본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
표준화된 매개변수 소속함수에 기반을 둔 언어적 케이스 기반 퍼지 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법은 선형 시간 복잡도를 갖는 퍼지 추론을 위한 효율적인 방법을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 추론의 속도를 개선하는데 사용될 수 있다. 언어적 케이스 기반 퍼지 추론 과정에서 표준화된 매개변수 소속함수에 기반을 둔 언어적 케이스 색인과 검색 방법을 제시한다. 이는 기존의 언어 근사 방법과 비교할 때 상대적으로 빠르게 계산될 수 있다. 공학적인 관점에서 이는 가치 있는 장점이 될 수 있다.
원자력시설의 비상사태 시 주변주민을 보호하기 위한 비상대응행위의 효과를 평가할 필요가 있다. 비상대응행위는 지역특성과 개인 행동특성에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있으므로, 비상대응행위를 나타내는 변수들은 특정 값을 갖기보다는 일정구간에 분포되는 값을 갖는다. 대부분의 기존 비상대응모델에서는 계산을 단순화시키기 위하여 가정을 통해 특정 값을 사용한다. 단순화 과정중에 필연적으로 정보의 손실이 발생되어 결과적으로 비상대응 모델은 큰 불확실성을 포함하게 된다. 피지이론은 변수의 불확실성을 계산에 포함시켜 엄밀한 계산을 통해 정보손실을 최소화시키면서 계산결과를 얻어낼 수 있는 수학적인 도구를 제공해 준다. 본 연구에서는 퍼지집합, 퍼지추론, 퍼지관계 등의 이론을 응용하여 원자력시설의 비상사태 시 비상대응효과를 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 모델의 장점은 언어변수를 이용하여 지역특성을 표현하고 전문가의 의견을 반영하여 비상대응효과를 평가하므로, 단순화 가정중에 유발되는 정보의 손실을 줄일 수 있는데 있다. 비상대응 모델내의 불확실한 변수에 대한 퍼지이론의 응용성을 개선하기 위해서는 전문가의 의견을 반영하여 변수들에 대한 적합한 멤버쉽 함수와 퍼지조건문을 확립할 필요가 있다.
같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값을 다루기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 사용해서 인접 언어 값에 대한 개인의 주관성의 차이를 명확히 발견할 수 있다. 제안된 방법은 같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값들 사이의 숨겨진 관계를 발견하기 위한 유용한 도구로 이용될 수 있다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 전문가시스템, 퍼지 의사결정 트리, 퍼지 인지 지도등과 같은 퍼지 시스템 개발 분야에서 지식 획득의 정확성을 개선하기 위한 기초를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법을 다수의 전문가들 사이의 집단 언어 평가에 적용하였다.
데이터베이스에 대하여 아무런 지식이 없는 일반인도 데이터베이스를 쉽게 검색할 수 있도록 언어변수를 사용한 질의 및 질의 확장에 의한 효율적인 데이터베이스 검색 시스템을 설계한다. 언어 변수의 퍼지와 및 질의 확장을 위해 퍼지 소속함수, 개념 계층, 유사 관계 등을 적용하며, 한의원 데이터베이스를 사례로 하여 프로토타입을 구현하고 실험 및 평가를 한다.
표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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