전력 설비가 증대되고 복잡해짐에 따라 보다 정밀한 제어가 요구되어지고 있다. 그러나 전력시스템의 비선형성으로 인해 정확한 해석이 용이하지 않다. T-S 퍼지 모델링 기법은 시스템의 비선형성을 선형행렬 부등식을 이용하여 해석 가능하게 한다. 본 논문에서는 비선형 4차 동기발전기 모델에 T-S 퍼지 모델링 기법을 적용하여 시스템 안정도를 해석하였다.
퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.
컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
본 논문은 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에는 Takagi-Sugeno(75) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기는 "정복-분할(divide and conquer)"이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 75 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식들(LMls)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 Chua회로의 카오스 현상을 안정화시키는 퍼지 제어기를 제안한다. 제안되는 퍼지 제어기는 두 가지 과정으로 설계되는데 우선 Chua 회로를 어파인 퍼지 모델로 표현하고 다음은 전체 폐루프의 안정도가 보장되도록 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 위해 어파인 퍼지 시스템의 전역 점근 안정조건을 유도하고 이를 선형행렬부등식으로 표현하여 문제를 해결한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 타당성을 확인한다.
본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 이산 비선형 뉴트럴 시스템을 안정화 시킨다. 시간 지연을 가지는 이산 비선형 모델에 퍼지 제어기를 연결하여 폐회로를 구성하고, 이에 대한 안정도 분석 및 성능 평가에 대해 연구한다. 이산 비선형 시스템을 먼저 T-S 퍼지모델로 모델링 하고, 모델링된 시스템을 안정화 시키기 위한 제어기를 설계한다. 퍼지 모델과 퍼지 제어기 모두 같은 멤버쉽 함수를 가진다고 가정하며, 제어기 이득값 설계를 위한 선형 행렬 부등식 조건을 유도한다. 모의 실험을 통하여 제안된 제어기의 안정도를 입증한다.
최근에 사용자 위주의 서비스 요구가 증가됨에 따라 분산 도메인의 객체 정보를 서비스하기 위한 여러 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 요구에 따라 신뢰성 있는 분산 도메인 객체를 서비스하기 위한 퍼지 드롭 관리기를 제안하였다. 제안된 시스템은 사본 변수 $c_{i,j}$와 접근행렬 Z를 이용하여 도메인에 접근할 수 있도록 하였으며, 도메인 내에서는 인트라 도메인 퍼지 적합도를 사상시켜 퍼지집합 사이의 관계성을 적용하여 객체들의 참조 관련성을 평가하였다. 그리고 질의를 확장하기 위해 도메인의 객체들에 대해서는 알파 레벨을 적용하여 참조 관련성에 따라 알파 레벨 집합을 생성하였다. 그 결과 우리의 기법이 다른 기법들에 비해서 성능평가가 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문은 고분자 전해질 연료전지 시스템(PEMFC)을 위한 비선형 상호결합 시스템의 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 연료전지 시스템의 비선형성을 확인하고, Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 시스템을 퍼지 모델로 변환한다. 변환된 퍼지 모델을 기반으로 퍼지 관측기를 설계하고 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로, 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
이 논문은 인간의 주관적인 판단에 의한 의식구조문제를 취급한다. 의식구조를모델링하는 방법으로 퍼지구조 모델링법이 있으나, 이 방법은 인간의 주관적인 판단의 일대비교의 회수가 많고, 판단에 대한 전도라고 할 수 있는 정합성을 체크하기 어렵다. 이러한 점들을 개선하기 위한 방법으로서 AHP에서의 일대비교행렬의 개념을 이용한 행렬에 의한 퍼지구조모델링법으로서 의식을 구조화한다. 이 방법의 유효성은 품질시스템구축에 대한 의식 구조그래프에 의하여 보이고자 한다.
본 논문에서는 연속 어핀 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템의 안정도를 판정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최근 각광을 받고 있는 선형 행렬 부등식이라는 컨벡스 최적화 기법을 이용하여 쉽게 구현할 수 있다. 우선 어핀 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템이 안정하도록 되는 조건을 유도하고 이를 선형 행렬 부등식의 형태로 변형하고 수치적 접근방식을 제안한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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