• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1846-1847
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• 2007

본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.533-538
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• 1993

본 논문에서는 퍼지제어 이론을 적용한 전지 유압 속도제어 시스템을 설계하였다, 최적의 퍼지 추론법을 유도하기 위해서 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 최적의 샘플링 시간, A/D 및 D/A 변환기의 비트수를 결정하였고, 퍼지 입출력 변수의 형태, 퍼지 관계 행렬의 크기, 비퍼지화 방법 등을 시뮬레이션화하여 최적의 제어조건을 결정하였다, 전기유압 서어보 시스템에 적합한 퍼지 알고리즘은 Lsrsen 추론법, 비퍼지화 방법으로는 무게중심ㅂ버, 9*9 퍼지관계 행렬, 등간격의 삼각형 입출력 변수, 오차의 퍼지집합 및 오차 변화분의 퍼지집합이 각각 40과 5 일때 제어가 가장 잘 되었다. PID 제어방법과 비교할 때 퍼지제어가 우수한 성능을 보였으며,시스템의 등록성이 변할 때도 퍼지제어가 PID 제어 보다 적응이 잘 됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.269-272
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

• 전기의세계
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• v.46 no.3
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.123-152
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• 1993

This paper discusses how to automatically extract fuzzy rules from given data.The fuzzy space which contain given data are fitst subdivided into a set of hypercubes.each of which contains the homogeneous data belonging to the same class, and then a fuzzy rule is defined based on the constructed hypercube.In order to dynamically agjust the size of a hypercube. the fuzzy space is to be splitted based on a center vector and then the splitted subspaces are to be merged throungh the adjacency relation.The membership functions.which are to be embedded in a fuzzy rule.are to be formed through analyzing the cummulative histogram of given data along each axis of the constructed hypercube.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.99-107
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• 2007

In general, the reliabilities of the fuzzy system are represented and analyzed by real numbers between zero and one, fuzzy numbers, intervals of confidence, interval-valued fuzzy sets, vague sets, etc. This paper addresses the method to analyze the reliability of the fuzzy system for the weighted components with the weights reflected on the importance of weighted components in an system. The reliabilities and the weights of the weighted components in a fuzzy numbers and considers the weights of the weighted components in a fuzzy system, therefore, its execution is faster and more flexible than the conventional methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1259-1262
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• 2003

퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.