• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.767-778
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• 2003

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.881-886
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.43-54
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• 1997

퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.460-465
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• 2007

본 논문에서는 규칙의 커플링 문제를 최소화하기 위해 주어진 데이터의 통계적 특성과 퍼지-러프집합을 기반으로 한 새로운 패턴분류 방법을 제안한다. 제안한 방법 하에서 주어진 데이터의 통계적 특성은 입력부 퍼지집합의 파티션 개수를 결정하고, 생성된 규칙의 커플링문제를 최소화하기 위한 선택기준으로 사용하였다. 또한 러프집합은 수치적인 데이터로부터 생성된 규칙들 간의 불필요한 속성들을 제거하기 위한 도구로서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 Fisher의 IRIS 데이터를 사용하여 기존의 패턴분류 방법과 분류 정확도를 비교하였다. 실험결과, 제안한 방법이 기존의 학습에 의한 방법들보다 비교적 좋은 성능을 가진다는 것을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권10호
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• pp.59-68
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• 1998

데이터 마이닝의 목적은 유용한 패턴을 찾음으로써 데이터를 이해하는데 있으므로, 찾아진 패턴은 정확할뿐 아니라 이해하기 쉬워야한다. 따라서 정확하고 이해하기 쉬운 패턴을 추출하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지 결정 트리를 이용한 효과적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 ID3, C4.5와 같은 결정 트리 알고리즘의 이해하기 쉬운 장점과 퍼지의 표현력을 결합하여 간결하고 이해하기 쉬운 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램에 기반하여 퍼지 소속함수를 생성하는 단계와 생성된 소속 함수를 이용하여 퍼지 결정 트리를 구성하는 두 단계로 이루어진다. 또한 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터인 Iris 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권7호
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• pp.1234-1243
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• 1992

본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.717-722
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• 2004

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NNWFM)을 이용하여 Wisconsin breast cancer의 예측을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NNWFM는 자기적응적(self adaptive)가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이론 기반으로 예측을 수행한다. 신경망 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은 n개의 대, 중, 소의 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합은 퍼지집합의 bounded sum을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성된다. n개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. NNWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.41%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.463-466
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• 2005

본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.