• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-370
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• 2005

본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.111-116
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• 1995

본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.95-98
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• 2003

본 연구에서는 기존의 표면변형 디스플레이 방법의 단점을 해결하기 위한 새로운 방식의 퍼지 디스플레이 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 표면 변형을 디스플레이하기 위해서는 원래의 퍼지 모델에 단지 하나의 퍼지규칙을 추가함으로서 쉽고 간단하게 구현 할 수 있다. 제안된 퍼지 디스플레이 알고리즘은 Matlab과 OpenGL을 통한 시뮬레이션으로 물체의 표면변형을 디스플레이하기에 충분함을 검증할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.15-24
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• 2004

본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.197-202
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• 2015

A triangular fuzzy number is one of the most popular fuzzy numbers. Many results for the extended algebraic operations between two triangular fuzzy numbers are well-known. We generalize the triangular fuzzy numbers on $\mathbb{R}$ to $\mathbb{R}^2$. By defining parametric operations between two regions valued ${\alpha}$-cuts, we get the parametric operations for two triangular fuzzy numbers defined on $\mathbb{R}^2$.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.3
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• pp.303-308
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• 2006

To solve the rule explosion problem in multi input fuzzy logic system, a method of converting a given fuzzy system to 2 layered hierarchical fuzzy system is presented where the collection of the THEN-parts of the fuzzy rules of given fuzzy system is considered as vectors of fuzzy rule. At the 1 st layer, linearly independent fuzzy rule vectors generated from the given fuzzy logic system are used and, at the 2nd layer, linear combinations of these independent fuzzy rule vectors are used for fuzzy logic units at each layer. The resultant 2 layered hierarchical fuzzy system has not only equivalent approximation capability, but less number of fuzzy rules compared with the conventional fuzzy logic system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.405-410
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• 2002

In this paper, fuzzy system modeling using new hierarchical structure is suggested for the complex and uncertain system. The proposed modeling technique Is to decompose the fuzzy rule base structure into the above-rule base and the sub-rule base. By applying hierarchical fuzzy rules, they can be used efficiently and logically. Also, hieratical fuzzy rules can improve the accuracy and the transparency of structure in the fuzzy system. The genetic algorithm is applied for optimization of the parameters and the structure of the fuzzy rules. To show the effectiveness of the proposed method, fuzzy modeling of the complex nonlinear system is provided.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.457-459
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• 2018

지난 해 롤스로이스의 무인 선박 개발 프로젝트(AAWA) 본격화 등 선박과 관련된 무인 자동화 기술 개발이 활발해지면서 국내의 R&D 사업이 많이 증가하였다. 특히 국내에서는 퍼지 모델을 이용한 RVC 지능 시스템 등 퍼지 이론을 사용한 기술들이 최근까지도 발표되고 있다. 퍼지 모델을 결정하기 위해선 해당 시스템에 대한 전문 지실뿐만이 아니라 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 대부분의 연구에서 시뮬레이터가 제작되는 비용과 시간에도 불구하고 해당 퍼지 모델을 위해서만 쓰이게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 퍼지 모델을 반복 실험할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였으며 기존의 퍼지 모델 일부를 본 시뮬레이터에 적용하여 같은 실험을 할 수 있음을 보이고 이를 통해 퍼지 모델을 만드는데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있음을 보였다.