• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.329-330
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• 2007

본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1871_1872
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• 2009

본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Navigation
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• v.23 no.4
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• pp.97-104
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• 1999

본 논문은 퍼지신경망을 이용한 유연성 단일 링크 로봇 매니퓰레이터의 위치제어에 관한 논문이다. 제안된 퍼지신경망 모델은 전건부와 결론부에 퍼지집합을 갖는 퍼지규칙으로 구성된 퍼지모델을 표현하고, 퍼지추론을 수행하는 기능을 가진다. 유연성 로봇 매니퓰레이터에 대한 동적모델을 유도하고, 시뮬레이션을 통해 PID 제어기와 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 제어기가 PID 제어기보다도 개선된 성능을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.681-687
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• 2007

첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.97-105
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• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1547-1548
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• 2008

본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.