• 제목/요약/키워드: 퍼지추론 시스템

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인공지능기법을 활용한 그라우트의 주입제어 (Grout Injection Control using AI Methodology)

  • 이정인;정윤영
    • 터널과지하공간
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    • 제14권6호
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    • pp.399-410
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    • 2004
  • 지하정보의 활용에 관한 방법론적인 관점에서 인공지능기술과 데이터베이스의 활용은 최근 지구과학의 여러 분야에서 그 구체적인 적용방법이 모색되고 있다. 본 연구에서는 공학적으로 주요한 용도로 활용되는 그라우팅 공법과 관련하여 과학적인 접근방법이 필요한 그라우트의 주입제어 문제에 집중했다. 이 문제에 대한 방안으로서 암반의 특성에 따라 그라우트의 주입과정에서 동적으로 변화하는 변수들을 데이터베이스로 구축하고 이와 더불어 그라우트 밸브의 최적의 조정치를 유도하는 Fuzzy-neural hybrid system을 활용하는 방법론에 대한 개념적인 모델을 고안했다. 고안한 모델을 네 가지 사례에 적용한 결과 그라우트 밸브의 조정치가 그라우트의 주입과정에서 수반되는 역학적인 현상에 대해 합리적으로 유도되었다. 그러므로 이 모델의 알고리즘이 그라우트의 주입을 제어하는 도구로서 발전할 수 있으리라 판단된다.

퍼지 추론을 이용한 소수 문서의 대표 키워드 추출 (Representative Keyword Extraction from Few Documents through Fuzzy Inference)

  • 노순억;김병만;허남철
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.117-120
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    • 2001
  • In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKS) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKS using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKS so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.

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발전용 최적 Soot Blowing 시스템 개발 (The Development of Optimal Soot Blowing System for Power Plant)

  • 김성호;정해원;육심균
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집B
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    • pp.897-902
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    • 2001
  • SBOS(Soot blower Optimum System) analyzes the accumulated fouling rate of a coal-fired boiler plant at short intervals, compares it with a reference data, and determines the optimal time of soot blowing. In this paper, ANFIS algorithm which is an optimal algorithm to detect variation of boiler performance with time, updating the reference data and to eliminate the effects of noise in field signal is used to clean heating surface and to reduce steam needed to blow the soot.

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화학설비 시스템의 이상고장진단을 위한 Expert System의 개발 (Development of Expert System for the Fault Diagnosis of Chemical Facility System)

  • 오재응;신준;신기홍;김두환;김우택;이충휘
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.639-642
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    • 2000
  • Chemical facility system have dangerous elements that can injure the human like an explosion and a fire, gas poisoning by a leakage of the harmful chemical material. In addition to a vibration of the machine occurs the leakage. Therefore, the chemical factory requires for periodic monitoring of the vibration. But, until now, the operator has executed a monitoring of the machine by the senses. So, the diagnostic expert system by which the operator can judge easily and expertly a condition of the machine is developed. This paper describes the structure of diagnostic system and the diagnostic algorithm using fuzzy inference

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감성 평가를 위한 전문가 시스템의 긴장도 평가 알고리즘 개발 (Development of Arousal Level Estimation Algorithm of Expert System for Sensibility Evaluation)

  • 정순철;민병찬;민병운;김소영;김철중
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.86-89
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    • 2002
  • 본 연구는 객관적인 생리 신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성 평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로, 측정된 생리 신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발이 목표이다. 감성 평가에 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지 이론을 적용하여 임의의 감성 영역에 속하는 정도를 소속 함수로 정량화 함으로써 감성 평가를 가능하게 하고자 하였다 소속 함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리 신호 데이터 베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리 신호 측정 결과와 각 생리 신호의 소속 함수로부터 하나의 최종 결과 (긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer 증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.

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퍼지 추론에 의한 리커런트 뉴럴 네트워크 강화학습 (Fuzzy Inferdence-based Reinforcement Learning for Recurrent Neural Network)

  • 전효병;이동욱;김대준;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.120-123
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    • 1997
  • In this paper, we propose the Fuzzy Inference-based Reinforcement Learning Algorithm. We offer more similar learning scheme to the psychological learning of the higher animal's including human, by using Fuzzy Inference in Reinforcement Learning. The proposed method follows the way linguistic and conceptional expression have an effect on human's behavior by reasoning reinforcement based on fuzzy rule. The intervals of fuzzy membership functions are found optimally by genetic algorithms. And using Recurrent state is considered to make an action in dynamical environment. We show the validity of the proposed learning algorithm by applying to the inverted pendulum control problem.

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정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 방법 (Efficient and Effective Query Evaluation Method based on Thesaurus in Information Retrieval)

  • 최명복;김민구
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.605-615
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    • 2000
  • 본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.

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환경 평가를 통한 지능형 로봇 제어 (Intelligent robot Control Using Estimating Circumstance)

  • 문찬우;최우경;서재용;조현찬;전홍태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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    • pp.241-244
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    • 2005
  • 최근 로봇의 개발 경향은 인간과 로봇이 공존하면서 서비스를 제공하는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세이다. 인간은 자신의 성향에 맞게 능동적인 역할 수행하는 서비스 로봇을 요구한다. 하지만 일률적으로 생산된 서비스 로봇은 다양한 사람들의 개성을 모두 충족시키지 못하고 있다. 그래서 사용자의 환경, 상황을 인식하고 사용자의 성향에 맞는 행동을 지능적으로 판단하고 대처할 수 있는 로봇이 요구된다. 본 논문에서는 주변 환경을 평가하고 로봇이 스스로 행동할 수 있는 지능형 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수 입력을 통해 제어할 수 있도록 퍼지 룰을 이용하여 추론하였다.

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병렬컴퓨팅 환경에서의 대용량 퍼지 추론 (Fuzzy Inference of Large Volumes in Parallel Computing Environment)

  • 김진일;박찬량;이동철;이상구
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.13-16
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    • 2000
  • In fuzzy expert systems or database systems that have huge volumes of fuzzy data or large fuzzy rules, the inference time is much increased. Therefore, a high performance parallel fuzzy computing environment is needed. In this paper, we propose a parallel fuzzy inference mechanism in parallel computing environment. In this, fuzzy rules are distributed and executed simultaneously. The ONE_TO_ALL algorithm is used to broadcast the fuzzy input vector to the all nodes. The results of the MIN/MAX operations are transferred to the output processor by the ALL_TO_ONE algorithm. By parallel processing of fuzzy rules or data, the parallel fuzzy inference algorithm extracts effective parallel ism and achieves a good speed factor.

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가상군(Computer-Generated Forces)의 자율지능화 방안 연구 (A Study for Autonomous Intelligence of Computer-Generated Forces)

  • 한창희;조준호;이성기
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.69-77
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    • 2011
  • 최근 군은 과거 냉전시대와 다른 상황에 능동적으로 대처하고 비용 대비 훈련의 효과를 극대화하기 위한 방안으로 모델링 시뮬레이션 기법에 많은 관심을 보이고 있다. 이 모델링 시뮬레이션을 이용한 훈련이 효과적이기 위해서는 좀 더 사실적인 전장 환경과 전투상황을 모의해야 하는데, 최근에 이를 위해서 컴퓨터상에서 인간 행위와 부대의 집단논리를 표현하는 CGF(Computer Generated Forces)에 대한 기술 개발이 주목받고 있다. 인간 행위를 모델링하는 CGF는 자동화된 병력을 모의함으로써 적군을 모의하거나 미래 전투실험, 새로운 전투개념 개발 등 중요하면서도 다양한 역할을 수행 할 수 있다. 이번 연구에서는 CGF 가상군인의 자율지능화의 방안을 고찰해보고자 한다. 군사시뮬레이션상의 가상군인의 자율지능화의 첫걸음인 과업행위 목록의 적용을 과업행위의 기본요소인 METT+T를 기반으로 그 적용과정을 설명한다. 또한 군사모의 논리는 참 진의 이진값 표현이 외에도 '보유 무기가 충분하면 급속 공격을 빠르게 하라'와 같은 모의 규칙상에서는 군사 전문가에 의해서 결정될 수밖에 없는 '충분하다', '빠르다'와 같은 퍼지 팩트가 존재한다. 이러한 주관성이 가미된 많은 군사모의 논리를 완벽히 표현하기 위해서는 퍼지 추론을 이용하는 것이 효과적인데, 이를 이번 소부대 전투 시뮬레이션에 적용하여 보다 사실적인 모의가 가능하도록 하였다.