패턴 분류 문제는 기계 학습 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 하지만 불완전 데이터는 실생활에서 매우 빈번히 발생 할 뿐만 아니라 분류 모델의 학습도가 낮다는 문제점을 지니고 있다. 불완전한 데이터를 다루는 것에 대한 많은 방법들이 제안되어 왔지만 대부분의 방법들이 훈련 단계에 집중하고 있다. 본 논문에서는 삼각 형태의 퍼지 함수를 이용하여 불완전 데이터의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법에서는 불완전한 특징 벡터에서의 불완전 데이터를 추론하고 학습하였으며, 추론된 데이터의 가중치를 삼각 퍼지 함수 분류기에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 상대적으로 높은 인식률을 나타냄을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.
퍼지제어가 서보시스템에 응용할 때 퍼지정보 시스템의 하드웨어 실현은 고속연산, 짧은 실시간의 제어 및 시스템의 소형 경량화가 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 서보시스템에 적용하기 위한 퍼지정보 시스템의 하드웨어를 개발하는 것이다. 본 연구에서는 $\alpha$-레벨 집합의 분해 원리에 기초하여 $\alpha$-컷 양자화에 따라 퍼지추론의 계산 방법을 제안하려다. 이 방법은 퍼지제어기의 아날로그 하드웨어의 구성을 쉽게 행할 수 있다. $\alpha$-컷 양자화에 따른 회지추론 엔진의 출력으로 $\alpha$-컷 양자화에 따른 퍼지추론 영향을 조사하였고 $\alpha$-컷 양자화 4 단계에서 DC 서보시스템의 퍼지제어에 양호한 결과를 얻었다. 제안한 퍼지추론 연산과 중심법에 의한 비퍼지화에서 직접 PWM 조작 신호를 얻는 방법을 나타내었다. 서보계의 실험을 행하여 유용성을 구명하였다.
기존의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지제어시스템 설계시에 퍼지 입.출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다.
본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 학습/적응능력을 갖는 퍼지제어시스템들이 여러가지 관점에서 고찰되었다. 먼저, 기존에 제안된 다양한 학습/적응 퍼지제어시스템들의 기본적인 구성요소들을 바탕으로하여 이러한 시스템들의 일반적인 구조를 제안하였다. 그리고 제안된 구조의 중요한 구성요소들을 중심으로 고찰기준을 설정하였다. 고찰기준으로는 퍼지제어기나 퍼지모델 등에 사용되는 퍼지추론시스템의 구조, 학습/적응에 사용되는 퍼지추론시스템의 조정계수와 제어성능 평가함수, 그리고 학습/적응알고리즘을 설정하였다. 다음으로, 이러한 고찰기준들을 바탕으로하여 학습/적응 퍼지제어시스템들을 분류하고 각각의 특징들을 고찰하였다. 마지막으로, 사용된 퍼지추론시스템들의 범용 함수근사화 성질에 대하여도 알아 보았다.
본 논문에서는 이동 로보트의 자율 주행을 위해 퍼지 제어에 기초한 적응 퍼지 제어기 설계 기법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫째, 퍼지 추론 과정에서 불필요한 규칙으로 인하여 데이터 처리 시간이 증가된 다는 단점을 이동 로보트의 현재 상태에 적합한 퍼지 추론 규칙과 소속함수를 생성함으로써 향상시켰다. 이 과정은 데이터 쌍을 이용한 클러스터링 방법을 통하여 구현되며, 이동 로보트는 보다 적은 퍼지 추론 규칙을 가지고 빠른 데이터 처리 속도로 주행 가능해 진다. 둘째, 기존의 퍼지 제어기가 입·출력 변수의 고정된 소속 함수로 인하여 느린 수렴성을 갖는 단점을 클러스터링 과정에서 생성된 소속함수를 스케일링함으로써 향상시켰다. 한편 본 논문에서 제안한 제어 방법의 성능 평가를 위해 퍼지 제어를 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험 및 실제 이동 로보트 주행 실험을 통해 비교 및 고찰하였다.
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ?어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.
미세드릴가공은 최근의 공업제품의 소형 경량화 추세로 인해 수요가 급증하고 있으나 가공시에 있어서 많은 난 점이 존재 하기 때문에 강도 높은 가공기와 숙련된 가공전문가를 필요로 한다. 본 연구에서는 미세드릴가공을 수행하기 위해 우선 절삭상태 검출방법으로써 실용적이고 가공상황에 간섭을 일으키지 않는 주축용 모터의 전류 값을 이용하며 제어기 설계를 위해 퍼지추론과 유전알고리즘 이론을 도입한다. 이러한 지능형 가공방법을 미세 드릴가공에 구현하기 위해서 오프라인으로 안정한 가공조건을 초기화한 다음 퍼지제어기를 이용하여 일정한 절삭력을 유지할 수 있도록 실시간으로 이송속도를 제어하며 가공상황 변동에 따른 적절한 퍼지규칙을 자기 동조하는 최적화 알고리즘을 제안한 후 실제가공을 통하여 미세드릴가공의 특성과 제어기의 성능을 평가한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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