• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.38-54
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• 1993

퍼지 제어기(FLC)는 Max-Min CRI 방법을 이용하여 추론하는 시스템이다. 그러나 이 방법은 주관적인 멤버쉽 함수의 결정, 오류 발생 가중치 전략, 비합리적인 추론 규칙들의 조합이라는 세가지 문제점 때문에 원하는 추론 결과와 실제 추론 결과 사이에 상당한 오류 영역을 발생시킨다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지 이론에 신경 회로망의 학습 기능이 융합되어 지능적으로 작동하는 뉴로-퍼지 시스템(INFS)을 제안한다. INFS는 이상의 문제 해결 방안이 지식 획득 단계, 적응 조절단계를 통해 작동함으로써 임의의 입력에 대해서도 추론이 가능한 시스템이다. 제안된 INFS를직류 계열 모니터에 적용한 결과 신경 회로망을 사용하지 않았을때 보다 오류 영역을 상당히 줄여주었다. 또한 학습 시간을 고려해 볼 때, INFS에서 사용하는 추론 방법(NCRI 방법)이 지금까지 다른 방법에 비해 휠씬 효율적이었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.115-124
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• 2004

본 논문에서는 가중 퍼지 페트리네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 가중 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 진리값과 규칙의 확신도는 퍼지 숫자로 표현한다. 그리고 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 가중값도 퍼지 숫자로 표현하다. 제안한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 초기노드까지 후진추론 통로를 생성한 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 우리가 제안한 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 사람과 같은 방법으로 가중 퍼지 후진추론을 하는 것을 가능하게 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.293-298
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• 2000

대단히 많은 수의 퍼지 규칙을 갖거나 대용량의 퍼지 데이터를 갖는 퍼지 전문가 시스템 또는 퍼지 데이터베이스 시스템에서는 많은 추론 시간을 요구한다. 따라서 이러한 추론 시간을 줄이기 위해서는 고성능 병렬 퍼지 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 본 온문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에서 병렬 퍼지 추론 기법을 제안한다. 여기에서 퍼지 규칙은 분산되어 있고 동시에 수행된다. ONE_TO_ALL 알고리즘은 모든 노드에 퍼지 입력 백터를 broadcasting하는데 사용한다. MIN/MAX 연산의 결과는 ALL_TO_ONE 알고리즘에 의해 출력 프로세서로 전송된다. 퍼지 규칙 또는 데이터의 병렬 처리로 인해, 병렬 추론 알고리즘은 효과적인 병렬성의 추출 및 속도 향상을 가져온다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.764-770
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• 2001

본 논문에서는 대용량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위해 새로운 PCI 버스 기반 병렬 퍼지 시스템을 제안한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 9050 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 여기서 소속함수들의 각 요소와 전건부 또는 후건부부분의 병렬화을 고려하여 제안된 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간에 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대용량 인공위성 영상 데이터의 패턴 인식 등과 같이 다수의 전건부, 후건부의 변수를 갖는 시스템에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.175-178
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• 2008

Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론 방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지스템의 경우, MIMO 시스템에 적용시 피지추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구자에 의하여 과거에 Z. Cao's의 퍼지추론 방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 퍼지추론 방식의 relation matrix를 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.145-148
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• 2004

규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-294
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• 1998

본 논문에서는 퍼지라는 개념을 도입하여 기존의 전문가시스템에서 문제점으로 지적되어 온 불확실성, 모호성의 처리 기능을 부가하여 표현의 영역을 확장, 개선하여, 전문가시스템의 추론 엔진을 적용하는 근사적 유사 추론기법을 분석한다. 그리고 규칙의 조건부와 이에 대응하는 사실간의 유사도를 구하여 이들 규칙의 결론부에 반영하여 결론을 유도하는 근사적 유사 추론기법을 제안한다. 또한 이와 같은 이론적인 연구를 바탕으로 자연언어의 많은 부분을 차지하고 있는 퍼지 개념을 지원하는 당뇨병(의료)진단용 전문가시스템을 설계, 구현하여 기존의 불확실성 관리방안의 단점을 개선하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.3-9
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• 1996

본 논문에서는 Boole 함수를 기호 다치 논리 함수로 확장하여 법-M(Modulus-M)의 수체계를 기본으로 하는 기호 다치 논리 함수에 대한 MacLaurin 전개의 구조적 성질을 분석한다. 그리고 기호 다치 변수의 상태 변화에 따라 이에 사상된 퍼지 규칙을 자동 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 이러한 이론과 성질을 기존의 퍼지 추론 기능과 결합하여 동적인 상태 변화에 적응할 수 있는 퍼지 추론 시스템 설계방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.927-935
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• 2005

규칙기반시스템에서 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 술어의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 술어의 확신도를 모호집합에 기반을 둔 0과 1사이의 모호숫자와 같은 구간으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지추론을 하는 것이 가능하게 된다[18]. 우리는 모호집합 추론을 자동으로 실행하는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 이 모호집합 추론 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 효율적인 추론을 실행하는 것을 허용한다.