비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Boole 함수를 기호 다치 논리 함수로 확장하여 법-M(Modulus-M)의 수체계를 기본으로 하는 기호 다치 논리 함수에 대한 MacLaurin 전개의 구조적 성질을 분석한다. 그리고 기호 다치 변수의 상태 변화에 따라 이에 사상된 퍼지 규칙을 자동 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 이러한 이론과 성질을 기존의 퍼지 추론 기능과 결합하여 동적인 상태 변화에 적응할 수 있는 퍼지 추론 시스템 설계방법을 제안한다.
본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
이 논문은 퍼지 시스템을 기반으로 하여 이동로봇의 제적제어에 대하여 기술한다. 기존의 백스텝핑 (back-stepping) 제어기는 이동로봇의 동역학과 기구학을 모두 포함하여 제어기를 구성하였다. 그러나 기존의 back-stepping 제어기는 기구학적 제어기에서 생성되는 속도 명령에 의해서 많은 영향을 받는다. 기존의 back-stepping 제어기의 성능을 증가 시키기 위해서 본 논문에서는 비선형 제이기로 많이 사용되고 있는 퍼지 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 back-stepping 제어기의 새로운 속도명령을 퍼지 추론을 통하여 생성하였다. 퍼지 규칙은 기구학적 제어기의 개인을 설정하기 위해서 설정하였으며, 퍼지 추론을 통하여 새로 생성된 속도명령은 기준명령의 변화를 고려하여 생성되었다. 그리고 수치실험을 통하여 기존의 back-stepping 제어기 보다 제안된 방법이 우수함을 증명하였다.
복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.
퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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