최근, 퍼지 이론에 따른 정보 처리는 여러 분야에서 그 유효성이 기대되어 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 일반적인 퍼지 제어 시스템에서는 실제 많은 입력변수의 도입에 따른 퍼지 소속 함수간의 연산 및 추론 시간이 크게 증가되므로, 최근 퍼지 연산을 보다 효과적으로 고속, 병렬 처리 할 수 있는 새로운 퍼지 추론 시스템의 구현이 요구되고 있다.따라서, 본 논문에서는 병렬 및 실시간 처리가 가능한 새로운 접근 방법으로 2차원 공간 광 변조기와 디지털 이미지 보드를 이용한 광 퍼지 추론 시스템을 구성하고, 실제 퍼지 에어컨 시스템에 이를 적용한 실험 결과를 통해 새로운 실시간 광 퍼지 추론 시스템의 구현가능성을 제시 하였다.
본 논문은 비선형 제어 시스템을 효과적으로 모사하는 TS(Takaki-Sugeno: TS) 퍼지 시스템의 펄스폭 변조 (Pulse-Width Modulated: PWM) 제환 제어기 설계 기법을 논의한다. 효율적이며 신뢰할만한 퍼지 PWM 제어기를 설계하기 위하여 전역적 지능형 디지털 재설계 기법(global intelligent digital redesign)을 이용한다. 우선 잘 설계된 아날로그 퍼지 제어기를 설계한 후 전역적 지능형 디지털 재설계 기법을 이용하여 디지털 퍼지 제어기를 설계한다. 유사한 전역적 상태정합 개념을 이용하여 재설계된 디지털 퍼지 제어기론 퍼지 PWM 제어기로 변환한다. 또한 재설계된 퍼지 PWM 제어기의 안정화 가능성을 조사한다.
이동로봇에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 본 논문에서는 미지의 공간에서 효과적으로 장애물을 회피할 수 있는 SFLC(single-input fuzzy logic controller) 기반의 이동로봇의 주행 제어기 설계와 구현을 제안한다. 장애물의 위치와 거리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며, 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지논리시스템 기반의 제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안한 퍼지제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 장애물을 피하면서 목표지점에 정확히 도착함을 확인하였다. 더욱이 기존의 2-입력 퍼지논리시스템 기반의 제어기로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계할 수 있음도 보였다.
지능 기스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 더 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비퍼지화 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 $(400{\times}30)$에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬 및 비퍼지화 단계에서 곱셈이 필요 없는 새로운 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.
본 연구에서는 페트리 네트를 사용하여 모델링된 이산 사건 시스템의 제어시 발생하는 충돌 현상을 해결하기 위하여 퍼지 개념을 사용하였다. 이를 통하여 페트리 네트로 시스템을 제어할 경우 발생하는, 큰 문제점인 외부 시스템과의 데이터 입출력 설정의 어려움을 해결하는 방법을 보였다. 또한 제시된 규칙 행렬의 단순성으로부터 쉽게 충돌 현상하의 우선 순위를 변화시킬 수 있다. 시스템을 제어하는 전문가의 지식이 모호하여 단순히 상수값으로 우선순위를 표현할 수 없는 경우에는 퍼지개념을 이용하여 해결하였다. 이러한 방법들은 소규모의 모터 자동 조립 시스템을 제어하는데 부품의 수량, 작업의 대기 상태를 퍼지화하여 규칙행렬을 만들어 제어신호를 발생시켰다. FMS, CIM을 제어할 때 발생하는 Scheduling 문제도 본 논문의 방법을 사용하면 해결할 수 있다고 본다.
본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.
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.
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.
복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.
본 논문의 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System; FLS)은 전반부 멤버쉽 함수로 가우시안 형태의 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차 선형식을 사용한다. 또한 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템을 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템으로 확장하고 제안된 모델을 가스로 공정 데이터와 sugeno 데이터에 적용한다. 여기서 인위적인 노이즈를 갖는 입력 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능이 기존의 모델보다 우수함을 수치적인 예로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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