• 콘크리트학회논문집
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1022-1031
• /
• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.219-229
• /
• 1994

This paper describes an expert system on the cylindrical grinding operations in order to establish the optimum grinding conditions, which satisfy the maximum removal rates, considering the several constraints of grinding power, workpiece burn, chatter vibration and surface roughness. Specialized knowledge of the grinding operations are acquired from the actual operation database. Coefficientis in the experimental equations are obtaines through the fuzzy regression model based on the fuzzy set theory, and are stored in the actual operation database. The developed system is capable of determining the optimum grinding conditions taking into account some problems, and practical examples of implementaion are described.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.61-67
• /
• 2007

전력수요예측은 전력계통의 운용을 위해 필수적이다. 따라서 다양한 방법이 제시되어 왔으며, 특히 특수일의 수요예측은 평일과 구분되며, 부하 패턴을 축출하기에 충분한 자료 확보가 어려워 예측 오차가 크게 나타난다. 본 논문에서는 특수일의 부하예측 정확도를 개선하기 위해 퍼지 최소자승 선형회귀 모델을 분석한다. 4종류의 퍼지 최소자승 선형회귀 모델에 대해 분석과 사례연구를 통하여 가장 정확한 모델을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
• /
• pp.245-251
• /
• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.442-445
• /
• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.267-272
• /
• 2010

본 연구에서는 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계, 영향도를 분석하고, 기업문화의 유형 평가모델에 의하여 유형을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 중소기업의 구성원을 대상으로 설문을 통해 구한 314개의 데이터를 사용하여 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계는 상관분석을 통해, 기업문화의 유형별로 어떤 기업문화 구성요소가 영향을 주는 정도에 대해서는 회귀분석을 통해서 분석하였다. 마지막으로 기업문화 유형의 평가모델 분석은 퍼지시스템을 이용하였다. 본 연구에서의 기업문화 유형의 평가모델은 가능적인 면과 필연적인 면이 섞여 있는 형태이며, 평가모델을 이용하여 모델링에 의한 기업문화유형에 대한 추정퍼지관계행렬을 동정하여 퍼지시스템을 구하는 동정문제로서 모델의 검토를 통해서 그 유용성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1539-1540
• /
• 2008

운전자의 경험과 판단에 전적으로 의존하는 빙축열 시스템의 기존 운전방식에서는 운전자의 그릇된 판단과 미숙한 운전으로 인해 과잉 축열이나 냉방공급량 부족현상이 자주 초래된다. 본 논문에서는 경제적이고 효율적인 빙축열 시스템의 운용을 위해 다음날의 구간별 온도, 습도와 냉방부하를 예측하는 자기구성퍼지모델 구축방안을 제안한다. 제안된 방법의 성능과 실제 적용가능성을 검증학기 위하여 한국전력 속초 생활연수원을 대상으로 제안된 방법과 신경회로망, 퍼지모델, 선형회귀모델 등을 이용한 기존의 방법을 적용하여 구한 냉방부하, 온도, 습도의 예측정확도를 비교 분석한다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
• /
• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.2-7
• /
• 1996

인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.334-340
• /
• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• pp.429-432
• /
• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.