• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.48-59
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• 2002

본 논문에서는 어느 한 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지시스템이 주어 졌을 때 그 퍼지시스템과 동일한 입출력 관계를 갖는 singleton 퍼지시스템을 구하는 방법을 제안하고 응용 예를 보인다. 퍼지규칙의 결론부가 선형식인 퍼지시스템(TSK퍼지시스템)은 입출력 데이터로 모델 인식이 체계적으로 쉽게 이루어 질 수 있으며, 안정성을 보장하는 퍼지제어기 설계도 관한 연구도 많이 되어 있다. 한편 퍼지규칙 결론부가 실수인 퍼지시스템(singleton 퍼지시스템)은 규칙이 언어적 형태이므로 이해하기가 쉽고, 규칙의 조정이 용이한 장점이 있다. 이러한 두 퍼지 시스템의 장점을 살릴 수 있는 방안으로, TSK 퍼지시스템을 singleton 퍼지시스템으로 변환시키는 방법을 제안하며, 제안한 방법을 퍼지모델링과 퍼지제어기 설계에 응용하여 그 실용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.113-121
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• 2000

이 논문에서는 병렬구조 퍼지시스템(PSFS)에 기초한 카오스 시계열 데이터의 예측 알고리즘에 대해 연구하였다 병렬구조 퍼지시스템은 병렬로 연결된 여러개의 퍼지시스템에 의하여 구성되어있다. 병렬구조 퍼지시스템을 구성하고 있는 각 퍼지시스템은 다른 임베딩 차원과 시간지연을 가지고 과거의 데이터를 이용하여 동일한 데이터를 독립적으로 예측한다 퍼지시스템은 입출력 데이터를 클러스터링하여 모델링되는 MISO Sugeno 퍼지규칙에 의하여 특징지어진다. 각 퍼지시스템에 대한 최적 임베딩차원은 주어진 시간지연값에 대해서 최적의 성능을 갖도록 선정된다. 병렬구조 퍼지시스템은 각 구성요소 퍼지스템들의 예측값중에서 최대값과 최소값을 가지는 예측결과를 제외하고 나머지 값들을 평균하여 최종 예측 결과를 얻는다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.103-108
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• 2001

본 논문은 대량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위한 PCI 기반 병렬 퍼지 시스템을 구현한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 이러한 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대규모의 퍼지 전문가 시스템 등에 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.303-308
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• 2006

본 논문에서는 다입력 퍼지 로직 시스템에서 생기는 퍼지 규칙수의 기하급수적 증가를 막기 위하여, 주어진 퍼지 시스템의 THEN 부분을 이용하여 퍼지 규칙 벡터를 정의하고, 이를 이용하는 2계층의 계층 퍼지 시스템으로 변환하는 방법을 제시한다. 여기에서, 1번째 계층에서는 주어진 퍼지 시스템으로부터 생성되는 일차독립의 퍼지 규칙 벡터를 사용하고, 2계층에서는 1계층에서 사용된 퍼지 규칙 벡터들의 선형 합을 사용한다. 변환된 2계층의 퍼지 시스템은 주어진 퍼지 시스템과 동일한 근사 능력을 가질 뿐 아니라, 더 적은 수의 퍼지 규칙을 가짐을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.299-302
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• 2003

대용량의 퍼지데이터를 처리하기 위한 퍼지제어 시스템의 가장 큰 과제는 퍼지추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 본 논문에서는 퍼지제어기의 속도 향상을 위해 [0, 1]사이의 실수값을 갖는 퍼지 소속 함수값을 정수형 격자(pixel)에 매핑시켜 정수형 퍼지 소속함수값만을 가지고 퍼지연산을 하는 정수형 퍼지제어기법을 적용한 고속이 정수 연산을 수행하는 퍼지 프로세서와 주변제어 시스템을 FPGA로 설계하여 기존 퍼지제어 시스템에 비해 매우 빠른 실시간 고속퍼지 제어시스템을 구현한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.145-148
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• 2000

근래 퍼지 제어 시스템의 설계는 대부분 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 기반하여 행해지고 있다. 이러한 TS퍼지 모델은 각 규칙의 결론부에 선형 상태 방정식의 형태를 위하고 있는데 각각의 상태 방정식은 원 비선형 시스템으로부터 얻어지고 있다. 하지만 시스템이 복잡해지고 비선형성이 강하면 TS퍼지 모델을 얻는데도 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 TS퍼지 모델을 얻기 위한 한가지 방법을 제안한다. 먼저 시스템을 선형항과 비선형항으로 나누어 비선형항을 선형화하여 퍼지 모델화 하는 일련의 과정에 한가지 법칙을 도입하게 된다. 이렇게 얻어진 퍼지 모델을 기반으로 한 제어에는 많은 연구가 있었으며 본 논문에서는 극배치 방법을 이용한다. 마지막으로 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1847-1848
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• 2008

본 논문에서는 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 극복 하고자 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적 이라는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.111-116
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• 1995

본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.