많은 제어분야에서 비선형성이 강하고 명확하지 않는 장치를 효과적으로 제어하기 위해 1973년 Mamdani가 퍼지이론을 스팀-엔진제어에 성공적으로 적용한 이후, 퍼지 이론이 이러한 분야에서 효과적으로 응용되고 있다. Nguyen과 Widrow에 의해 최초로 제안된 Fuzzy truck backer-upper problem은 퍼지 제어 이론을 바탕으로 자동차를 제어하는 대표적인 비선형 제어 문제이다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응적으로 트럭의 방향과 속도를 제어하기 위해서 방향 제어뿐만 아니라 속도 제어를 포함하는 퍼지 멤버쉽 함수를 설계하여 실제적으로 적용 가능한 적응적 퍼지 트럭 제어 시스템을 제안하고 Simulation을 통한 실험 및 검증을 수행한다.
본 연구는 기존의 실내 환경 관리시스템의 단순함에 퍼지이론을 부가하여 지능적으로 관리하는 것을 제안한다. 이 장치는 실내의 온도, 습도, 공기 오염도를 센서를 사용하여 측정한 후, 이를 아두이노를 활용한 제어 프로그램으로 보낸다. 계절별 적정 환경을 기준으로 만든 퍼지 규칙을 통해 쾌적한 실내 환경을 만들 수 있도록 에어컨, 제습기, 공기청정기를 제어하여 자동으로 실내의 환경을 관리해주는 지능적인 IoT 환경을 구축한다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 지능형 알고리즘인 퍼지 집합 이론을 이용하여 주변 노이즈에 매우 강한 특성을 보이며 학습 속도가 매우 빠른 새로운 패턴 분류기를 제안한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 기존 신경회로망의 학습 속도에 비해 매우 빠른 학습 속도를 보이며, 패턴 분류기의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 특성을 퍼지 집합 이론과 결합하여 퍼지 패턴 분류기의 일반화 성능을 개선하였다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 얼굴 인식 데이터를 이용하여 성능을 평가 하였다.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.
오늘날, World Wide Web의 탄생과 정보통신기술의 비약적인 발전에 의해 매일 방대한 양의 다양한 데이터들이 기하급수적으로 발생되고 있다. 이와 같은 데이터들에는 명확한 경계를 갖는 정보와 더불어서 퍼지정보가 포함되어 있다. 퍼지정보를 포함한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 데이터 분석 및 러프 데이터 분석에 관한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 내포된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론과 러프 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목하여 새로운 러프 클러스터링 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서 개발한 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.
본 논문에서는 진화 프로그래밍을 이용한 다기준 퍼지제어(MFC : Multicriteria Fuzzy Control)를 제안한다. MFC의 기본적인 아이디어는 출력응답의 속성을 분석하여 기존의 퍼지 제어에 퍼지 척도와 퍼지 적분 이론을 적용한 것이다. 퍼지 적분 평가를 위해서 rise time, overshoot, settling time의 세가지 속성이 사용된다. MFC를 통해서 이 세가지 속성을 조정할 수 있다. 진화 프로그래밍은 원하는 조정 특성을 갖도록 MFC의 퍼지 척도를 최적화한다. 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 퍼지 제어보다 우수함을 보인다.
일상생활에서 우리가 정하는 대상중에 명확하게 그 소속을 정의 할 수 없는 경우가 많다. 이러한 대상들을 수학적으로 다루기 위하여 퍼지집합의 개념을 도입하였다. 이 퍼지집합 개념은 각 대상이 속한다, 안속한다라는 이원론적인 논리오부터, 각대상을 그 모임에 속하는 정도로 이해함으로써 일반화된 개념이다.
선박 조종방정식의 비선형 요소를 고려한 선박의 자동조타시스템의 제어기를 설계하기 위하여 TSK (Takagj-Sugeno-Kang) 퍼지 이론을 이용하였다. TSK 퍼지모델은 비선형 시스템을 매우 효율적으로 표현할 수 있으며, 또 TSK 퍼지모델은 결론부가 선형식으로 이뤄져 있어 체계적인 제어기 설계가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 선박의 조종방정식을 TSK 퍼지모델로 표현하는 방법과 그 모델로부터 체계적으로 TSK 퍼지제어기를 설계하는 방법을 설명한다.
본 논문은 색료의 삼원색인 빨강, 노랑 및 파랑을 적절히 혼합하는 경우에 나타나는 색채를 추론하는 문제에 대하여, 퍼지이론을 적용하여 결과를 추론하는 문제를 다루고 있다. 즉, 인간이 색료의 혼합에 있어서 행하는 과정을 모사한 퍼지규칙을 바탕으로 삼원색의 색료가 일정 분량씩 혼합된 경우, 결과적으로 나타나는 색을 직접 실험을 통하지 않고 추론할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 구축된 시스템에 대하여 여러 가지 예를 통한 모의 실험을 수행하여 본 연구에서 구축된 색채혼합 시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 퍼지이론을 주식, 선물 등의 거래 시스템에 적용 분석해 보고 그 결과를 토대로 파라볼릭 SAR 지표의 성능개선에 적용할 수 있는 가능성을 제기하였다. 실제의 선물 데이터에 적용한 결과 기존의 파라볼릭 SAR 지표보다는 제안된 퍼지 SAR 지표가 매매횟수와 거짓신호를 적게 발생시키는 것을 확인할 수 있었다. 기존의 파라볼릭 SAR에서는 가속증분을 0.02로, 가속변수의 최대값을 0.2로 고정하는 것이 보통이나, 제안한 퍼지 SAR에서는 가속증분과 가속변수의 최대값이 퍼지규칙을 기반으로 조절되도록 하였다. 매매전문가의 경험적 지식을 단기 이평선과 중기 이평선 사이의 이격과 단기 이평선의 기울기를 기반으로 퍼지 규칙화하여 사용하므로, 퍼지 SAR의 가속증분과 가속변수의 최대값이 진행추세에 종속하여 조절된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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