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)
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.
이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
정보의 중요성과 함께 컴퓨터를 중심으로 급속하게 발전한 정보기술은 정보를 가공하고 의사결정에 도움을 주며 전략적 차원에서 우위를 가지게 하는 역할을 하였고 조직의 구조를 근본적으로 개편하였다. 이로 인해 새로운 개념인 '가상기업'을 창출하였다. 본 논문은 정보화 사회에 기업의 경쟁력을 극대화할 것으로 예상되는 가상기업의 모델을 제시하고 실제적인 가상기업 구축방법을 제시하는 목적이 있다. 먼저 아직 초기 단계의 개념인 가상기업의 개념 정립을 위해 인터넷 자료와 문헌 연구를 통하여 가상기업에 대한 모델을 제시하였고 모델에서는 기존 연구들을 종합하여 가상기업의 정의를 내리고 정의를 중심으로 특징과 단점을 제시하였다. 다음으로 퍼지이론을 응용하여 가상기업의 구축방법을 제시하였다. 구축방법으로는 퍼지이론이 크게 세 부분에 적용이 된다. 첫째로 퍼지이론이 사용되는 부분은 현재의 업무를 분석하여 기존의 업무와 유사성을 찾는 작업이다. 분석된 업무를 통해 제시된 기준을 이용하여 기존의 업무와 유사한 성격을 가진 기존 업무를 찾고 이 업무를 효과적으로 수행 한 팀들을 찾는 작업이 이루어진다. 둘째로 각 팀의 능력을 상대적으로 평가하는 방법에 퍼지 Rank Ordering 방법을 사용한다. 여러 팀이 기존의 업무를 수행한 결과 나타날 때 각 팀의 이번 업무에서 요구하는 기준에 상대적으로 만족하는 정도를 파악한다. 마지막으로 퍼지 종합적 평가 방법을 이용하여 가상조직의 업무에 적절한 팀을 찾아내는 작업을 한다.
본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간 값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 영상에서 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태에서 영상이 이진화되는 것을 확인하였다.
퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.
본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.
본 연구는 우리나라 수색구조 구역에 대한 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼지로직과 퍼지측도와 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 똔 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분댑을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 부산 수색 구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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