한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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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.
본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.
소비자들이 원하는 제품의 감성을 언어로 표현하여 줄 때, 이를 퍼지추론하여 칼라를 선택해주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 감성언어입력, 감성언어퍼지화, 칼라추론, 추론규칙, 출력 등 모두 5개 의 모듈로 구성되어 있다. 시스템은 감성언어를 색상, 채도, 명도로 변환시킨 후 이를 다시 R, G, B 값으로 변환시키게 된다. 이때, 색상, 채도, 명도로의 변환에는 퍼지화규칙이 사용되게 되며, R,G,B 값으로의 변환 에는 칼라추론규칙이 사용되게 된다. 퍼지화규칙을 만들기 위해 S.D.(의미미분)법에 의한 감성언어의 요인 분석을 실시하였으며, 동시에 문헌조사를 통해 얻은 칼라와 관련한 감성정보를 if-then 규칙 형태로 시스템에 구현하였다.
본 논문에서는 동력학이 비선형이고, 상태가 불명확하거나 시간에 따라 변화하는 헬리콥터 시스템의 제어를 위해 TSK 퍼지시스템을 이용한 적응 퍼지제어기 설계 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 적응 퍼지제어기는 규범모델의 출력을 시스템의 출력이 추종하도록 퍼지제어기 파라미터를 직접 조정하는 규범모델 적응 퍼지제어기이다 또한 Lyapunov 함수를 이용하여 폐루프 시스템의 안정성을 보장하면서 최적인 적응법칙을 유도하였다. 실험실용 모델 헬리콥터 시스템에 대한 실험에서 시스템에 외란이 가해질 때, 제안되고 설계된 적응 퍼지제어기는 적응이 없는 퍼지제어기에 비해 시스템의 상태변화에 성공적인 제어가 실행됨을 보여주었다.
본 논문에서는 친환경 이동 수단인 이륜 역진자 로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적으로 밸런싱 하기 위한 제어시스템을 구현하였다. 먼저 이륜 역진자 로봇의 제어시스템을 퍼지 제어구조로 선택하고, 적절한 소속함수 요소 값들을 지정된 3종류의 무게에 따라 시행착오적으로 구하였다. 임의의 무게에 따른 퍼지 소속 함수 요소 값을 구하기 위해 3종류의 무게에 따른 퍼지 소속함수 요소 값을 신경회로망으로 튜닝한 뒤 퍼지 제어시스템에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능 하도록 제어시스템을 구현하였다. 구현된 제어시스템을 실제 로봇에 적용시켜 본 결과, 기존의 퍼지 제어시스템에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 퍼지 제어시스템이 보다 우수함을 확인할 수 있었다.
퍼지 시스템의 퍼지 하이퍼그래프에 의해서 표현되었다고 할때, 퍼지 집합을 나타내는 퍼지 에지사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 또한 원소들 사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 본 논문은 이런 필요성에 따라서 퍼지 유사도를 측정하는 척도를 제안한다. 하나는 퍼지 집합 사이의 유사도를 측정하고, 또 하나는 원소 사이의 퍼지 유사도를 측정해 준다. 이 척도는 퍼지집합과 원소 개개의 유사성을 중시하고 시스템 분석 분야에서 이용될 수 있다.
실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.
단순히 퍼지만을 사용하여 시스템을 연동하는 경우와 퍼지로직을 같이 사용하여 침입 탐지 에이전트의 시스템 성능을 향상시키는 경우에 관한 연구로서, 블랙보드 기반의 비퍼지로직을 사용하는 경우와 블랙보드 기반의 퍼지 로직을 사용하는 경우을 비교한다. 또한 BBA를 통해 정적으로 대응하던 시스템을 향상시켜 동적 대응이 가능하게 구성하여 현실적인 시스템이 되도록 구성하였다. 대상 시스템의 성능을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 퍼지 시스템을 사용함으로써 false negative를 줄일 수 있었다. 분산 침입탐지를 위해 포함된 퍼지로직은 다양한 요소를 고려하기 때문에 침입의 성능을 높일 수 있다. 퍼지시스템을 사용하는 경우와 비 퍼지 시스템의 성능을 비교함으로써 퍼지 시스템의 성능 향상을 보이며, 이러한 비교를 통해 전체 시스템의 성능 향상을 보인다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.56-60
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1998
유고 감지 시스템은 검지기로부터 얻은 데이터를 분석하여 특정 구간의 유고 발생 여부를 판단하는 시스템으로 교통 관제의 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 속도, 밀도 그리고 교통량의 변화와 같은 다양한 유고 감지 변수를 어떻게 퍼지 시스템에 사용하는가를 보여주고 기존의 알고리즘이 안고 있던 문제점들을 해결하기 위한 퍼지 유고 감지 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해서 제안된 퍼지 유고 알고리즘의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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