• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.85-89
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• 2006

구간값 퍼지집합은 일반적인 퍼지집합보다 언어적인 의사결정 절차에서 매핑의 정확성과 계산의 효율성이 뛰어나고, 규칙의 가중치는 패턴 분류문제에서 분류 경계를 효율적으로 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지규칙 기반 분류방법을 구간값 퍼지규칙 기반 분류방법으로 확장하고 규칙의 가중치를 고려한 분류방법을 제안한다. 모의실험에서는 일반 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법과 구간값 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.772-775
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• 2008

본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.167-170
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• 2003

본 논문에서는 패턴 인식의 전형적인 경우인 보이기 기반 물체 인식(Appearance based object recognition)을 수행하기 위하여, 일반적인 퍼지 분류 모델과, 서포트 벡터 머신을 하이브리드(hybrid) 하게 연결한 서포트 벡터 기반 퍼지 분류 시스템이라는 새로운 방법을 제안하고 이에 대하여 연구한다. 일반적인 분류(classification)문제의 경우 두 클래스로 구분하는데 최적의 성능을 가지고 있는 서포트 벡터 머신이 다중클래스(Multiclass)의 경우 발생 하는 계산량의 증가 문제를 해 결하기 위하여 다중 클래스 분류(Multiclass classification)에 장점을 가진 퍼지 분류 시스템을 도입, 서포트 벡터 머신에 연결함으로써 단점을 보완하는 시스템을 제안한다. 즉 서포트 벡터 머신을 통해 퍼지 시스템의 구조를 러닝(learning)하는데 사용하여 최종 적으로는 퍼지 분류 시스템(Fuzzy Classifier)이 나오도록 하는 것이다. 이 시스템의 성능을 확인하고자 여러 가지 물체들에 대한 이미지를 가지고 있는 COIL(Columbia Object Image Library) 데이터 베이스를 사용하여 보이기 기반 물체 인식(Appearance based Object Recognition)을 수행 하였으며 이를 순수한 서포트 벡터 머신만을 이용하여 물체 인식을 수행한 경우와 정확도 및 인식 시간에 대하여 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1375-1376
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• 2015

본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.1-10
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서의 전건부와 후건부와 같은 형태이다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 버킷 릴레이 알고리즘을 적용하여 퍼지 분류자들의 유용성을 검증한다. 또한 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 목적지 지향과 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.814-820
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• 2008

최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.506-512
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1369-1370
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 지능형 알고리즘인 퍼지 집합 이론을 이용하여 주변 노이즈에 매우 강한 특성을 보이며 학습 속도가 매우 빠른 새로운 패턴 분류기를 제안한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 기존 신경회로망의 학습 속도에 비해 매우 빠른 학습 속도를 보이며, 패턴 분류기의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 특성을 퍼지 집합 이론과 결합하여 퍼지 패턴 분류기의 일반화 성능을 개선하였다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 얼굴 인식 데이터를 이용하여 성능을 평가 하였다.