• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.57-58
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1849-1850
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합의 확장으로 Type-1 퍼지 집합으로는 다루기 힘든 언어적인 불확실성을 다루기 위해 고안되었다. 대표적인 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System; FLS)으론 Mamdani FLS 모델과 TSK FLS모델이 있다. 본 논문에서는 Interval Type-2 TSK FLS를 구성한다. FLS 구성을 위한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 전.후반부 파라미터들은 오류역전파 알고리즘을 통한 학습으로 결정한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS와 Interval Type-2 TSK FLS를 설계하고 가스로 공정 데이터에 적용하여 성능을 비교 분석한다. 또한 노이즈를 추가한 데이터들을 통하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1851-1852
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• 2008

Type-2 퍼지 논리 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지 논리 집합의 확장한 것이다. Type-2 퍼지 논리 시스템은 외부 노이즈를 효율적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는 불확실성을 표현하기 위해서 전.후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부 멤버쉽 함수의 정점을 결정하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 멤버쉽 함수의 정점을 결정한다. 제안된 모델은 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 테스트 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치적인 예를 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.351-356
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• 2001

표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.23 no.3
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• pp.285-298
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• 1991

An example application of the fuzzy set theory is first made to a simple portion of a given accident progression event tree with typical qualitative fuzzy input data, and thereby computational algorithms suitable for application of the fuzzy set theory to the accident progression event tree analysis are identified and illustrated with example applications. Then the procedure used in the simple example is extended to extremely complex accident progression event trees with a number of phenomenological uncertainty issues, i.e., a typical plant damage state‘SEC’of the Zion Nuclear Power Plant risk assessment. The results show that the fuzzy averages of the fuzzy outcomes are very close to the mean values obtained by current methods. The main purpose of this paper is to provide a formal procedure for application of the fuzzy set theory to accident progression event trees with imprecise and qualitative branch probabilities and/or with a number of phenomenological uncertainty issues.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1547-1548
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• 2008

본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.842-848
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• 2008

This paper deal with uncertainty problem by using Type-2 fuzzy logic set for nonlinear system modeling. We design Type-2 fuzzy logic system in which the antecedent and the consequent part of rules are given as Type-2 fuzzy set and also analyze the performance of the ensuing nonlinear model with uncertainty. Here, the apexes of the antecedent membership functions of rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent membership functions of rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The proposed model is demonstrated with the aid of two representative numerical examples, such as mathematical synthetic data set and Mackey-Glass time series data set and also we discuss the approximation as well as generalization abilities for the model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.463-468
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• 2001

We propose a new similarity measure based on relative membership function (RMF). In this paper, the RMF is suggested to represent the relativity between fuzzy subsets easily. Since the shape of the RMF is determined according to the values of its parameters, we can easily represent the relativity between fuzzy subsets by adjusting only the values of its parameters. Hence, we can easily reflect the relativity among individuals or cultural differences when we represent the subjectivity by using the fuzzy subsets. In this case, these parameters may be regarded as feature points for determining the structure of fuzzy subset. In the sequel, the degree of similarity between fuzzy subsets can be quickly computed by using the parameters of the RMF. We use Euclidean distance to compute the degree of similarity between fuzzy subsets represented by the RMF. In the meantime, we present a new linguistic approximation method as an application area of the proposed similarity measure and show its numerical example.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2089-2090
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• 2006

본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.