퍼지 균등화(fuzzy equalization)는 어의론적으로(semantically) 의미있고, 실험적으로 (experimentally) 의미있는 언어라벨(linguistic labels)을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝인 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 위치적 특성을 서술하였다. 이 특성은 추후 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 만드는데 유용하게 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.
퍼지 균등화는 어의론적으로 의미있고, 실험적으로 의미있는 언어레이블을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있었다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 또 다른 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝의 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 이를 위치적 특성으로 서술한다. 또한 이 특성을 이용하여 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 제시하고, 예를 들어 설명한다.
비선형 시스템의 제어에서 널리 사용되는 방식이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기에서 가장 중요한 것은 퍼지 룰의 설계이다. 퍼지 룰을 설계하는 많은 기법들이 제안되어 있는데, 최근 들어 진화 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있다 그 중에서도 공생적 공진화 알고리즘이 최적의 퍼지룰을 찾기 위해 이용되는데, 본 논문에서는 스키마 공진화 알고리즘을 이용한다. 스키마 공진화 알고리즘의 성능을 입증하기 위해, 이동 로봇의 행동제어를 위한 퍼지 제어기를 스키마 공진화 알고리즘을 이용하여 설계하고, 다른 공생적 공진화 알고리즘인 바이러스_진화 유전 알고리즘과 Handa의 공진화에 대해 비교하고 실험한다.
본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화하고, 군집화 된 색채 정보의 중심 벡터 값들을 퍼지화 한다. 퍼지화 된 색채 정보의 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화 한다. 비퍼지화 된 결과를 적용하여 아동의 심리 상태를 분석한다. 제안된 방법을 실험하여 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 심리 상태와 비교한 결과, 제안된 심리 분석 방법이 알슐러와 해트윅의 색채에 따른 심리 상태 분석 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다.
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.
퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.
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 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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