본 논문에서는 박테리아에서 생성되는 생체 계면활성제인 emulsan의 생산을 위한 유가식 배양에서 에칸을 농도의 제어에 퍼지기법을 적용하였다. 기절저해가 있는 유가식 배양에서 emulsan의 생산을 향상시키기 위해 최대 비성장속도를 갖는 최적 기질농도가 유지되도록 기질인 에탄올의 공급 속도가 조절되어 졌다. 생물반응기에서 Acunetobacter calcoaceticus RAG-1 박테리아를 회분식과 유가식으로 배양 실험하여 최적 에탄올 농도를 구하고, kinetic 모델을 제시하였다. 배양실험의 결과와 지식을 바탕으로 퍼지 규칙을 구성하였다. 퍼지 제어기에서 제어 입력변수는 기질농도의 최적치와 운전치의 오차와 오차의 변화로서 구성되고, 제어 출력변수는 기질 공급 속도의 변화량으로 구성되었다. 멤버쉽 함수를 입력변수의 퍼지 집합화 과정을 통하여 구하였고, 최소-최대법과 무게 중심법을 이용하여 출력 제어값을 구하였다. 유가식 배양의 전산모사와 실험 결과에서 퍼지제어 기법은 최적 기질 농도를 정확히 제어하였으며, emulsan 생산은 향상되었다.
본(本) 논문(論文)에서는 인공조림임분경영계획(人工造林林分經營計劃) 문제를 해결하기 위하여 임업(林業)에서 최근 새롭게 적용되고 있는 퍼지 다목표(多目標) 선형계획법(線型計劃法)을 소개한다. 우선 퍼지 집합이론(集合理論)이 간략하게 설명되고 퍼지 선형계획법(線型計劃法) 및 퍼지 다목표 선형계획법이 개념적으로 소개된다. 그 다음 연구대상지역의 자료를 분석하여 표준적(標準的) 선형계획(線型計劃)모델이 구성되고 이 모델의 컴퓨터 계산에 의해 4개의 목재가격(木材價格) 범위에 대한 최적해(最適解)(순현재가(純現在價))가 각각 계산된다. 이 선형계획모델은 불확실한 4개의 목재가격정보를 조정하기 위해서 퍼지 다목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델로 재구성된다. 그리고 이 퍼지 모델의 계산에 의해 절충최적해(折衷最適解)가 얻어지게 된다. 4개의 목재가격 범위에 대해 얻어진 4개의 최적해와 하나의 절충최적해가 비교(比較)되고 논의(論議)된다.
본 논문에서는 한 개의 서버와 시스템용량 K를 갖는 M/M/1/K 큐잉네트워크모델에 펴지집합이론을 적용한 퍼지 M/M/1/K 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 작업의 도착율과 서버의 서비스율의 형태가 언어적 속성으로 표현될 때, 이 모델을 사용하여 시스템의 해석이 가능해진다. 시스템의 평가를 위해서 시스템내 평균작업수, 작업 평균진입률, 그리고 작업 평균소요시간 등 시스템의 주요 평가측도를 유도하였다. 퍼지 작업 환경에서 이러한 결과식들의 유효함을 검증하기 위하여, 제안된 모델에 다양한 퍼지도착율 ${\lambda}$와 퍼지서비스율 ${\mu}$에 대하여 시스템용량 K 값의 변화에 따른 성능평가를 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 그 결과가 제안한 퍼지 모델에서 예측한 평가와 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.
정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.
본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.
퍼지관계 개념에 기반한 BK-FIRM(Bandler-Kohout 퍼지정보검색기법)은 형태론에 입각한 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 퍼지정보검색기법이다. BK-FIRM은 시소러스 자동 구축 기능, 검색 결과의 퍼지화된 우선 순위 제공과 같은 장점을 가지고 있다. 그러나, BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 다양한 분야 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 축소용어집합을 이용하여 BK-FIRM의 시간복잡도를 낮춘 A-FIRM(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색모델)을 소개하고 이를 정보검색시스템으로 설계 및 구현한 A-FIRS(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색시스템)를 구현한다. A-FIRS는 크게 문서베이스와 시소러스를 구축하는 전처리부(preprocess unit)와 사용자의 검색요구를 처리하여 문서를 검색하는 실시간처리부(real-time process unit)로 나누어지며, 각 처리부는 기능적 특성에 따라 4개의 처리단계로 구성된다. A-FIRS는 WWW 기반 환경과 연동하도록 설계되었으며, WWW 환경의 사용자로부터 주어진 검색요구를 처리하여 검색결과를 제공한다.
본 논문에서는 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 노이즈에 강한 특성을 보이는 퍼지 집합 이론을 이용한 새로운 패턴 분류기를 제안 한다. 기존 인공 신경망에 비해 학습속도가 매우 빠르며, 모델의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 퍼지 패턴 분류기에 적용하여 퍼지 패턴 분류기의 학습 속도와 패턴 분류 일반화 성능을 개선 한다. 제안된 퍼지패턴 분류기의 학습 속도와 일반화 성능을 평가하기 위하여, 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용한다.
본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이산 시간 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템에 대한 출력 추종 제어기 설계에 관하여 연구한다. 출력 추종 제어기의 설계를 위하여 이산 시간 TS 퍼지 시스템을 불확실성을 포함한 선형 시스템의 집합으로서 표현하는 기법을 제시한다. 시스템의 상태에 대하여 어파인 변환을 하여 출력 추종 제어문제를 안정화 문제로 변환한다. 점근적 추종성능을 보장하는 제어기 설계를 위한 충분조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현되면 주어진 제어기 설계의 해는 여러 가지 수치적 기법을 이용하여 효율적으로 구해질 수 있다. 트레일러 트럭의 임의의 위치에 후진 주차시키기 위한 제어기 설계의 예를 통하여 본 논문에서 제안한 추종 제어 기법의 효용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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