일반화된 삼각함수 퍼지집합은 삼각함수 퍼지수의 일반화이다. Zadeh([7])는 확률을 이용하여 퍼지이벤트에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 정규분포와 지수분포를 각각 이용하여 실수 $\mathbb{R}$ 위에서 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 정의하고, 일반화된 삼각함수 퍼지집합에 대하여 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 계산하였다.
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.
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.
퍼지 시스템의 퍼지 하이퍼그래프에 의해서 표현되었다고 할때, 퍼지 집합을 나타내는 퍼지 에지사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 또한 원소들 사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 본 논문은 이런 필요성에 따라서 퍼지 유사도를 측정하는 척도를 제안한다. 하나는 퍼지 집합 사이의 유사도를 측정하고, 또 하나는 원소 사이의 퍼지 유사도를 측정해 준다. 이 척도는 퍼지집합과 원소 개개의 유사성을 중시하고 시스템 분석 분야에서 이용될 수 있다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.
퍼지 논리는 1965년 Zadeh[13]에 의하여 소개된 이후 꾸준히 확장, 발전하였다. 퍼지 논리와 관련된 수학사 및 수학교육 논문[1, 2, 3, 4, 5, 7]들이 많이 발표 되었지만 정작 퍼지 논리의 창시자인 Zadeh에 대한 연구 논문은 아직까지 나오지 않았다. 본 논문에서는 Zadeh의 생애와 업적을 알아보고 이를 통해 우리가 배워야 할 점들에 대해 논의한다. 또한 이가 논리, 다가 논리, 퍼지 논리, 직관주의 논리 및 직관적 퍼지 집합을 비교, 분석해보고 직관적 퍼지 집합에서 '직관적(intuitionistic)'이라는 용어의 부적절성에 대해 논의한다.
퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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