• 한국지진공학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.1-11
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• 2001

내진성능평가 시스템은 구조시스템의 합리적인 분류, 적절한 평가 기준, 그리고 종합적인 평가방법을 포함하여야한다. 외국의 현행 내진성능 평가방법은 데이터의 수집과 주요 평가 항목을 위한 약산식 그리고 평가 점수를 이용하여 전문가의 판단에 근거한 평가 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 국내 건축구조물에 예비 내진평가 방법에 중점을 두고 퍼지추론 시스템에 근거한 내진평가방법의 전형을 개발한다. 평가항목의 위계는 건무의 수직, 수평방향을 불규칙성, 비대칭성, 여용성, 그리고 건물 연한을 포함한 전체적인 특성과 부재 단계에서의 상세한 평가 항목으로 구성한다. 퍼지추론방법에 대한 기존의 연구결과를 근허가혀 이용한 내진성능 평가방법에 적절히 적용하기 위하여 4가지 주요 모듈을 설정한다. (1) 퍼지 입력 (2) 퍼지에 근거한 규칙기반 (3) 퍼지추론, 그리고 (4) 퍼지출력으로 구성된다. 더욱이 개별적인 성능 수준에 종합적인 평가지수를 끌어내기 위하여 퍼지추론방법을 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1968-1969
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• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 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 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.811-813
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• 2004

본 논문에서는, 고유 얼굴 분포를 기반으로 하여 퍼지 이론을 이용한 얼굴 인식 기법을 제안한다 고유 얼굴의 가중치값들에 대해 각각의 분포를 이용한 소속도 함수가 계산되며. 소속도 함수를 통해 계산된 소속도는 신경망을 통해 학습된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.60-63
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• 2008

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제14권4호
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• pp.275-286
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• 2004

본 논문에서는 신규 터널노선과 교차하는 폐터널의 보강방식을 결정하기 위하여 의사결정기법을 검토하였고, 여러 가지 의사결정기법들 중에서 설문조사의 과정을 최소화 하고, 조사항목 별 정성적ㆍ정량적 특성을 모두 반영할 수 있도록 쌍대비교와 퍼지근사추론을 이용하여 폐터널의 보강방식에 대한 적정성을 평가하여 보았다. 페터널 보강방식을 선정하기 위하여 4개의 주 요인들 즉, 시공성, 경제성, 안전성, 유지관리성을 평가의 수단으로 사용하였고, 간단한 설문조사와 쌍대비교행렬을 이용하여 4가지 주 요인들의 가중치를 결정하였다. 퍼지근사추론은 4개의 주 요인별 평가점수를 산정 하는데 사용되어졌고, 이 결과들에 가중치를 반영하여 최종적인 폐터널의 보강방식을 선정할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.135-143
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• 2006

DiffServ망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케줄러들은 장점을 가지고 있는 동시에 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하면서 어떠한 스케줄링 방법에도 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 퍼지 이론을 스케줄러에 적용하여 동적으로 가중치를 할당하는 알고리즘을 개발하였다. 따라서 퍼지이론을 통하여 퍼지 제어 규칙을 생성하여 유동적으로 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 클래스가 가지고 있는 큐의 가중치를 효율적으로 할당하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1900-1901
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• 2011

본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-34
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• 1998

본 논문에서는 하이브리드 구조를 가지는 자기구성 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 방법은 FARMA 제어기에 비해 다음과 같은 장점을 가진다. 하이브리드 구조를 자기구성 퍼지논리 제어기에 도입하므로써 예측출력값을 구할 때 까지의 입축력정보의 부재로 인한 나쁜 응답성능을 개선할 수 있다. 또한 이 방법은 Yager의 t-norm을 이용하여 계산상의 복잡성을 피하고 규칙들의 가중치를 구하기 위해 필요한 Dmax선정의 어려움을 해결한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.