• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권2호
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• pp.183-194
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• 2005

In this study, we introduce an advanced architecture of genetically optimized Hybrid Fuzzy Neural Networks (gHFNN) and develop a comprehensive design methodology supporting their construction. A series of numeric experiments is included to illustrate the performance of the networks. The construction of gHFNN exploits fundamental technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms (GAs). The architecture of the gHFNNs results from a synergistic usage of the genetic optimization-driven hybrid system generated by combining Fuzzy Neural Networks (FNN) with Polynomial Neural Networks (PNN). In this tandem, a FNN supports the formation of the premise part of the rule-based structure of the gHFNN. The consequence part of the gHFNN is designed using PNNs. We distinguish between two types of the linear fuzzy inference rule-based FNN structures showing how this taxonomy depends upon the type of a fuzzy partition of input variables. As to the consequence part of the gHFNN, the development of the PNN dwells on two general optimization mechanisms: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the gHFNN, the models are experimented with a representative numerical example. A comparative analysis demonstrates that the proposed gHFNN come with higher accuracy as well as superb predictive capabilities when comparing with other neurofuzzy models.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.112-124
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• 2008

RDF와 OWL은 시맨틱 웹을 위한 두 가지 핵심 기반 기술이다. 이러한 RDF와 OWL을 이용하는, 또한 이에 관련된 많은 연구들이 최근 소개되었다. 하지만, RDF와 OWL에 대한 정보 보안 관련 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 RDF 보안 기술과 관련하여, RDF 트리플에 기반을 둔 안전한 접근제어 명세 모델을 간단히 소개한다. 다음으로 RDF 접근 제어 명세 시의 추론에 의한 권한 충돌을 효율적으로 발견하기 위하여 소수 그래프 레이블링을 기법을 활용하는 방법을 자세히 소개한다. 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제는 비록 하위 개념에 대한 접근 권한이 허용이지만, 하위 개념은 상위 개념으로 추론될 수 있으므로, 만약 상위 개념에 대한 접근 권한이 불허로 되어 있는 경우 하위 개념 또한 허용되어서는 안 되는 문제이다. 몇 가지 실험에서는 제안하는 소수 그래프 레이블링을 사용하는 방법이 기존의 단순한 권한 충돌 발견 방법보다 현저히 나은 성능을 가짐을 보여 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.7-12
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• 2007

본 논문은 에어컨시스템의 효율과 안정도에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어하기 위한 다중 퍼지제어기 설계를 소개한다. 시스템 에어컨은 압축기 응축기 및 여러 대의 증발기와 확장 밸브로 구성되며, 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되어 제어가 쉽지 않다. 이에 3대의 확장밸브와 1대의 압축기에서 동시에 과열도와 저압을 효과적으로 제어하는 다중 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 퍼지 제어기는 연속형 간략추론 방식과 이산형 lookup_table 방식을 사용하고, 실수코딩 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 퍼지제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 기존 방식의 결과와 연속형 간략추론 방식 및 이산형 lookup_table 방식의 시뮬레이션 결과를 성능관점에서 상호 비교한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1483-1490
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• 2009

본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.911-917
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• 2008

본 논문에서는 지능형 디밍 컨버터의 새로운 구조 및 설계 방법론을 소개하고 일련의 수치적인 실험을 통하여 제안된 모델 및 시스템을 평가한다. 형광 램프용 디밍 전자식 안정기는 전용의 디밍 IC를 사용하여 기존의 전자식 안정기 대비 최대 83%의 램프 수명 및 안정기 수명 연장을 가능하게 했다. 하지만 이러한 장점은 사용자가 디밍 컨트롤 스위치를 통하여 수동으로 제어를 해야 하는 불편함 뿐만 아니라, 수동 제어가 불가능 할 경우 에너지 절약과 램프의 수명 연장의 실효를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 지능형 퍼지 이론(Fuzzy Inference System)을 전자식 안정기에 접목시켜 지능형 디밍 컨버터 기반 전자식 안정기에 대한 연구 및 외부조도 조건과 사용자 설정에 따른 에너지 절약을 도모하는데 중점을 두었다. 마지막으로 제안된 시스템의 하드웨어에 지능형 모델을 적용함으로써 기존 전자식 안정기 대비 성능평가를 통해 지능형 디밍 컨버터의 우수성을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.51-57
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• 2016

본 논문에서는 에너지관리의 효율성 향상을 위하여 데이터 추론기법과 클라우드 호스팅 기법을 활용한 최적의 에너지 관리시스템을 제안하였다. 에너지 절약 및 효율적인 관리 기법이 에너지 생산 및 공급을 줄이기 위해서 매우 유용하다는 점에 대한 관심이 부각되고 있다. 에너지 관리시스템은 컴퓨터를 사용하여 합리적인 에너지 이용과 함께 쾌적하고 기능적인 업무 환경을 효율적으로 유지 보전하기 위한 제어 관리시스템을 의미한다. 제안 시스템은 에너지관리를 위해 다양한 설비를 제어하고, 에너지 소비 환경의 변화로부터 추론을 위한 데이터를 획득하며, 에너지를 사용하는 환경의 변화에 최적으로 적응함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하도록 구현되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 대상 설비에 대한 추론엔진이 작동하는 서버에서 월간 전력사용량을 고려한 실험을 실시하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.57-69
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• 2001

전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다 이러한 추론 엔진은 지식베이스가 구축될 때, 가능한한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특정을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 도메인 지식 표현을 위한 지식스키마와, 추론을 위한 지식구현 기법, 그리고 블랙보드와 추론엔진을 혼합한 지식베이스 엔진을 제안한다. 그리고 제안한 기법들을 이용하여 구축한 중공업 장비 진단 전문가 시스템에 대해서 설명한다. 이 논문에서 연구한 고장진단 지식기반 시스템은 지식기반 시스템 연구분야의 실질적 기반이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1593-1598
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• 2012

본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과, 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.129-138
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• 2003

공간적 변수들의 추정에 필요한 유역의 지리수문학적 정보의 효율적인 사용과 모델매개변수들의 보다 정확한 추정을 도모하기 위하여 개발된 수문정보시스템은 지리정보시스템, SWMM, 및 L_BFGS_B 등으로 구축되었다. 여기서, 지리정보시스템은 모델의 검정에 필요한 유역의 지리지형 특성인자들의 자동추출을 위하여 사용되었으며, 수문학적인 모의를 위해서는 SWMM을, 그리고 모델의 매개변수 추정에 필요한 decision support system(DSS)으로 비선형 최적화 기법의 L_BFGS_B 알고리즘이 각각 사용되었다. 본 연구는 또한 토지이용을 주 인자로 하여 개발된 추론모델들을 통하여 공간변수추정의 정확성을 최대화하는 한편, 공간특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화함으로서 기존의 모델검정방법의 문제점들을 개선하고자 하였다. 도출된 연구결과들의 비교분석을 통하여 모델 예측치의 신뢰성 향상 및 효과적이고 효율적인 모델 변수추정을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 이러한 결과들로부터 수문정보시스템의 매개변수 추정에 대한 적용성을 입증 하였다.