• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.498-503
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• 1998

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.67-76
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• 1995

퍼지 제어기에 관한 최근 연구에서, 연산의 간략성을 위해 퍼지 제어 규칙의 후건부에 대하여 퍼지 집합 대신에 크리스프 값을 사용하는 크리스프 타입 퍼지 제어기 모델이 다양한 분양의 응용에 널리 이용괴고 있다. 이 논문에서는 max-min 추론법 및 product-sum 추론법에 기초한 크리스프 타입 퍼지 제어기의 동특성을 해석하였다. 해석결과, 크리스프 타입 퍼지 제어기는 근사적으로 PD 제어기와 같이 동작함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제26권1호
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• pp.76-80
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• 1990

비선형의 특성을 갖고 있는 DC 서보 모터의 속도 제어에 퍼지 제어기의 사용을 제안하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 모델로부터 설계되며, 그 퍼지 모델은 시스템의 입출력 데이터로 인식되고 비선형 시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있다. 따라서 퍼지 모델로부터 설계되는 퍼지 제어기는 시스템의 비선형 특성이 잘 반영되어지며 그러한 점은 서보 모터의 속도 제어에 응용한 결과 잘 알 수 있었다. 즉 퍼지 제어기에 비해 고속 제어가 가능해졌으며 정상 리플(ripple)이 감소하였다. 또한 이 퍼지 제어기에서 사용되는 퍼지 집합의 멤버쉽 함수는 간단한 선형 구분 함수이므로 퍼지 제어기도 간략한 형태로 표현되었다

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제19권2호
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• pp.109-120
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• 1994

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.125-128
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• 2004

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation (이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고, 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이러한 일반적인 LQR Q-learning(이하 LQRQL) 학습방법에 퍼지 모델을 이용하여 제어기를 설계하는 방법을 고려하고, 일반적인 LQROL 기법과 본 논문에서 제시한 방법의 결과를 비교하여 응용 가능성을 살펴보았다.

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 1998년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.360-364
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• 1998

지금까지, 천의 주관적인 태평가는 역학적인 특성에 의하여 결정된다고 연구되고 있다. 특히 KES-FB 시스템은 천의 역학적인 특성을 통계학적인 방법으로 객관화한 소프트웨어이다[1], 대체적으로 직물에 비해 편성물은 측정의 어려옴, 지역적인 기후특성, 문화적인 차이 때문에 태를 평가하는데 적용하기 난해한 면이 있다[2]. 종합적인 태는 천의 사용 용도와 사람의 정신적인 특성에 대한 반영이 개입되어야 하므로 적용하기에 곤란하지만, 최근에 응용되고 있는 퍼지이론과 신경망이론을 통하여 전체적인 태평가가 가능하리라 본다. (중략)

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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• pp.71-72
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• 2001

인터넷에서의 전자메일 서비스는 상호 정보 교환과 최신 정보를 얻는 수단으로 이용되고 있으며 인터넷 사용자의 증가와 함께 수신되는 메일의 양도 증가한다. 수신되는 메일의 양이 증가할수록 사용자가 원하는 정보를 찾고, 관리하는 시간도 메일의 양에 따라 증가한다. 본 논문에서는 수신된 방대한 양의 메일을, 중요도나 주제에 따라 분류, 저장, 삭제하는 등을 관리 할 수 있는 전자메일 에이전트를 설계하고자 한다. 이 에이전트는 다른 에이전트들과의 상호협력을 통하여 긴급한 개인 메일을 사용자에게 즉시 전달할 수 있으며, 퍼지추론을 사용하여, 사용자가 원하는 정보만을 필터링 하여 방대한 메일링리스트의 메일들을 스스로 관리할 수 있게한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.43-54
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• 1997

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.625-631
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• 2004

일반적으로 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 명제의 확신도를 구간 값 퍼지 집합으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지 추론을 하는 것이 가능하게 된다[15］. 본 논문에서는 퍼지 페트리네트와 이 네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 구간 값 퍼지 집합 추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 퍼지 페트리네트로 모형화 된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도와 규칙의 확신도는 구간 값 퍼지 집합으로 표현한다. 제안한 구간 값 퍼지집합 추론알고리즘은 규칙기반시스템에서 더 유연한 퍼지추론을 하는 것을 가능하게 한다.