본 논문에서는 램프가 설치되어 있는 도로환경에 맞는 효율적인 유고검지를 위하여 퍼지논리 및 교통패턴을 함께 사용하여 유고검지 모형을 구현하였다. 모형에 사용된 교통 데이터는 서울시 내부 순환도로에 있는 루프 검지기에서 3개월 동안 5분 간격으로 수집된 교통량, 점유율, 속도 데이터이다. 본 논문에서는 단일지점 검지기 도로 환경에 맞게 변수들을 퍼지화 시켰으며 추론방법은 MIN-MAX 중심법을 사용하고 비퍼지화 방법은 무게 중심법을 사용하였다. 그리고 요일 및 링크별로 서로 다른 교통 흐름이 형성됨을 감안하여 교통패턴을 구축하였다. 최종적으로 퍼지논리의 유고확률과 교통패턴의 교통패턴 차이 값을 이용하여 유고를 판단하는 유고확률 임계치를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 모형의 우수성을 입증하기 위해 APID 알고리즘과 교통패턴을 이용하지 않은 퍼지논리와 비교 검증 하였다. 검지율 및 오검지율 테스트를 수행한 결과 APID 알고리즘의 경우 제대로 유고를 검지하지 못하였으며 퍼지논리만을 이용한 알고리즘의 경우 상당히 높은 오검지율을 도출하였다. 이에 반해 교통패턴 및 퍼지논리를 이용한 본 모형의 경우 퍼지논리만을 사용한 모형에 비해 유고검지율은 5% 낮아졌으나 반면에 오검지율은 18% 낮아지는 향상된 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
타입-2 퍼지집합을 이용하여 퍼지논리시스템(Fuzzy Logic System : FLS)을 구현하기 위한 연구들이 R. I John, N. Karnik, J. Mendel 등에 의해 현재 진행되고 있다. 타입-2 집합을 이용한 타입-2 FLS은 기존의 타입-1 FLS보다 제어규칙이나 소속함순가 가지고 있는 불확실성을 표현하는데 있어서 더 효과적이다. 그러나, 타입-2 FLS 역시 타입-1 FLS이 가지고 있는 문제점인 설계시 전문가에게 의존하여 시간과 비용이 많이 소요되고, 제어기의 구성요소들을 효율적으로 생성하기가 어렵다는 문제점을 더욱 심각하게 가지고 있다. 또한, 그 문제점을 해결하기 위한 연구들도 아직 미진한 상태이다. 본 논문에서는 타입-2 FLS의 설계를 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 타입-2 FLS를 설계하기 위해서는 소속함수와 제어규칙을 생성하여야 한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 유전자 알고리즘에서 사용할 수 있는 유전자의 형태로 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 표현하기 위한 인코딩방법을 제안하고, 각각의 염색체를 진화시키기 위한 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 정의한다. 그리고, 제안된 방법을 함수근사문제에 적용하여 유효성과 성능을 평가, 검증한다.
인터넷을 포함한 여러 가지 기술이 발전됨에 따라 인터넷 광고 시장도 두드러지게 성장하고 있다. 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 편리함 등 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 기반의 모든 서비스는 데이터베이스로 축적된다. 여기에 애매함과 불확실성을 가지는 실세계를 표현하기 위해 퍼지논리함수를 이용하여 효율적으로 방문객을 분류하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위한 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹갬(web cam)영상에서 대상체의 특징을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 슬라이딩 라인 함수의 각 요소를 간편 간접추론 퍼지 논리의 입력변수로 사용하여 슬라이딩 모드 제어기의 경계층을 모사하는 간편 간접추론 퍼지논리 경계층을 갖는 슬라이딩 모드 제어기를 설계하였다. 제안된 제어시스템은 별도의 비선형 함수를 구할 필요가 없으며, 네 개의 퍼지규칙으로 이루어지므로 간단하고 안정도 증명이 쉬운 장점을 가진다. 본 논문의 유효성을 비선형 시변 시스템에 적용하여 고찰하였다.
본 논문에서는 이동로봇의 슬립을 고려하여 슬립 발생 시 이동 로봇의 위치를 퍼지논리 시스템을 이용하여 보정하는 방식을 제안한다. 퍼지 논리 시스템의 뛰어난 추론능력으로 슬립을 추론 할 수 있을 것이다. 제안된 방식의 유용성을 확인하기 위하여 differential 구동형 로봇의 슬립을 모델링 하고, 추정오차에 대하여 시뮬레이션한 결과 우수한 성능을 확인 하였다.
본 논문 에서는 진화 알고리즘과 퍼지 제어기를 이용하여 비선형 시스템을 위한 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하석 지능 제어를 할수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 최지 규칙 소속 함수의 자농 조정으로 규칙을 생성하고. 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 )fl선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
인공지능 기법들은 여러 분야에 걸쳐 다양하게 사용되고 있으며, 특히 최근들어 지능형 제어기법으로 전력 전자 분야에도 많이 적용되고 있는 추세이다. 따라서 본 글에서는 전력전자 분야에 전문가 시스템, 신경회로망 및 퍼지논리를 적용한 예와 신경회로망과 퍼지논리의 융합에 대하여 정리 및 고찰해보고자 한다.
퍼지논리를 적용하기 위해서는 두가지 과제가 이루어져야 하는데 그것은 퍼지룰의 유도와 맴버쉽함수의 결정이다. 이 과제는 어렵고 또한 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 문제에 적용 가능한 멤버쉽함수와 퍼지룰을 자동으로 유도하기 위한 알고리즘적 방법을 제시하고 있다. 이 알고리즘적 방법은 샘플을 구분하는 엔트로피 최소화의 원리에 입각하고 있다. 멤버쉽함수는 샘플을 연속적으로 구분하여 이루어지며 퍼지룰 또한 엔트로피 최소화 원리에 의하여 이루어진다. 퍼지룰의 유도에서는 룰 비중 또한 같이 계산된다. 결정 문제에 적용을 위한 추론법 및 방법도 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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