본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.
본 논문에서는 기존 FCM(Fuzzy C-Means) 타입 클러스터링 알고리즘의 선은 향상을 위한 설계 방법을 제시한다. 우선 클러스터의 응집성(compactness)과 분리성(separation)을 동시에 고려한 성능 지수를 정의하고, 이를 진화 프로그램을 통하여 최적화 한다. 또한 실험을 통하여 기존 연구들과의 비교 및 제안된 방법론의 유효성을 보인다.
본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.
콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.
본 논문은 대규모 연속시간 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템의 고장검출을 위한 관측기 설계 문제를 논의한다. 관측기의 출력신호로부터 고장 여부를 판단하기 위해서 관측기는 고장신호에 가능한 민감해야하며 이를 위해 $\mathfrak{H}_-$ 성능지수를 도입한다. 설계 조건은 선형행렬부등식으로 표현되며 수치적 예제로부터 그 효용성을 확인한다.
본 연구는 퍼지?이론을 도로포장(道路鋪裝)의 공용성(共用性) 평가에 응용하기 위하여 수행되었다. 포장의 견실도(堅實度)와 포장에 가해지는 외력 및 포장의 현재상태에 근거하여 포장을 평가하는 모델을 개발하였다. 퍼지 종합평가를 위하여 설정된 거리등급지수(Gd)의 값이 가장 적절히 균형을 이루도록 5등급의 등급퍼지?과 3등급의 경중(輕重)퍼지?을 설정하였다. 또한 평가기준과 그에 상응하는 퍼지등급척도를 제시하였으며 설정된 평가기준에 준하여 공용성을 평가하는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 각 항목에 대한 Input 값을 질의 문답식으로 화면을 통하여 문의하고 자판을 통하여 사용자가 넣어 주어 수행되도록 작성되었다. 본 연구에서 제시된 퍼지이론에 근거한 포장공용성(鋪裝共用性) 추정기법을 실제 data를 이용하여 수행하여 본 결과 일정도로의 미래 기능수행가능성 추정과, 시범구간의 Gd 값과의 비교 수치를 사용한다면 그 실용가능성이 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
제어 시스템에서 제어기를 설계하는 방법에는 기존 PID 설계 기법인 Ziegler-Nichols와 Jung, R. C. Dorf 방법들이 있다. 본 논문은 Shunji Manabe의 계수도법(CDM Coefficient Diagram Method)을 이용하여 Ball-Beam 시스템을 제어하기 위한 PID 제어기를 설계한다. PID 제어기의 각 파라메터인 P, I, D 계수는 시스템의 속도와 안정성에 기인하는 표준 안정도 지수$(\gamma)$와 등가시정수$(\tau)$ 로부터 얻 어진다. 등가시정수$(\tau)$와 안정도 지수$(\gamma)$는 제어기 파라메터의 대수적 형태와 절대적인 관계가 있다. 그러므로 설계된 제어기로부터 빠른 상승시간과 안정된 정상상태 응답을 얻을 수 있다. Ball-Beam 시스템에 CDM 제어기를 적용한 결과 시스템의 안정도, 정확성 그리고 강인성에 있어서 퍼지 제어기나 PID 제어기에 비해 뛰어난 응답 특성을 확인하였다
본 논문에서는 퍼지보상(compensative) 연산자를 이용하는 정보융합(information fusion) 방법을 제안하였다. 제안된 정보융합 방법에서는 보상적인 성질을 갖는 퍼지 총체화(aggregation) 연산자를 역오류전파(back-propagation)신경회로망의 활성화함수(activation function)로 간주하고, 이들 연산자에 수반된 파라메터들을 학습에 의해 결정한다. 결정된 연산자의 파라메터들은 학습자료에 나타난 의사 결정에 수반된 보상도를 표현할 수 있으며, 평가에 불필요한 정보원을 제거하는 성질도 가지고 있다. 제안된 정보융합 구조는 평가지수(sub-criterion)들의 만족도를 입력으로 학습에 의해 결정된 보상연산자에 의해 총체화된 만족도를 제공한다. 제안된 방법은 패턴 인식 문제와 칼라영상의 분할과 인식등 컴퓨터비죤 문제에 적용하여 그 정당성을 입증하였다.
오늘날 정보기술은 항만 운영을 위한 필수적인 기술에 해당되며 항만의 경쟁력을 가늠하는 척도로도 항만의 정보화 수준은 매우 중요한 가치를 지닌다. 그러나, 항만의 정보화 수준에 대한 연구는 아직까지 매우 부족하고 최근의 수행된 선행연구의 경우에도 정보화 수준을 평가하는 지수를 개발하는데 주안점을 두고 있어, 컨테이너 터미널들의 실질적인 정보화 수준의 측정과 분석에 관한 연구가 결여되었다. 본 연구에서는 이러한 첨에 주목하여, 우리나라 주요 터미널의 정보화 수준을 분석하고, 몇 가지 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 특히, 본 연구에서는 선행연구의 지수모텔에서 고려되지 못했던 계층간 상호중복성 등을 고려하여 보다 명확한 지수모델을 수립하여 주요 컨테이너 터미널의 정보화 수준을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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