• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2114-2116
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• 2002

본 논문은 개선된 Complex 방법을 이용한 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 최적 자동동조 알고리즘을 제안한다. 제어응답은 퍼지제어기의 환산계수 값에 의해 여러 종류, 여러 형태로 변화하기 때문에 해당하는 제어계의 평가 기준을 만족하도록 제어 파라미터 값을 정하는 것이 중요하다. PID 파라미터 조정법에는 많은 방법이 제안되어 왔었다. 대표적인 예로서 Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien-Hrones-Reswick(CHR) 등에 의해 제안된 방법들이 있다. 본 논문에서는 개선된 Complex 방법을 이용한 강력한 자동동조 알고리즘이 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위해 사용된다. 이 알고리즘은 하이브리드 퍼지 PID 파라미터와 환산계수를 제어출력 변화율과 제한조건에 따라 자동으로 추정한다. 지연시간을 갖는 1계, 2계 공정에 적용하고. 공정출력 기준치는 단위 입력으로 한다. 제어 결과의 성능평가를 위해 ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)가 사용되며, 또한 제어기의 오버슈트도 토의된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.103-113
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• 2003

본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 추계학술발표회
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• pp.253-258
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• 2006

본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 입력변수와 5개의 출력변수를 자료를 토대로 퍼지 DEA를 이용하여 측정 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 해양사고 발생자료 뿐만 아니라 환경스트레스치에 의한 잠재적 해양사고 발생가능 자료도 고려하여 운영효율성을 분석하였다. 한편, 현실자료에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 DEA법에 퍼지이론을 이용한 퍼지 DEA 법을 이용하였다. 이 퍼지 DEA법은 ${\alpha}-cut$ 을 기반으로 한 크리습 선형계획문제로 변환된 것으로 입/출력 변수를 삼각형 퍼지수로 하여 해를 산출하는 방법을 제안하였고, 제안된 퍼지 DEA를 이용하여 퍼지 RCC/RSC의 순위를 결정하였다. ${\alpha}-cut$를 0.5 로 하여 효율성을 산출한 결과 YS, BS, MP, TS, JJ, PH, US, IC, SC, DH, GS, TA, WD RCC/RSC 순으로 효율성 이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 비교적 낮게 평가된TA, WD RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야할 필요가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2995-2997
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• 2000

원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.738-745
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• 2001

본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-82
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• 2011

비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.917-926
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• 2013

본 연구는 로버스트 우선순위 결정을 위한 퍼지 다기준 의사결정기법의 타당성을 수자원 계획수립 문제에 적용하여 제시하였다. 즉 일반적인 다기준 의사결정 기법인 가중합계법, 계층화분석과정, 수정계층화분석과정, TOPSIS 방법과 퍼지가중합계법, 퍼지계층화분석과정, 퍼지수정계층화분석과정, 퍼지 TOPSIS 방법을 사용하여 결과를 비교하였다. 이때 사용된 각 평가기준별 자료는 동일하게 표준화되었으며 각 가중치도 동일한 방법으로 결정되었다. 분석결과 다기준 의사결정방법에 따라 조금씩 다른 순위가 도출되었으나, 퍼지 다기준 의사결정기법을 사용할 경우 사업들의 순위 변동성이 퍼지를 사용하지 않을 때보다 크지 않아 보다 일관된 순위를 유도하였다. 따라서 사업의 우선순위를 결정하는 문제에서 자료와 가중치의 불확실성을 고려할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정기법을 활용해서 방법의 변화로 인한 순위의 변동성을 최소화해서 로버스트 순위를 결정하는 것이 보다 효과적이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.207-212
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• 2007

본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 입력변수와 5개의 출력변수로 한 토대로 퍼지 DEA를 이용하여 측정 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 해양사고 발생자료 뿐만 아니라 환경스트레스치에 의한 잠재적 해양사고 발생가능 자료도 고려하여 운영효율성을 분석하였다. 한편, 현실자료에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 DEA법에 퍼지이론을 이용한 퍼지 DEA법을 이용하였다. 이 퍼지DEA법은 ${\alpha}$-cut을 기반으로 한 크리습 선형계획문제로 변환된 것으로 입/출력 변수를 삼각형 퍼지수로 하여 해를 산출하는 방법을 제안하였고, 제안된 퍼지 DEA를 이용하여 퍼지 RCC/RSC의 순위를 결정하였다. ${\alpha}$-cut을 0.5로 하여 효율성을 산출한 결과 YS, BS, MP, TY, JJ, PH, US, IC, SC, DH, GS, TA, WD RCC/RSC 순으로 효율성이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 비교적 낮게 평가된 TA, WD RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야 할 필요가 있다.