본 논문에서는 곡선근사법과 뉴로퍼지 시스템의 열전도도 추론을 이용하여 대기온도의 변화에 관계없이 재질의 온도응답을 분류하기 위한 시스템을 제안한다. 재질의 온도응답은 정상상태에 도달하는데 장시간이 소요되며, 과도상태에서는 잡음을 포함하고 있기 때문에 실용화하는데 문제점이 있다. 제안하는 방법은 온도응답곡선의 과도상태만을 곡선근사법에 의해 지수함수화함으로써 단시간에 계측이 가능하고 측정중의 잡음을 없앨 수 있다. 뉴로퍼지 추론을 이용하여 임의의 대기온도 하에서 재질의 열전도도를 추론함으로써 열전도 특성의 복잡한 성질을 수학적으로 해석해야하는 문제점을 극복하였다. 이를 위해 인간의 손가락과 유사한 구조의 재질 온도응답센서를 제작하고, 하드웨어를 구현하였으며, 곡선근사화와 뉴로퍼지 알고리즘에 의한 분류 소프트웨어를 개발하였다.
본 논문에서는 문자인식이 가능하도록 줌, 포커스를 제어하여 한글 문서 영상을 확대/축소하는 시스템을 구현하였다. 한글 문서 영상에서 확대/축소 할 영역이 지정되면 그 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 Step모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문서 영상이 입력되면 문자인식이 가능한 크기만큼 줌을 제어하고, 피드백 되어진 영상으로부터 조정된 줌에 맞는 포커스로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암 차이에 의한 미세 조정을 하였다. 이 경우, 줌 및 포커스는 퍼지 추론으로 .제어하는 DC모터로 조정하였다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.
본 논문은 퍼지이론을 조리법에 적용함으로써 지금까지 자료조사를 근거로 하여 관능검사를 토대로 제시된 한국요리의 표준화 방법을 체계화하고 쉽게 응용할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 비빔밥을 중심으로 퍼지 이론을 적용하였으며 식품 조리법의 판정기준인 관능지수를 퍼지 이론에 적용하여 추론하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 재료의 분량에 따른 관능지수의 변화에 대한 매우 제한적인 경우에 대해서 제시를 했지만 더 많은 재료의 분량 및 조리방법 등을 고려하면 더욱 정확하고 보편적인 관능지수를 직접 조리를 하지 않고 시뮬레이션에 의하여 추론할 수 있다. 본 논문에서는 그 기초적인 연구로 퍼지 이론을 소개하고 비빔밥을 중심으로 기본적인 방법을 제시하였는데 이 퍼지이론의 도입은 조리법의 과학화 및 전산화를 용이하게 하며, 환자의 체계적인 영양관리와 어린이, 노약자 등 식이요법이 필요한 사람들과 조리법이 한정적인 특정지역에 적용하여 다양한 방법을 모색할 수 있을 것으로 생각된다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
국내 광산에서 많이 적용되어 왔던 주방식 채굴법 및 위경사 중단붕락법은 그 특성상 지표, 특히 천부에서의 침하 발생 가능성을 많이 내포하고 있다. 특히 이들 광산에 대한 갱내도 및 채굴작업에 대한 기록이 완전하지 않고, 또한 국부적인 지질학적 정보가 충분치 않아 지반침하, 특히 싱크홀 형태의 침하를 예측할 수 있는 기법을 표준화하기가 매우 힘들다. 본 연구에서는 폐광산 지역에서의 지반침하 가능성을 예측하기 위해 퍼지추론기법을 적용하였다. 이 기법은 지반침하의 발생가능성을 예측함에 있어서 그 과정의 단순함은 물론, 지반 및 광산에 대한 정밀한 자료가 부족하더라도 비교적 신뢰도 있는 예측결과를 만들어 낼 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 프로그램은 이미 지반침하가 발생한 경북 봉화지역의 금호광산 및 충주 이류지역의 충주본산광산에 대해 적용됨으로써, 퍼지추론기법을 바탕으로 하는 지반침하 발생가능성 예측 프로그램의 적합성을 도출하였다.
이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거 기에서 퍼지제어 시스템에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 소요 신호와 에러 신호 사이의 상호상관계수와 소요 신호와 추정된 신호 사이의 상호상관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 if-then 추론규칙을 이용하여 max-min 합성하였으며, 합성된 결과를 무게중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화 그리고 동시통화시 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 퍼지 동시통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 추정할 수 있었으며 동시통화시에 반향경로 변화에도 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.
지구 온난화로 인한 이상기후 현상이 지속적으로 발생됨에 따라 풍수해의 저감과 수자원의 효율적인 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내의 경우 주요지점의 상류에 댐을 건설하고 댐 상류의 저류공간을 이용하여 홍수를 저감하고 수자원을 확보하는 것이 가장 일반적으로 사용되고 있는 홍수대응과 수자원 활용 방안이다. 수자원 문제를 해결하기 위한 다양한 기법들이 연구되고 적용되고 있지만, 수자원 문제는 불확실성과 애매모호함을 내포하고 있어 풍수해 피해 저감과 한정된 수자원의 효율적인 활용을 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 수자원 문제에 내포되어 있는 불확실성과 애매모호함을 해결하기 위해, 인간의 사고과정과 유사한 추론과정을 통해 애매모호함을 처리하는 데 강점을 가진 퍼지추론기법을 적용하여 저수지 퍼지최적운영 모형을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 또한 기후변화를 고려하기 위해, 일반적으로 발생하고 있는 홍수뿐만 아니라 이상홍수 발생의 경우도 고려하여 저수지 운영모형을 개발하였다. 저수지 운영모형 개발을 위해 다음과 같은 과정을 통해 퍼지최적운영모형을 개발하였다. 우선 선형계획법을 사용해 일반적인 홍수와 이상 홍수 유입시 저수지 최적연계운영을 실시하여 최적운영규칙을 추출하였다. 그리고, 최적운영을 통해 추출된 각각의 운영규칙을 퍼지기법을 도입하여 퍼지운영규칙으로 정리하였다. 마지막으로, 정리된 각각의 퍼지운영 규칙을 조합하여 이상홍수를 고려한 저수지 운영규칙을 구성하였다. 본 연구에서는 낙동강 상류에 위치한 다목적댐인 안동댐과 임하댐 유역을 시험유역으로 선정하여 모형을 개발하였고, 일반적인 홍수로는 안동댐과 임하댐에 각각 100년 빈도의 홍수가 유입되는 것을 가정하였으며, 이상홍수로는 각의 댐에 극한홍수(PMF)가 유입되는 것으로 설정하였다. 개발된 저수지 운영모형을 통해 시험유역의 저수지 운영을 모의한 결과 각 댐의 유입량자료와 저수지 저류량 자료, 하류지점의 유량자료만을 사용하여 간편하고 신속하게 저수지 운영을 수행 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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