• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.30-37
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• 2000

본 논문에서는 적웅형 신경망-퍼지 추론(ANFlS) 방법을 이용해 가스터빈의 각 변수 변화에 대해 가장 최적으로 제어 될 수 있는 전달함수를 구하고 또 2자유도 Pill제어기를 튜닝하는 문제를 연구하였다. 적응형 신경망-퍼지 추론(ANFlS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다. 한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적웅형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈 의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 Pill 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적웅형 신경망올 이용한 결과가 기폰의 Pill 제어기에 비해 우수함을 나타내었다 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.463-468
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• 2001

상대적 소속 함수(RMF)에 기반을 둔 새로운 유사성 측도를 제안한다. 본 논문에서는 RMF는 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타내기 위해 제시되었다. 이러한 RMF의 형태는 매개변수값들에 따라 결정되기 때문에 매개변수 값들만을 조정해 줌으로써 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타낼 수 있다. 그러므로 퍼지 부분 집합을 이용해 주관성을 표현할 때 개인이나 문화차이간의 상대성을 쉽게 반영해 줄수 있다. 이 경우이들 매개변수들은 퍼비 부분 집합의 구조를 결정해 주는 특징점들이라고 할수 있다. 결과적으로 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도가 RMF의 매개변수들을 이용해서 빠르게 계산될 수 있다. RMF에 의해 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도를 계산하기 위해 유클리디안 거리를 사용한다. 한편, 제안된 유사성 측도의 응용 분야로 새로운 언어 근사 방법을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.451-456
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• 2005

본 논문에서는 유전 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어 기의 구성 요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.156-166
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• 2002

결정트리 생성은 특징값들로 기술된 사례들로부터 분류 규칙을 추출하는 유용한 기계학습 방법중 하나이다. 결정트리는 특징공간을 분할하는 형태에 따라 단변수(univariate) 결정트리와 다변수(multivariate) 결정트리로 대별된다. 실제 현장에서 얻어지는 데이터는 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 이유로 특징값 자체에 오류를 포함하는 경우가 많다. 이러한 오류에 대해 강건한 결정트리를 생성하기 위한 방법으로 퍼지 기법을 도입한 결정트리 생성 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 퍼지 결정트리에 대한 연구는 단변수 결정트리에 퍼지 기법을 도입한 것들이며, 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용한 것은 찾아보기 힘들다. 이 논문에서는 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용하여 퍼지사선형 결정트리라고 하는 퍼지 결정트리를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 결정트리 생성 방법의 특성을 보이기 위한 실험 결과를 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.13-23
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• 1994

실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.277-283
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• 2014

퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.187-191
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• 1992

본 연구에서 퍼지제어 시스템 설계를 위한 마이크로 컴퓨터 지원 설계 기법과 프로그램 FCS 를 개발하였다. 이 프로그램은 IBM-PC 호환기종 (80386,804860) 에 사용되는 Turbo-C 언어를 사용하였고, Borland C $^{++}$ 2.0 컴파일러를 사용하였다. 제어시스템의 각 요소를 모듈화 하여 동특성을 차분 방정식으로 표시하여 사용자가 쉽게 대치할 수 있도록 서브루틴화 하였다. 퍼지제어 규칙의 최적조건, 퍼지 입출력 변수의 최적조건, D/A 및 A/D 변환기의 최적 비트수, 최적 샘플링 시간을 결정 할 수 있다. 공기예열 시스템을 예로서 이 프로그램을 이용하여 설계하였다.