• 산업공학
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• 제16권spc호
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• pp.28-32
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• 2003

In this paper, the fuzzy group method data handling-type(GMDH) neural networks and their application to the forecasting of mobile communication system are described. At present, GMDH family of modeling algorithms discovers the structure of empirical models and it gives only the way to get the most accurate identification and demand forecasts in case of noised and short input sampling. In distinction to neural networks, the results are explicit mathematical models, obtained in a relative short time. In this paper, an adaptive learning network is proposed as a kind of neuro-fuzzy GMDH. The proposed method can be reinterpreted as a multi-stage fuzzy decision rule which is called as the neuro-fuzzy GMDH. The GMDH-type neural networks have several advantages compared with conventional multi-layered GMDH models. Therefore, many types of nonlinear systems can be automatically modeled by using the neuro-fuzzy GMDH. The computer program is developed and successful applications are shown in the field of estimating problem of mobile communication with the number of factors considered.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.50-55
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• 1998

GMDH(Group Method of Data Handing)는 복잡한 비선형 시스템을 인식하는데 유용한 데이타 분석 기법이다. 따라서 본 논문에서는 비선형 다이내믹 시스템을 모델링하기 위한 GMDH 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. GMDH를 사용한 다이내믹 시스템의 인식은 일련의 입출력 데이타를 인가하여 필요한 계수들의 집합을 동적으로 산출함으로써 이루어진다. 또한, 본 논문에서는 데이타를 취사 선택하는 기준을 순차적으로 감소시킴으로써 GMDH의 단점인 계산량의 과다를 방지하는 방법도 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1544-1550
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• 2010

비선형 동적 시스템을 모델링하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling)를 적용한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 모델링의 정확성을 위해서는 계산량이 크게 증가한다. 그러므로 본 논문에서는 입력 데이터를 취사선택하는 기준을 점감적으로 조정함으로써 적어도 정확성을 유지하면서 전형적인 GMDH의 단점인 과도한 계산을 피할 수 있는 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, GMDH 알고리듬의 계산량을 성공적으로 줄일 수 있었고 에러율도 소폭 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.559-564
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• 2010

복잡한 비선형 시스템을 예측하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 예측 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 전형적인 GMDH 알고리듬에서 층별로 최적의 구조가 결정되지만 전체적으로는 최적의 구조가 결정되지 않을 수도 있다는 문제점을 해결하기 위해 예측된 출력을 실제의 출력과 비교하여 그 에러를 피드백하여 전체적으로 최적의 구조를 가지는 GMDH 예측 모델을 구성함으로 써 보다 정확한 예측이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.96-105
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• 1997

본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위해 퍼지모델링의 새로운 방법이 제안된다. 제안된 FPNN모델링은 공정시스템의 입출력 데이터로부터 GMDH방법과 퍼지구현규칙을 이용하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 퍼지구현규칙의 전반부 구조와 파라미터 동정을 위하여 GMDH 방법과 희귀다항식 퍼지추론 방법이 사용되고 최적 후반부 파라미터 동정을 위하여 최소자승법이 사용된다. 가스로 시계열데이타 및 하수처리시스템의 활성화의 공정 데이터가 제안한 FPNN 모델링의 성능을 평가하기 위해 상용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1044-1047
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• 1996

In this paper, GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm, which is based on heuristic self organization to predict and identify the complex system, is applied to the control system of DC servo motor. The mathematical relation between input voltage and motor speed is obtained by GMDH algorithm. A design method of model following control system based on GMDH algorithm is developed. As a result of applying this method to DC servo motor, the simulation and experiment have shown that the developed method gives a good performance in tracking the reference model and in rejection of disturbance, in spite of constant load and changing load.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.153-158
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• 1995

In this paper, A new design method of fuzzy modeling is presented for the model identification of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy GMDH modeling implements system structure and parameter identification using GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm and linguistic fuzzy implication rules from input and output data of processes. In order to identify premise structure and parameter of fuzzy implication rules, GMDH algorithm and fuzzy reasoning method are used and the least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Time series data for gas furnaceare those for sewage treatment process are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy GMDH modeling. The results show that the proposed method can produce the fuzzy model with higher accuracy than other works achieved previously.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.866-869
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• 2018

본 논문에서는 운전자의 충돌 회피 행동을 집중하여 GMDH 기법을 기초로 한 인간의 운전 행동 분석을 나타내고 있다. 운전 데이터는 3D 시각정보를 제공하는 CAVE 기반의 3차원 운전 시뮬레이터를 사용하여 취득하였다. 운전 행동의 수학적 모델을 구축하기 위해 GMDH를 도입하여 측정된 데이터를 GMDH에 적용하였다. 획득한 모델로부터, 3D 환경 하에서의 충돌 회피 행동에서 전후 차간 거리($x_1$), 전후 차간 상대속도 ($x_2$) 및 좌우 상대위치 ($x_4$)가 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1200-1207
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• 2009

복잡한 비선형 시스템을 모델링하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 모델링 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 입력들 중에서는 다른 입력들보다 모델링 결과에 더 큰 영향을 줄 수 있는 입력들이 있을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영향이 큰 입력들을 층간 연결하여 모델링 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.326-328
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• 1993

Modelling theory, based on differential equations, is not an adequate tool for solving the problems of complex system. Identification of complex system using GMDH(group method of data handling) is more appropriate for this problems. In this paper, GMDH algorithm is used to identify the nonlinear plant and to design model following nonlinear control system. Simulation for the DC motor show the good performance of model following nonlinear control system.