• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.394-399
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• 1998

본 논문에서는 Kohonen SOM을 이용한 인식 학습 알고리즘인 LVQ를 이용하여 퍼지 규칙의 수를 줄이는 방안을 제안하였다. 많은 훈련 패턴을 입력하게 되면 그에 따른 퍼지 규칙 수가 증가하게 되고, 많은 기억용량과 분류에 긴 시간을 필요로 하는 문제점 있어 퍼지 규칙의 수를 줄이고자 한다. 그러나 퍼지 규칙의 수가 줄어듦으로서 발생하는 성능의 하락을 최소화하기 위하여 초기 참조 패턴이 입력 데이터에 근접하도록 훈련 된 후에 퍼지 규칙을 생성하였다. 생성된 퍼지 규칙은 LVQ를 이용하여 인식되기 바로 전에 가중치 벡터를 이용하여 근접하는 값 이내에 있는 가중치 벡터 값을 합하여 같은 퍼지 규칙을 부여하여 생성하였다. 그 결과로 5$\times$8 숫자 Gray scale를 이용하여 전체 146개의 가중치 벡터가 15개의 아주 적은 수의 퍼지 규칙으로 생성되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.303-308
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• 2006

본 논문에서는 다입력 퍼지 로직 시스템에서 생기는 퍼지 규칙수의 기하급수적 증가를 막기 위하여, 주어진 퍼지 시스템의 THEN 부분을 이용하여 퍼지 규칙 벡터를 정의하고, 이를 이용하는 2계층의 계층 퍼지 시스템으로 변환하는 방법을 제시한다. 여기에서, 1번째 계층에서는 주어진 퍼지 시스템으로부터 생성되는 일차독립의 퍼지 규칙 벡터를 사용하고, 2계층에서는 1계층에서 사용된 퍼지 규칙 벡터들의 선형 합을 사용한다. 변환된 2계층의 퍼지 시스템은 주어진 퍼지 시스템과 동일한 근사 능력을 가질 뿐 아니라, 더 적은 수의 퍼지 규칙을 가짐을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.598-603
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• 2007

본 논문에서는 다입력 퍼지 시스템에서 생기는 퍼지 규칙수의 기하급수적 증가를 막기 위하여, 1번째 계층에서는 주어진 퍼지 시스템으로부터 선형 독립의 퍼지 규칙 벡터를 구성하여 사용하고, 2계층에서는 1계층에서 사용된 퍼지 규칙 벡터들의 선형합을 사용하는 동등 변환된 2계층 퍼지시스템 구조에서, steapest descent 알고리듬을 이용한 퍼지 규칙의 자동 학습을 다룬다. 학습 방법의 타당성을 보이기 위하여, 공과 막대 시스템을 제어하는 기존의 퍼지 시스템을 학습한 결과를 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2016

본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.28-43
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• 1995

본 논문에서는 패턴분류기를 위해 효과적인 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 규칙은 특징공간에 대해 가상구체를 재귀적으로 정의함으로써 추출되고, 가상구체는 패턴 클래스의 중심벡터와 클래스에 속하는 모든 패턴을 충분히 포함할 수 있는 경계거리로 정의된다. 특히 공간을 분할하기 위해 가상구체를 이용하는 방법은 기존에 많이 사용되고 있는 가상사각형 형태의 분할 방법에 비해 클래스의 형태를 효과적으로 표현할 수 있으므로 패턴 분류기의 정화성을 향상시킬 수 있고, 퍼지규칙의 전제부를 매우 간단하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 제귀적 가상구체의 정의를 통해 추출되는 퍼지규칙들이 계층적인 구조를 갖을 수 있게 함으로써 입력되는 패턴의 신속한 분류를 가능하게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 기존의 가상사각형을 이용한 퍼지규칙 추출 방법과 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.91-95
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• 2004

본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.343-345
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• 2016

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1684-1690
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• 2003

본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.