• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.182-183
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• 2007

본 논문에서는 전형적인 비선형 회귀문제를 다루기 위해 슈뢰딩거 방정식에 의해 표현되는 Hilbert공간에서 수행되는 Quantum 클러스터링과 Mountain 함수를 이용하여, 수치적인 입출력데이터로부터 TSK 형태의 자동적인 퍼지 if-then 규칙의 생성방법을 제안한다. 여기서 슈뢰딩거 방정식은 분석적으로 확률함수로부터 유도되어질 수 있는 포텐셜 함수를 포함한다. 이 포텐셜의 최소점들은 데이터의 특성을 포함하는 클러스터 중심들과 관련되어진다. 그러나 이들 클러스터 중심들은 데이터의 수와 같으므로 퍼지 규칙을 생성하기 어려울 뿐만 아니라 수렴속도가 느린 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 밀도 척도에 기초한 클러스터 중심의 근사적인 추정에 대해 간단하면서 효과적인 Mountain 함수를 이용하여 효과적인 클러스터 중심을 얻음과 동시에 적응 뉴로-퍼지 네트워크의 자동적인 퍼지 규칙을 생성하도록 한다. 자동차 MPG 예측문제에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 문헌에서 제시한 예측성능보다 더 좋은 특성을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.576-578
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• 1999

본 논문에서는 생물학적인 DNA와 유전자 알고리즘의 진화 메커니즘에 근거를 둔 DNA 코딩방법을 변형하여 새로운 DNA 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 DNA 코딩 방법이 DNA 유전자의 Redundancy와 Over-lapping 성질 때문에 갖고 있는 DNA 자체의 특성인 염색체의 길이를 자유자재로 변화시킬 수 있는 코딩 기술에 진화단계에서 변형을 가할 수 있는 새로운 유전자 알고리즘을 추가하여, 초기에 국소해로 접근하는 일반적인 유전자 알고리즘의 위험 부담률을 줄이고, 전역 해로의 접근 가능성을 높이는 방법을 제시한다. 또한. 이 변형된 DNA 코딩 방법의 가능성을 입증하기 위하여 시스템 제어에 필요한 지식을 표현하는 적당한 퍼지 규칙을 후건부의 매개변수의 동조만을 통하여 획득하고, 이 규칙에 변형된 DNA 코딩 방법을 적용하여 최적화 된 새로운 퍼지규칙 획득 알고리즘을 개발한다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 설계하고. 이 제어기의 유용성을 입증하기 위하여 병렬형 이중 도립진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 실행한 결과 효과적으로 퍼지규칙을 획득하고 제어함을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.1 no.1
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• pp.159-170
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• 1996

In this paper, we propose a generating method for the optimal rules for the nonlinear control system using evolution algorithms and fuzzy controller. With the aid of evolution algorithms optimal rules of fuzzy logic system can be automatic designed without human expert's priori experience and. knowledge. and ran be intelligent control. The approachpresented here generating rules by self-tuning the parameters of membership functions and searchs the optimal control rules based on a fitness value which Is tile defined performance criterion. Computer simulations demonstrates the usefulness of the proposed method In non -linear systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1968-1969
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• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.203-210
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• 1995

본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.448-451
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• 2005

For measuring a traffic symbolic confusion quantity and symbolic air pleasantness, we use fuzzy sensor algorithm maded by symbolic information quantity. But for implementation of fuzzy sensor, we use some symbolic information item, this method cannot produce precise output because we use vague fuzzy rule method and we cannot abundance fuzzy for precision of fuzzy rule method. For this reason this paper introduce new fuzzy sensor algorithm composed of not fuzzy rule method but using Analytic Hierachy Process. To prove that new method is good, two type of fuzzy sensor applied to traffic signal controller and through much passing vehicle, two fuzzy sensor compared each other.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.563-566
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• 2001

이 논문에서는 이동로봇의 자유로운 배회 및 목적지 찾기 행동을 위한 진화형 퍼지 제어기의 설계 방법을 제안 한다. 전체 실험공간을 장애물과 충돌없이 자유롭게 움직이기 위해서 진화연산 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수의 자동생성을 거친 뒤 이를 통해 전체 지도정보를 구축한다. 여러 시스템에서 응용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 시스템을 잘 이해하고 있는 전문가로부터 구축되어 사용되어진다. 그러나 사람의 지식과 경험은 간혹 알려진 범위 내에서란 완벽하게 작동하기 때문에 그 범위를 벗어나면 오류를 범할 수 있다. 이러한 알려진 해법외의 새로운 규칙과 제어 방법을 찾기 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수를 구축하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서도 유전 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 퍼지 제어기에 사용된 규칙과 소속함수의 최적화를 통해 견고한 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 통해 구축된 지도정보는 로봇의 Deliberative한 행동을 위해 사용되며, Fuzzy-GA 제어기는 센서기반 Reactive 시스템에서 이용된다. 전체 실험환경의 구성부터 제안한 이동로봇 퍼지 제어기 구축과 지도 구축작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.1
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• pp.48-59
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• 2002

TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy models with linear equations consequents, which represent complex nonlinear systems very well with a few rules, can be easily identified systematically by using input-output data. Many algorithms designing TSK fuzzy controllers based on TSK fuzzy models, which guarantees the stability of the closed system, have been suggested. On the contrary, singleton fuzzy models with singleton consequents can be easily understood and adjusted. In this paper, in order to utilize the merits of TSK fuzzy systems and singleton fuzzy systems, an algorithm transforming a TSK fuzzy model into a singleton fuzzy model having the same input-output relation is suggested. The suggested algorithm is applied to a fuzzy modelling example and a fuzzy controller design example.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.6
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• pp.519-529
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• 2007

In this paper, we investigate the use of fuzzy rules for efficient intrusion detection. We use evolutionary algorithm to optimize the set of fuzzy rules for intrusion detection by constructing fuzzy decision trees. For efficient execution of evolutionary algorithm we use supervised clustering to generate an initial set of membership functions for fuzzy rules. In our method both performance and complexity of fuzzy rules (or fuzzy decision trees) are taken into account in fitness evaluation. We also use evaluation with data partition, membership degree caching and zero-pruning to reduce time for construction and evaluation of fuzzy decision trees. For performance evaluation, we experimented with our method over the intrusion detection data of KDD'99 Cup, and confirmed that our method outperformed the existing methods. Compared with the KDD'99 Cup winner, the accuracy was increased by 1.54% while the cost was reduced by 20.8%.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.