• 전기의세계
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• v.39 no.12
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• pp.33-40
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• 1990

퍼지에 관한 응용은 1974년 Mamdani교수에 의한 steam엔진 제어 연구가 성공한 이래, 1980년에는 지하철 운전 제어등 실제 산업 현장에 이용되기 시작하였다. 특히 최근 1,2년 사이에는 일본을 중심으로 가전제품을 비롯한 많은 곳에서 퍼지 응용 예가 나타나기 시작하였으며 이와같은 추세로 당분간 더욱 활발히 진행되리라 본다. 본 원고에서는 최근에 국내외적으로 개발되고 있는 각 분야에서의 퍼지 응용예를 개괄적으로 설명하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.31-45
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• 2001

퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.441-451
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• 1999

본 논문에서는 퍼지숫자를 정렬하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 관심도나 선호도를 반영할 수 있는 방법을 제공하며, 퍼지숫자의 전체적인 가능성분포를 고려하는 평가함수를 방법은 사용자가 제사한 퍼지 집합과 만족도 함수(satisfaction fuction)를 이용하여 정렬 대상이 되는 퍼지숫자를 평가한 후 그 평가값에 따라서 순위를 정하게 된다. 만족도 함수는 두 퍼지숫자의 비교를 위해서 이전에 제안된 방법으로 퍼지숫자의 전체적인 가능성을 고려하는 특징이 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 퍼지숫자 정렬에 적용한 예와 기존의 방법과 비교한 결과를 보이며, 응용 예로서 의사결정의 문제에 적용한 결과를 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.2
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• pp.13-27
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• 1995

국내외 문헌을 조사해 볼때, 최적의 퍼지 함축을 선택하는 것이 퍼지 추론 및 퍼지 추론의 모든 응용 분야에서 근본적인 문제임을 알 수 있다. 그러나 많은 연구가들의 계속적인 연구에도 불구하고 개인적인 평가 기준과 사용되는 응용 모델에 따라 각기 다른 성능 평가가 이루어졌으므로 퍼지 함축의 선택 문제는 아직까지도 논란의 대상이 되고 있다. 최근 학습이론의 도입으로 퍼지 추론을 상당한 효과를 보았으나 퍼지 함축의 선택 문제와 관련된 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 퍼지 추론에 적용했을 때의 퍼지 함축의 선택 문제를 고찰, 분석한다. 즉 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속 함수를 조정함으로써 퍼지 추론 기관의 성능 향상뿐 아니라 폭 넓은 퍼지 함축의 선택이 가능하다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.3
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• pp.139-151
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• 1994

퍼지집합은 언어의 의미와 개념속에 포함되어 있는 모호성을 정량적으로 표현하기 위한 집합개념으로서 매우 자연스럽고 어느 누구나 쉽게 이해할 수 있는 이론이다. 일반적으로 퍼지집합은 기존의 Crisp 집합을 확장한 것으로서 부분집합과 정의함수를 1대 1로 대응시키는 것이다. 본 고는 퍼지집합론과 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어이론을 적용한 산업용 응용사례에 대하여 기술한다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.4 no.1
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• pp.89-95
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• 1995

퍼지 이론(fuzzy theory)은 정보의 애매성을 다루는 학문으로 과학에 주관성이 도입된 형태의 새로운 학문 분야이다. 인간의 사고를 수치화하고 이를 언어적으로 처리할 수 있는 퍼지 이론은 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야로서, 1965년 Lofti Zadeh 교수에 의하여 창안되었다. 초기 기초 연구 중심의 단계에서 현재에는 첨단 전자공학의 발달과 함께 퍼지 제어기의 농업 및 산업 응용이 활발해지고 있으며, 퍼지 칩이나 퍼지 컴퓨터의 개발까지 연구가 진행되고 있다.(중략)

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.1
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• pp.48-59
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• 2002

TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy models with linear equations consequents, which represent complex nonlinear systems very well with a few rules, can be easily identified systematically by using input-output data. Many algorithms designing TSK fuzzy controllers based on TSK fuzzy models, which guarantees the stability of the closed system, have been suggested. On the contrary, singleton fuzzy models with singleton consequents can be easily understood and adjusted. In this paper, in order to utilize the merits of TSK fuzzy systems and singleton fuzzy systems, an algorithm transforming a TSK fuzzy model into a singleton fuzzy model having the same input-output relation is suggested. The suggested algorithm is applied to a fuzzy modelling example and a fuzzy controller design example.

• 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.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.167-174
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• 2004

Zadeh(1965)에 의하여 도입된 퍼지이론은 최근 컴퓨터공학이나 산업공학에 응용되기 시작하면서 그 유용성이 확인된 후 여러 분야에서 관심을 갖기 시작한 새로운 이론이다. 특히 제 산업분야에서 나타나는 통계모델의 정확한 분석을 위한 퍼지이론의 이용은 그들 분야의 발전은 물론 새로운 통계분석 방법을 제시하는데 큰 의의가 있다하겠다. 이와 같은 중요성에 비추어 퍼지이론을 이용한 통계 분석을 학생들에게 효과적으로 학습시키는 것은 매우 중요한 일로서 이 연구는 통계분석방법을 퍼지이론으로 이해하고 또한 새로운 통계적 퍼지 모델을 어떻게 개발하고 응용할 것인가를 제시하고자 하는 교과목 연구이다. 이 연구가 향후 다양한 시대적 요구에 부응하는 새로운 교과목 개발의 전기가 되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.70-72
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• 2005

데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.