• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.203-209
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• 2015

본 논문은 건설협력업체의 핵심역량 대하여 일반회귀분석과 퍼지회귀분석을 실시하였다. 이것은 핵심역량이 건설협력업체의 등급에 어느 정도 영향을 주는 지에 대하여 두 종류의 회귀분석으로 확인하기 위한 것이다. 건설협력업체 평가등급에 대한 일반회귀분석 결과에서 건설협력업체의 등급결정에 영향을 주는 핵심역량은 경영과 업체기여도 임을 알 수 있다. 건설협력업체 평가등급에 대한 퍼지회귀분석은 Min, Max, Conjunction 중에서 Min, Conjunction 문제는 100%의 신뢰성이 있어 활용이 가능함을 알 수 있었다. 이상으로부터 일반회귀분석은 종속변수인 건설협력업체의 평가등급에 영향을 주는 핵심역량의 파악이 가능하며, 퍼지회귀분석은 주어진 퍼지출력데이터를 완전히 포함하던지 걸쳐지던지 한 점에 일치하는 건설협력업체 평가등급의 추정치를 보여 주고 있다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.815-825
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• 2007

기존의 웹 기반 자기 주도적 학습은 학습 능력을 평가할 수 없을 뿐만 아니라, 시험 능력에 대한 평가도 시험점수로만 제공되어 학습 능력 평가의 객관성, 평가 기준의 모호성 등의 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습과정을 평가할 수 있는 자기 주도적 학습 및 시험 능력 평가에 대한 방법을 제안하고, 이를 정보 처리 기사 시험의 필기 과목에 적용하여 구현하였다. 제안된 자기 주도적 학습 및 시험 능력 평가방법은 소속함수와 퍼지추론을 이용하여 학습 시간 및 횟수, 시험 시간 및 점수에 대한 각각의 소속도를 계산하여 학습과 시험 각각에 대한 퍼지 소속도를 계산하고 학습 및 시험에 대한 최종 퍼지 소속도를 계산한다. 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 학습자 스스로 성취도를 평가하기에 용이하며 이후의 학습 계획을 정하는데도 도움이 된다. 이는 구현된 시스템의 이용자들을 대상으로 한 설문에서도 확인할 수 있었다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.56-66
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• 2001

본 논문에서는 데이터마이닝을 위한 최근에 개발된 뉴로퍼지시스템(nuero-fuzzy system) NEFCLASS 모형을 소개학고 실제 예제에 적용하여 그 성능을 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2189-2198
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• 1994

본 논문에서는 퍼지 제어 시스템에 사용되는 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시키기 위한 여러가지 알고리즘들 중에서 학습기법에 속하는 퍼지 메타 규칙에 기초한 자기 동조 기법을 사용하여 직류 서보 전동기 제어를 위한 자기 동조 퍼지 논리 제어기를 구현해서, 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 설계와 시뮬레이션 및 실험 결과를 고찰하고, 그 결과를 일반적인 퍼지 논리 제어기의 결과와 비교하여 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권5호
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• pp.465-471
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• 2003

본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14 일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다. 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24 시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다. 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 l이라고 가정하면, 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1.37. 7일간의 회복 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제23권3호
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• pp.285-298
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• 1991

전형적인 정성적 퍼지형태의 입력데이타를 가진, 주어진 사고진행사건수목의 일부분에 대하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 응용 예를 먼저 보여주고, 이 예를 통해서 퍼지집합이론을 사고 진행사건수목에 적용하기 위해 적절한 계산알고리즘을 찾아내고 또 예를 들어 설명하였다. 그리고, 간단한 예제에 사용한 계산절차를 많은 현상학적 불확실성 인자를 포함한 아주 복잡한 사고진행사건수목 즉, 최근 Zion 발전소 위험도평가(PRA)에 사용된 전형적인 발전소 손상군의 하나인‘SEC’에 응용해서 적용하였다. 퍼지집합이론으로 평가한 계산값들의 퍼지평균치들은 최근 통계적 PRA 평가 방법론으로 얻는 값들의 평균치와 거의 같은 결과를 보여주고 있다. 본 논문의 주요목적은 부정확하고 또 정성적인 분기점확률이나 또는 많은 현상학적 불확실성 인자들을 가진 사고진행사건수목들에 이 퍼지집합이론을 적용하기 위한 공식적 계산절차를 제공하는데 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.646-650
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• 2014

본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.