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)
교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.
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.
본 논문에서는 퍼지제어 이론을 적용한 전지 유압 속도제어 시스템을 설계하였다, 최적의 퍼지 추론법을 유도하기 위해서 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 최적의 샘플링 시간, A/D 및 D/A 변환기의 비트수를 결정하였고, 퍼지 입출력 변수의 형태, 퍼지 관계 행렬의 크기, 비퍼지화 방법 등을 시뮬레이션화하여 최적의 제어조건을 결정하였다, 전기유압 서어보 시스템에 적합한 퍼지 알고리즘은 Lsrsen 추론법, 비퍼지화 방법으로는 무게중심ㅂ버, 9*9 퍼지관계 행렬, 등간격의 삼각형 입출력 변수, 오차의 퍼지집합 및 오차 변화분의 퍼지집합이 각각 40과 5 일때 제어가 가장 잘 되었다. PID 제어방법과 비교할 때 퍼지제어가 우수한 성능을 보였으며,시스템의 등록성이 변할 때도 퍼지제어가 PID 제어 보다 적응이 잘 됨을 확인하였다.
여러 가지 고급 제어 이론들에 관한 연구가 심도있게 진행되고 있음에도 불구하고 아직까지 산업현장에는 여러가지 변형된 형태의 PID 제어기가 널리 사용되고있다. 이는 PID 제어기 자체가 가진 제어 구조의 단순성, 효율성, 강건성, 그리고 제어 기술자들에 대한 친밀감 등에 기인한다. 또한 요즘 제어 분야에서는 퍼지 이론을 도입하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 퍼지 이론을 사용해서 거의 모든 함수들을 근사화시킬 수 있다는 연구 결과들이 발표되면서 수학적으로 안정성 및 강건성을 명확히 증명하기에 다소 미흡하였던 퍼지 논리 제어에 관한 연구가 활기를 띠고 있다. 본 논문에서는 먼저 간단한 퍼지 제어기로부터 선형 PID 제어기를 유도한다. 그리고 나서 다소 일반적인 경우의 퍼지 제어기를 사용하여 산업 현장에서 가장 널리 사용되고있는 선형PID 제어기를 유도하여 결굴 PID 제어기는 퍼지 제어기의 일종에 불과함을 입증할 것이다.
현재 생명공학은 급속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 만들어지는 생물정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 기술 중의 하나인 마이크로어레이 기법은 현재 질병의 진단 및 신약 개발 등을 위해 사용되고 있다. 마이크로어레이 유전자 발현에 관한 분석은 크게 유의한 유전자 추출, 클러스터링, 분류 및 유전자 네트워크 구축 등으로 볼 수 있다. 유의한 유전자 식별을 위한 통계학적 방법으로 T-test 및 Wilcoxon Rank Sum test 등이 있다. 최근에는 수정인자를 추가하거나 혹은 퍼지이론 등의 지능정보 이론을 추가하여 그 계산결과를 좀 더 상세화하고 세분화하는 연구들이 계속되고 있다. 본 논문에서는 두 개의 그룹에서 발현된 유전자들 중 유의하게 발현되는 유전자를 식별하기 위한 방법으로 퍼지이론을 도입하여 유의한 유전자를 규명하는 FST(Fuzzy Significance Test) 방법을 제안한다.
본 연구에서는 성공적인 전자상거래시스템 관리를 위하여 지능적 검색 에이전트 모델을 제안했다. 퍼지 이론은 모호한 키워드 조건에서 시스템이 검색을 수행해야 할 경우에 매우 유용한 방법이다. 따라서, 퍼지 이론을 이용하여 고객의 모호한 검색어를 효과적으로 처리할 수 있는 모델을 제안했다. 이를 통해, 다른 크리스프한 검색어 환경에서의 시스템에 비해 상대적으로 적합한 결과를 도출할 수 있음을 확인했다.
본 연구는 용접게에 퍼지이론을 적용하여 작업자의 비숙련성 및 용접모재의 형상에 따라 변동되는 아크상태에 항상 일정하게 유지되도록 하는 제어방식ㅇ르 제안한다. 기존의 방식은 작업자 스스로 아크상태를 판단하고 아크길이의 변화를 주었다. 이에 비하여, 퍼지 용접기는 적업자가 기준 용접전압 및 용접전류를 설정한 후, 용접을 할 때 발생하는 아크상태를 숙련자의 경험에 바탕을 둔 퍼지제어기를 이용한다. 그러므로써 퍼지제어기의 출력부가 출력전압을 조절하여 균일한 용접효과가 나오도록 하는데 목적을 두었다.
정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 개인의 적성을 판단하는 문제를 처리하기 위한 가중치 퍼지추론 알고리즘을 제시하고, 지식표현을 위해 퍼지 집합 이론과 퍼지 생성 규칙들을 이용하였다. 거리척도에 서는 퍼지값이 높은 구간의 척도를 낮은 구간의 척도에 비례하여 유사성을 구하였다. 또한, 가중치를 정량화한 값과 척도값을 연산하여 유사성을 나타냈고, 추출된 항목과 규칙과의 가능성을 구하였다. 여기서, 결과는 수검자들이 응답한 값들에 따라 임의의 직업군이 적당한 지를 나타내기 위해 확신도로 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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