• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1642_1643
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• 2009

일반적으로, 퍼지 예측 시스템의 성능은 데이터의 특성과 퍼지 집합을 생성하기 위한 클러스터일 기법에 매우 의존적이다. 하지만, 예측을 위한 시계열 데이터들은 자연현상에 기인하는 강한 비선형적 특성을 가지고 있으므로 적합한 시스템을 구현하는 것에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 시계열의 비선형적 특성을 적절히 취급하기 위하여, 그들로부터 생성 가능한 차분 데이터 중, 유효한 차분데이터를 이용하여 다중 모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써, 보다 우수한 예측이 가능하도록 하였으며, 퍼지 시스템의 모델링에는 교차 상관분석기법에 따른 계층적 구조의 클러스터링 기법 (Hierarchical Cross-correlation and K-means Clustering Algorithms: HCKA)을 적용하여, 시스템을 위한 규칙기반의 적합성을 높일 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.337-342
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• 2014

국제해사기구(IMO)는 해상에서의 안전과 보안, 환경의 보호를 위해 선박의 출항에서 입항에 이르기까지 항해와 관련된 정보를 전자 적인 방법으로 조화롭게 공유 통합 표현 분석하기 위해 e-Navigation 이라는 전략적 추진체계를 수립, 채택, 실행을 진행하고 있다. 본 논문에서는 e-Navigation의 실효적 시행에 대비하여 국내에서 운영 중인 GICOMS에 요구되는 개선방안 및 추가 시스템을 식별하기 위한 구조모델을 수립하는데 목적이 있다. 이를 위해서 GICOMS의 문제점을 조사하고, 전문가그룹의 브레인스토밍(brainstorming) 과정을 통해 GICOMS 개선을 위한 9개의 추진과제를 도출하였다. 이들 과제에 대하여 퍼지구조모델(FSM, Fuzzy Structural Modeling)을 이용하여 의식구조를 분석하고 요소 간 상호관계를 파악할 수 있는 구조모델을 제시하였다. 그 결과 GICOMS 개선방안 으로 "GICOMS 고도화"가 최상위층레벨 요소로 파악되었고, 최하층레벨은 "정보생산체제 개선", "정보제공방안 개선", "GICOMS와 VTS 상호연동"과 "글로벌 안전협력 네트워크 구축"으로 나타났다. 중간층레벨은 "e-Navigation 대응체계 구축", "해양사고예방체계 강화", "VMS 기능 고도화"와 "이용 활성화"로 파악되었다. 특히 최종목표인 "GICOMS 고도화"는 "VMS 기능 고도화"와 "이용 활성 화" 항목으로부터 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구축한 GICOMS 고도화 구조모델을 기반으로 최첨단 IT를 활용한 시설 장비 전문인력의 개선 및 보강과 해양종사자 중심의 이용자 전환 등의 고도화 방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.343-348
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• 2004

신세계는 테러리스트에 의한 세계무역센터의 공격으로 인해 테러로부터의 안전과 보호를 강화하기 위해 초점이 맞추어져 있다. 본 연구는 해상테러 위험요소의 구조와 우선순위를 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 테러의 유형과 사례를 토대로 브레인스토밍법을 이용하여 해상테러 위험요소를 추출하였고, 퍼지구조모델법을 이용하여 위험요소를 그래프로 구조화 하였으며, 계층분석법을 이용하여 위험요소간의 우선순위를 분석하였다. 그 결과 외부영향이 가장 큰 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권6호
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• pp.487-493
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• 2005

전 세계는 테러리스트에 의한 세계무역센터의 공격으로 인해 테러로부터의 안전과 보호를 강화하기 위해 초점이 맞추어져 있다. 본 연구는 해상테러 위험요소의 구조와 우선순위를 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 테러의 유형과 사례를 토대로 브레인스토밍법을 이용하여 해상테러 위험요소를 추출하였고, 퍼지구조모델법을 이용하여 위험요소를 그래프로 구조화 하였으며, 계층분석법을 이용하여 위험요소간의 우선순위를 분석하였다. 그 결과 외부영향이 가장 큰 위험요소인 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2089-2090
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• 2006

본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.267-272
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• 2012

본 논문에서는 6 방향 자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 강인 디지털 퍼지 제어에 대한 내용을 다루고자 한다. 6방향 자유도에 대한 기본 모델은 회전자 구조와 원뿔형의 능동 자기베어링 시스템의 자기력 간의 상관관계에 의해 결정된다. 구성된 모델은 비선형 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 어려우며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 이를 보완하기 위하여, 획득한 동적방정식을 기반으로 TS 퍼지 모델에 기반 한 디지털 제어 목적에 적합한 구조로의 변환이 이루어진다. 여기서 말하는 제어 목적이란, 회전자의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 6자유도를 지닌 능동 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 외부 파라미터 변화에 따른 대응을 위하여 강인 제어기 설계를 목적으로 한다. 제안된 강인 제어 알고리즘은 시뮬레이션 과정을 통해 검증된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.330-335
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.149-155
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• 1997

본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.