘러싸고 있는 휴면요인세포의 과립의 직경보다 크며(직경 .2,000∼5,000A), 휴면란을 산란하는 개체의 휴면조절세포에서는 전자밀도가 높은 리소좀이 관찰되었으나, 비휴면란을 산란하는 개체에서는 이것이 관찰되지 않았다. 다수의 세포질과립이 리소좀과 결합되었다가 소형의 과립으로 되어 리소좀으로부터 나오는 것이 발견되었다. 휴면요인세포와 휴면조절세포에 대하여 논하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

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.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.436-444
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• 2010

In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.121-133
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• 2012

본 논문에서는 형식개념분석기법에 입자의 정밀도를 조절하기 위해 스케일링 정도(Scaling level)를 도입하여 다양한 관점과 추상화 수준을 토대로 데이터를 분류하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 기법의 특징은 주어진 데이터를 다양한 기준에 맞춰서 입자화하고, 입자들 사이에 관계를 토대로 분석하여, 입자개념계층구조(Granular Concept Hierarchy)를 구축함으로써, 데이터를 분석하고자 하는 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 분류가 가능하다는 것이다. 또한, 본 연구에서 제안한 기법을 지원하는 도구(G-Tool)를 개발하였으며, 본 연구에서 제안한 기법의 유용성을 검토하기위해 실제 데이터를 대상으로 G-Tool을 사용하여 실험을 실시하였으며, 그 결과 사용자의 목적에 맞는 다양한 형태로 데이터를 분류할 수 있음을 확인하였다. 기존의 형식개념분석기법에는 입자의 정밀도를 조절할 수 없어서 특정한 어느 한 관점에 대한 분류만 가능하였으나, 본 연구에서 제안한 기법은 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 종류의 스케일 정보를 조합하고 스케일링 정도를 조절함으로써 다양한 관점을 반영한 다양한 분류가 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.269-272
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.367-370
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• 2005

본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.