• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.173-183
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• 1998

본 논문은 신경회로망에 의한 퍼지제어기의 소속함수를 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망 에뮬레이터는 퍼지제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 재구성하는 경로를 제공하며, 재구성된 퍼지제어기는 유도전동기의 속도제어를 위해 사용한다. 따라서, 연산 시간과 시스템 성능의 관점에서 제안된 방법은 전동기 상수가 변동될 시에도 기존의 제어 방식보다 우수하다. 공간전압벡터 PWM 발생을 위한 고속연산을 수행하고 자기학습형 퍼지제어기 알고리즘을 구현하기 위해서 32비트 마이크로프로세서인 DSP(TMS320C31)을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험 결과를 통하여, 제안된 방식이 PI 제어기나 기존의 퍼지제어기보다 향상된 제어 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.99-103
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• 2002

본 논문에서는 t 준노름이 연속인 경우 이미 주어진 퍼지 측도에 관한 측정 가능한 함수의 준 노름 퍼지 적분을 이용하여 퍼지 측도를 정의하는 방법에 대해서 조사했다. 즉 (X, F, g)이 퍼지 측도 공간이라고 하고 h$\in$L$^\circ$(X), 이며 $\top$는 연속 t 준노름이라 하자. 그러면 임의의 $A\in$F에 대해 $\nu$(A)=$\int _A$h$\top$g에 의하여 정의된 집합치 함수 $\nu$는 (X, F)상에서 퍼지 측도이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.979-985
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• 2006

기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5164-5171
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• 2011

비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.28-35
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• 2012

본 논문에서는 상태변수 및 입력변수에 시간지연을 가지는 이산 퍼지 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어기 설계 방법을 나타낸다. 시간지연 퍼지 마코비안 점프 시스템은 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현된 것이다. 확률 리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식의 해로부터 직접 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.125-134
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• 2011

보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.241-245
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• 2001

기존의 퍼지 교통 제어기들이 직관적 지식과 경험 또는 표준 규칙 베이스를 이용하여 규칙 베이스를 구성하지만, 그런 방식으로 구성된 규칙 베이스는 전문가와 운전자의 제어지식을 구체적이고 정확하게 표현할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 제어지식을 더욱 정확하게 표현한 퍼지 교통 제어기를 설계하여 퍼지 교통 제어의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제어지식을 정확히 표현할 수 있도록 입출력 데이터 클러스터링을 기초하여 퍼지 소속함수의 위치와 형태를 수정한다. 직관적 지식과 경험에 의해 주어진 대략적인 제어지식은 입출력 데이터 클러스터링을 위한 평가함수로 이용된다. 제안된 방법으로 설계된 퍼지 교통 제어기는 전문가와 운전자의 제어지식을 더욱 정확하게 표현할 수 있었고, 통과 차량수의 녹색시간 낭비율면에서 기존의 제어기 보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.128-132
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• 2008

본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.