인공지능 기법들은 여러 분야에 걸쳐 다양하게 사용되고 있으며, 특히 최근들어 지능형 제어기법으로 전력 전자 분야에도 많이 적용되고 있는 추세이다. 따라서 본 글에서는 전력전자 분야에 전문가 시스템, 신경회로망 및 퍼지논리를 적용한 예와 신경회로망과 퍼지논리의 융합에 대하여 정리 및 고찰해보고자 한다.
본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.
PID제어기의 파라미터의 조정 방법이 전문가의 경험적 지식과 플랜트 스텝응답 파형 모양에 기초하여 퍼지 싱글톤 추론에 의해 행하는 방법을 나타내었다. 파라미터 조정방법은 두 레벨이 있다. 높은 레벨은 모델링 할 수 없는 플랜트 특성에 대하여 전문가의 Know-how에 기초하여 제어기의 수정계수를 결정하는 것이다. 저 단계는 Ziegler-Nichol 의 한계 감도법의 응답 특성에 의해 특정 계수를 결정한다. 마지막 단계는 량과 제어응답 파형의 면적법에서 얻은 특정량에서 조정 규칙으로 취하고 퍼지추론에 수정 계수와 특정계수로 조정규칙을 만들어 퍼지 싱글톤 추론에 의해 PID제어기의 각 파라미터를 적정한 값으로 자동조정 하는 법을 나타내었다.
본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망-퍼지 하이브리드 제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과, 제안한 속도제어기가 신경망제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 속도제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험 결과를 관찰하였다.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
본 논문에서는 온도제어에 있어서 수동식 로온도 제어 전문가의 행위와 유사한 결과를 나타낼 수 있도록 퍼지 제어 룰과 퍼지 변수 및 퍼지 추론 등을 이용하여 밸브의 Gas-to-Air 비율을 조절하는 적응 퍼지 제어기를 설계하였다. 이를 적용한 가스로 자동온도조절 시스템을 개발하고 온도와 소결된 세라믹 시료의 불량률 평가를 통해 그 성능이 우수함을 확인하였다. 적응 퍼지 제어를 이용한 제안 시스템의 온도오차의 경우 학습 전은 약 ${\pm}20^{\circ}C$ 이상 생기던 것이 학습 후에는 ${\pm}2^{\circ}C$ 내외로써 입력 온도 프로파일을 우수하게 추종해 냄을 확인할 수 있었다. 또한 기존 수동로 시스템과 제안된 시스템 간에 세라믹 제품 소결 후의 불량률을 비교하기 위해 시료 A와 B에 대해 각각 두 번에 걸쳐 실험하였다. 불량률을 확 인한 결과 개선효과가 시료 A와 시료 B에 대해 각각 평균 50.5% 와 48.4%로 상당히 좋아짐을 확인하였다.
퍼지제어, 신경망, 유전알고리즘은 시스템의 지능을 좀 더 높게 만들기 위한 알고리즘들이다. 본 논문은 원하는 응답을 얻기 위해 유전알고리즘을 사용해서 퍼지제어기를 최적화시켰다. 또한, 보상된 퍼지제어기는 두 개의 제어규칙을 갖는다. 하나의 제어규칙은 오버슛과 과도응답영역에서 일어나는 상승시간을 감소시키기 위해 사용하고 다른 하나는 정상상태오차를 줄이고 수렴영역에서의 수렴을 빠르게 가져가기 위해 사용된다. 유전알고리즘 제어기는 두 개의 퍼지 룰 베이스의 최적한 교체시기를 찾기 위해 사용하며 퍼지-유전알고리즘 제어기는 재생산, 교배와 변이의 과정을 갖는다. 그리고 유압서보 모터 제어시스템에 적용하여 제안한 알고리즘을 실험하였다. 실험 결과 보상된 FUZZY-GA제어기가 두 개의 룰 베이스를 갖는 퍼지제어 기술에 비해 좋은 제어성능을 가짐을 관찰하였다.
본 논문은 RF모듈과 초음파 센서들을 설치한 밀폐된 공간에서 이동 로봇을 사용해 위치인식과 속도제어에 대한 내용으로 구성하였다. 두 개의 퍼지 룩업 테이블은 설정값에 대한 듀티비 로서 선택한다. 출발점과 커브지점에서 기본퍼지규칙 보다 이중퍼지 규칙을 갖는 이동로봇이 수렴시간을 줄일 수 있었다. 또한 이중 룩업테이블의 교체시간은 e-${\Delta}e$위상 평면내의 특이점인 b1,c1,d1에서 발생한다. 룩업 테이블 중 하나는 과도영역에서 상승시간을 줄이기 위해 사용하고 다른 하나는 정상상태 오차를 줄이고 설정값에 빠르게 수렴하기 위해 사용한다. 퍼지 제어기를 갖는 실내 위치 인식 로봇 제어시스템을 통한 실험의 결과로서 퍼지 제어 알고리즘의 유용성을 확인하였고 이중 퍼지 제어 룰을 갖는 로봇이 하나의 룰 테이블을 갖는 로봇에 비해 개선된 속도 응답을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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