• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.462-470
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• 2008

본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 강화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.988-998
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• 1999

본 논문에서는 LVQ(Learning vector Quantization)을 이용하여 퍼지 규칙의 수를 줄이는 방안을 제안하였다. 훈련 패턴이 많이지면 퍼지 규칙 수가 증가하게 되어 많은 기억용량과 많은 분류시간이 요구된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 퍼지규칙의 수를 줄일 수 있는 방법이 강구되어야 한다. 그러나, 퍼지 규칙의 수가 줄어듦으로써 발생하는 성능의 하락을 최소화하기 위하여 양질의 초기 참조 패턴으로 훈련 한 후에, 퍼지 규칙을 생성한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방법이 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.237-238
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• 2008

퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.123-152
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• 1993

본 논문에서는 주어진 문제 영역상의 자료를 특성에 따라 분류하고,자동적으로 퍼지규칙을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비하여 효율적으로 퍼지 공간을 분할하고,분할된 퍼지공간의 부분적인 합병을 통하여 퍼지규칙의 수를 최적화한다.또한,본 논문에서는 생성된 퍼지규칙들이 정형적인 형태를 유지하도록 하며,이용상의 적응력을 높이기 위하여 누적-히스토그램을 이용하여 귀속 함수를 정의하는 방법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1381-1384
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• 2004

대상 지점의 수질 예측은 단순한 모델로 설명하는데 쉽지 않을 뿐만 아니라 많은 오차를 내포하고 있다. 그러나 최근, 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘과 같은 인공지능이 대두되면서 복잡한 비선형 과정들을 나타낼 수 있게 되었다. 나아가 진정한 인공 지능을 실현하기 위해서는 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘을 보다 효과적으로 이용하고 통합해야 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 T-S 퍼지시스템(Takagj-Sugeno Fuzzy system)의 삼각형 멤버쉽 함수 형태와 규칙 베이스를 최적화하기 위한 도구로 사용하였으면, 예측은 T-S 퍼지 시스템을 이용하여 실시하였다. 대상지점은 영산강 유역의 나주지점을 선정하여 유량자료 및 수질자료를 이용하여 GA와 T-S 퍼지 시스템의 결합에 의해 수질 예측을 실시할 결과 돌연변이율$(P_m)$ $0.05\~0.1$에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.208-214
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• 2001

본 논문은 시변 입력 지연을 포함한 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템으로 표현 가능한 비선형 시스템을 위한 체계적인 제어기의 설계 기법을 제안한다. 입력 지연은 화학 공정 시스템, 인터넷 기반 가상 실험실, 자율 이동 로봇의 원격 제어등, 실제의 산업 현장에서 매우 빈번히 발생하는 현상이며 제어 시스템의 성능을 감소시키며, 안정성을 저해하는 요소로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서 다루고자 하는 문제는 매우 실제적인 문제이며 반드시 해결하여야 할 문제이다. 본 논문은 Lyapunov-Razumikhin 안정 이론에 기반하여 TS 퍼지 모델 기반 제어기의 설계 조건을 제시한다. 최종적인 제어기의 설계 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 주어진다. TS 퍼지모델 기반 제어기가 안정화시킬 수 있는 입력지연의 상한 값을 최대화하기 위하여 이중 최적화 기법을 도입한다. 제안된 제어기 설계 기법의 우수성과 타당성을 입증하기 위하여 모의 실험을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 제안한 타당성을 입증할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.366-369
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• 2006

본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.853-862
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법을 제안하였다. 제안된 학습 평가 방법은 정보처리 데이터베이스 과목에 대한 기출문제의 출제 빈도수를 3등급으로 분류하고 이것을 중요도라 정의하였다. 학습 중요도에 따른 학습 횟수에 대한 퍼지 소속도와 형성평가 점수에 대한 퍼지 소속도를 각각 9개의 퍼지 추론 규칙에 적용하여 학습 이해도를 평가하였다. 최종적인 학습 평가는 각 장별 학습 이해도에 대한 퍼지 등급과 총괄평가 점수에 대한 소속도를 이용하여 퍼지 추론규칙에 적용하고 비퍼지화하여 평가하였다. 제시된 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법은 학습자가 스스로 학습한 내용을 진단 할 수 있도록 도와주며, 학습목표의 성취여부를 종합적이고 객관적으로 판단할 수 있는 방법을 제공한다.