• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.83-91
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• 1995

이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2696-2698
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• 2000

본 연구에서는 실수형 염색체들로 구성된 개체에 대해 감수분열을 적용하여 개체를 만들고, 이 생식체들의 랜덤한 선택과 교배에 의해 세대가 진화함에 따라 탐색을 수행하는 감수분열 유전알고리즘을 이용하여 퍼지모델의 최적 구조와 파라미터를 탐색하고 Gradient Descent 알고리즘으로 파라미터를 정밀 조정하는 방안을 제안한다. 제안된 방안을 적용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터에 대한 퍼지모델을 구성하고 그 적용 가능성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.114-118
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• 2012

본 연구는 시스템의 구조 인식에 유효한 FSM을 이용하여 기업프로젝트 성과요인에 대한 층별 구조는 알 수 있지만 각 층에 속해 있는 성과요인에 대한 층별 간의 관계에 대해서는 알 수 없다는 관점에서 퍼지시스템을 이용하여 기업프로젝트 성과요인의 층별 관계에 대한 구조를 분석하고자 한다. 최하층과 중간층, 중간층과 최상층과의 관계를 가능적인 면과 필연적인 면이 섞여 있는 형태의 기업프로젝트 평가모델을 이용하여 구한 퍼지관계행렬로서 퍼지관계분석을 행하고 그 유용성을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.405-410
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• 2002

본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화시키는 새로운 모델링 방법이다. 본 논문에서 제안한 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있음은 물론, 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화시킬 수 있음을 보인다. 유전알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 마지막으로, 복잡한 비선형 시스템에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.59-77
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• 1998

정보의 중요성과 함께 컴퓨터를 중심으로 급속하게 발전한 정보기술은 정보를 가공하고 의사결정에 도움을 주며 전략적 차원에서 우위를 가지게 하는 역할을 하였고 조직의 구조를 근본적으로 개편하였다. 이로 인해 새로운 개념인 '가상기업'을 창출하였다. 본 논문은 정보화 사회에 기업의 경쟁력을 극대화할 것으로 예상되는 가상기업의 모델을 제시하고 실제적인 가상기업 구축방법을 제시하는 목적이 있다. 먼저 아직 초기 단계의 개념인 가상기업의 개념 정립을 위해 인터넷 자료와 문헌 연구를 통하여 가상기업에 대한 모델을 제시하였고 모델에서는 기존 연구들을 종합하여 가상기업의 정의를 내리고 정의를 중심으로 특징과 단점을 제시하였다. 다음으로 퍼지이론을 응용하여 가상기업의 구축방법을 제시하였다. 구축방법으로는 퍼지이론이 크게 세 부분에 적용이 된다. 첫째로 퍼지이론이 사용되는 부분은 현재의 업무를 분석하여 기존의 업무와 유사성을 찾는 작업이다. 분석된 업무를 통해 제시된 기준을 이용하여 기존의 업무와 유사한 성격을 가진 기존 업무를 찾고 이 업무를 효과적으로 수행 한 팀들을 찾는 작업이 이루어진다. 둘째로 각 팀의 능력을 상대적으로 평가하는 방법에 퍼지 Rank Ordering 방법을 사용한다. 여러 팀이 기존의 업무를 수행한 결과 나타날 때 각 팀의 이번 업무에서 요구하는 기준에 상대적으로 만족하는 정도를 파악한다. 마지막으로 퍼지 종합적 평가 방법을 이용하여 가상조직의 업무에 적절한 팀을 찾아내는 작업을 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.186-192
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• 1995

본 연구에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘과 변수선택 방법을 이용하여 모델의 구조 동정을 행하고, 신경회로망의 Back-propagation 학습방법을 이용하여 파라메터동정을 행하 는 새로운 퍼지모델링 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터를 이용하여 전력부하예측시스템 을 설계하였으며 그 결과 타당성을 입증하였다.