• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.149-152
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• 2001

선박이 해상에서 운항시, 선체는 파도에 의해 심하게 동요되기 때문에 승선감과 안전성이 저하된다. 따라서 선박의 안전항해, 쾌적한 승선감, 구조적인 안전 보장을 위한 선체제어를 위한 필요성이 증대되어 왔다. 기존의 PID 제어기법 등은 정상편차가 적어 과도응답의 문제점 및 오차누적의 문제점이 있고, 퍼지제어 기법은 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 퍼지추론 기법을 이용한 선체자세 제어기법으로 운동체에 관한 전문가의 지식과 경험을 바탕으로 퍼지집합과 퍼지규칙을 설정하고 설계된 퍼지 추론을 통해 현재의 운동상황을 판단함으로써 효과적인 최적화와 자세계산을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용한 자세제어 알고리즘을 제안하고 실시간 시뮬레이션을 통하여 시험한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.9-15
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• 2001

브러쉬 없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을 수 있는 특징으로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 간단한 퍼지논리제어기의 설계를 기술한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는다. 하지만 리칭페이스에서는 문제가 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 지수항을 추가한 비선형 슬라이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형 슬라이딩 면과 슬라이딩 면의 변화율을 입력으로 하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 단일 입력 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.234-240
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• 1999

널값(null value)중 그 값은 존재하지만 현재 알려지지 않은 값을 미지 값(unknown value)이라고 한다. 본 논문에서는 논리합 퍼지 정보를 허용하는 퍼지 데이터베이스 응용 환경에서 잠재술어(Implicit Predicate, IP)를 이용하여 미지 값을 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 이 방법의 특징은 첫째, 논리합 퍼지 정보를 퍼지 데이터베이스 내에 허용함으로써 미지 값의 의미적 표현력을 강화시키고, 둘째 개념에 기반한 퍼지 부합 매커니즘을 지원할 수 있으며, 셋째, 퍼지 소속성 함수를 구조화하여 시소러스로 활용함으로서 보다 정교한 부합을 가능하게 한다는 점 등이다. 본 논문에서는 먼저 이러한 IP의 특징들에 대해 기술하고 퍼지 데이터베이스에서 이 IP들을 최대한 이용하여 확정적 답을 이끌어 내기 위한 질의 평가 방식을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.395-407
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• 2006

본 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용하는 PI+D 제어기 설계에 대하여 기술한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고, 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안된 제어기는 제어대상이 비선형일 때 자기 동조 성능이 개선된다. 퍼지 PI+D 제어기가 적용되면, 퍼지추정 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당하는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 속도 추정의 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.951-958
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• 1998

본 논문에서는 퍼지생성규칙을 표현한 퍼지페트리네트에서 사용할 수 있는 후진추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지페트리 네트워크표현은 근사추론 시스템을 모형화하거나 퍼지추론엔진을 구현하는데 사용할 수 있다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 게산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 퍼지개념의 유무에 따라 적절한 믿음값평가함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음값평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음값을 구한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.767-778
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• 2003

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.257-266
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• 2005

학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 성향 파악 및 생활지도 등에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 교우관계를 파악하게 되면 서로 잘 어울리는 친구들이나 외톨이로 있는 아동을 미리 찾아내어 아이들 상호간의 감정의 흐름을 파악할 수 있고 서로 협력하는 학급을 만들기 쉬울 것이다. 이에 본 논문에서는 학급 아동 상호간의 호감도에 의해 교우관계를 분석할 수 있는 시스템을 퍼지 (Fuzzy) 이론을 응용하여 설계하고 그룹화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 교우관계의 특성상 애매모호하고 불확실한 감정과 호감도를 몇 마디 말 또는 '좋아한다', '좋아하지 않는다'는 이분법적인 방법으로 분석하기에는 아동 상호간에 복잡한 감정을 다 표현하기 어렵기 때문에 퍼지이론을 적용하여 수치화된 정보로 상대적 비교가 가능하도록 함으로써 좀 더 정확한 아동 상호 관계를 분석할 수 있도록 설계하였다. 또한, 퍼지이론을 바탕으로 연결차수를 계산한 그룹화 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템과 분석화 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리 (Hamming Distance)에 의한 유사도 분석이 가능한 시스템과 $\alpha$-수준집합 ($\alpha$-cut)에 의한 그룹화 방법을 제안하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동의 성향파악 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기초를 마련하였다.

• 전기의세계
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• 제39권12호
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• pp.5-11
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• 1990

일상생활에서 우리가 정하는 대상중에 명확하게 그 소속을 정의 할 수 없는 경우가 많다. 이러한 대상들을 수학적으로 다루기 위하여 퍼지집합의 개념을 도입하였다. 이 퍼지집합 개념은 각 대상이 속한다, 안속한다라는 이원론적인 논리오부터, 각대상을 그 모임에 속하는 정도로 이해함으로써 일반화된 개념이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.517-524
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• 2004

1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1871_1872
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• 2009

본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.