• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.51-60
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• 1998

퍼지 시스템의 안정도와 퍼지 제어기의 설계 방법론에 관한 연구는 최근 들어 많은 주목을 받아왔다. 본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대한 제어기 설계분제가 선형행렬부등식(LMI, linear matrix inequality)을 포함하는 convex 문제로 간략화됨을 보인다. 입력행렬의 구조에 따라서 TS 퍼지 시스템을 세 가지로 분류하고, 각각에 대해 선형행렬부등식을 이용한 제어기 설계 방법을 제시한다. 또한 안정도 이외의 성능용건을 고려한 제어기를 설계한다. 제안된 설계 방법론을 설명하기 위해 예제를 다룬다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.136-143
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• 2004

본 논문은 초기 건설공사의 리스크 관리방법론을 제시한 것으로서, 리스크식별 및 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 리스크식별은 초기 건설공사를 $공통공사\cdot토공사\cdot지정$ 및 기초공사로 구분하여 리스크를 규명하고 작업분류체계에 기반하여 리스크분류체계를 제안하였다. 리스크분석은 리스크분류체계를 바탕으로 퍼지추론을 이용하여 리스크인자의 위험도를 정량화하고 퍼지척도를 이용하여 리스크인자의 중요도를 산정하였으며, 이를 통합하여 상위 리스크인자의 종합위험도를 구하기 위해 퍼지적분을 이용하였다. 리스크인자의 관리 우선순위는 종합위험도로부터 결정할 수 있다. 본 연구에서 제시한 리스크 관리 방법론의 타당성을 확인하기 위하여 사례적용을 실시하였으며, 그 결과 제시한 방법론이 현장 및 공사의 특성을 반영하여 리스크인자의 관리 우선순위를 결정하는데 충분히 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2853-2855
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• 1999

본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템의 최적 퍼지 제어에 관한 새로운 설계 방법론을 제시하며, 최적 TS 퍼지 제어기의 매개 변수들을 설정하는 문제가 선형 행렬 부등식 문제로 표현될 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.38-54
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• 1993

퍼지 제어기(FLC)는 Max-Min CRI 방법을 이용하여 추론하는 시스템이다. 그러나 이 방법은 주관적인 멤버쉽 함수의 결정, 오류 발생 가중치 전략, 비합리적인 추론 규칙들의 조합이라는 세가지 문제점 때문에 원하는 추론 결과와 실제 추론 결과 사이에 상당한 오류 영역을 발생시킨다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지 이론에 신경 회로망의 학습 기능이 융합되어 지능적으로 작동하는 뉴로-퍼지 시스템(INFS)을 제안한다. INFS는 이상의 문제 해결 방안이 지식 획득 단계, 적응 조절단계를 통해 작동함으로써 임의의 입력에 대해서도 추론이 가능한 시스템이다. 제안된 INFS를직류 계열 모니터에 적용한 결과 신경 회로망을 사용하지 않았을때 보다 오류 영역을 상당히 줄여주었다. 또한 학습 시간을 고려해 볼 때, INFS에서 사용하는 추론 방법(NCRI 방법)이 지금까지 다른 방법에 비해 휠씬 효율적이었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.53-67
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• 2003

웹 마이닝은 전자상거래(Electronic Commerce)의 발전과 함께 그 중요성이 대두되고 있으며, 주로 전자상거래에서 구매자의 구매 경향을 분석하기 위해 중요한 주제로서 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 전자상거래에서 구매자의 구매과정을 퍼지환경으로 정의하고 기존의 웹 마이닝 방법론에 퍼지 이론을 도입한 새로운 방법론을 제안하였다.

• 대한교통학회지
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• 제15권4호
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• pp.53-71
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• 1997

본 논문에서는 간선도로에서 단일검지기를 이용한 구간통행속도 추정방법론을 제안하고 평가하였다. 제안된 모형은 VPLUSKO방법, 퍼지제어방법, 신경망이론방법의 세 가지이다. 을지로에서 실측한 실측자료를 통하여 개별 모형의 성능을 평가하고, 타구간에 적용가능성을 평가하는 이식성평가를 실시하였다. VPLUSKO방법은 사용방법이 단순한 장점은 있으나, 타 방법에 비하여 성능이 열등하다. 정밀성은 떨어지지만 단순성에 비하여 어느 정도의 예측력은 있어, 개략적인 혼잡도 판정의 용도로는 사용될 수 있다고 판단된다. 퍼지제어방법은 특정검지기에서 추정능력은 신경망방법에 비하여 다소 저조하지만 적절한 수준의 추정력을 보인다. 특히, 이식성 측면에서는 타 방법보다 우수성이 입증되었다. 퍼지방법은 교통변수와 통행속도 간의 비 선형관계를 모형화할 수 있는 장점이 있다. 신경망방법은 학습대상이 되는 검지기에 대해서는 추정능력이 우수하나 이식성 측면에서는 문제점이 노출되었다. 결론적으로 본 논문에서는 평균통행속도 추정에는 대상 방법 중에서 추정의 정밀성이나 이식성을 고려해볼 때 퍼지제어방법을 최선의 방법으로 추천한다.

• 전산구조공학
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• 제4권3호
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• pp.107-115
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• 1991

지진예측을 위한 확률론적퍼지모형을 제안하였다. 제안된 모형은 지진발생에 대하여 무작위성(randomness)과 퍼지니스(fuzziness)를 같이 사용하여, 기존의 확률론에 근거한 지진예측방법을 개선할 수 있도록 하였다. 이 연구의 결과는 (a) 주어진 초과확률에 대한 지반가속도 또는 주어진 지반가속도에 대한 초과확률의 멤버쉽함수와 (b) 멤버쉽함수를 대표할 수 있는 특성값(characteristic value)이다. 확률론적 퍼지모형을 미국 Utah주의 Wasatch Front Range의 자료에 적용하여 서로 다른 연간 초과확률, 최대지반가속도에 대하여 지진도를 작성하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.252-259
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• 2000

본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.