본 연구에서는 진도우파수 성분과 진동진폭에 대한 이상진동의 멤버쉽함수(membership function)를 고려하여, 멤버쉽정도(membership grade)를 구하고, 퍼지연산에 의하여 회전동기와 비동기진동을 구별하는 1차 진단을 한후, 각각에 대한 진동진폭의 멤버쉽함수와 인과매트릭스(decision table)를 이용하여 보다 세분된 2차 진단을 수행하는 2단계의 진단수법을 제안한다. 그리고 실험장치에서 여러가지의 결함을 인위적으로 만들고, 이 계측자료와 관련자료를 이용하여 본 진단법의 유용성을 검토하였다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 위스콘신 유방암(Wisconsin breast cancer)의 진단을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고, 비중복면적 분산 측정법을 사용하여 특징입력수를 최소로하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은n 개의 대, 중, 소로 구성된 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합의 대, 중, 소로 구성된 가중 퍼지소속함수는 퍼지집합의 경계합(bounded sum)을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성(BSWFM) 된다. n 개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 특징입력을 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화시킨다. 이러한 방법으로 위스콘신 유방암의 9개의 특징입력 중 4개를 사용하여 NEWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.71%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.
본 연구에서는 전문가와 운전자의 제어 지식을 더 정확하게 표현하여 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시킬 수 있는 소속함수 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어지식을 더 정확히 표현할 수 있도록 직관적인 지식과 경험으로부터 유추된 대략적인 제어지식을 평가기준으로 하고 입출력 데이터 클러스터링에 의해 소속함수의 형태와 위치를 수정한다. 제안된 방법을 수위 조절 모델과 교통신호 제어 모델에 적용한 실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 기존 제어기의 성능을 향상시킬 수 있고, 퍼지 제어기에서 언어적 변수에 대한 구간 설정의 어려움을 해결할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 주어진 입출력 데이터에 신뢰도를 나타내는 소속함수 값이 붙여진 경우에 대하여 유효한 퍼지 신경망을 제안한다. 먼저, 퍼지수 연결강도와 퍼지수 임계치를 가진 퍼지 신경망의 구조를 나타낸다. 코스트 함수는 퍼지 신경망으로부터의 출력치와 소속함수 값을 가진 목표 출력치를 이용하여 정의되고, 퍼지 신경망의 학습 알고리즘은 정의된 코스트 함수로부터 도출된다. 마지막으로 도출된 학습 알고리즘을 이용하여 사출성형 품질의 목측 평가치 해석에 적용하고 그 유효성을 나타낸다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 최근의 정보통신 기반구조는 컴퓨터 시스템의 네트워크를 통한 연결로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 특히 인터넷은 개방형 구조를 가지고 있어 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어렵고, 기반구조의 취약성으로 인하여 타인으로부터의 해킹 및 정보유출 둥의 위협으로부터 노출되어 있다. 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일한 또는 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간 대응할 수 있는 방법이 중요하게 되었으며 이러한 해결책으로서 침임 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 지도학습 알고리즘이 의한 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 불확실성을 해결하기 위한 방법인 퍼지를 적용한 뉴로-퍼지 모델의 이상 침입 탐지 시스템에 대해서 연구한다. 즉, 신경망 학습의 전달함수를 불확실성을 해결하기 위한 퍼지 멤버쉽 함수로 수정하여 지도학습을 수행하였다. 제안한 뉴로-퍼지기법을 DARPA 침입 데이터를 이용하여 오용 탐지의 한계성을 극복한 네트워크기반의 이상침입 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 퍼지개념을 적용한 GIS 공간분석법을 도입하고 이를 통해 쓰레기 매립장 입지 평가를 수행하였다. 기존 연구는 GIS의 공간 중첩 분석법을 적용하여 입지분석이나 적지선정 등을 수행하였으나 공간 중첩분석은 보통집합의 불린 논리를 바탕으로 공간자료를 처리하였기 때문에 공간자료의 불확실성과 자료분류 기준의 부적합성을 고려하여 분석할 수 없었다. 그러므로 신뢰할 수 있는 분석결과를 제시할 수 없어 실제 문제에서 적극 활용되지 못하였다. 본 연구는 쓰레기 매립장을 대상 시설로 선정하고 객관적인 접근법으로 퍼지 공간분석 법을 적용하였으며, 구체적인 적용과정으로서 연속형 공간자료에 대한 소속함수의 정의방법과 퍼지분석을 위한 퍼지입력값의 생성, 그리고 쓰레기 매립장 입지평가를 위한 분석인자의 선정기준 및 자료분류기준을 검토하여 이것으로부터 소속함수를 결정하는 매개변수를 추출하는 방법을 제시하였다.
강화학습을 적용하기에 적합한 많은 실세계의 제어 문제들은 연속적인 상태 또는 행동(continuous states or actions)을 갖는다. 연속 값을 갖는 문제인 경우, 상태공간의 크기가 거대해져서 모든 상태-행동 쌍을 학습하는데 메모리와 시간상의 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 학습된 유사한 상태로부터 새로운 상태에 대한 추측을 하는 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 1-step Q-learning의 함수 근사를 위하여 퍼지 클러스터링을 기초로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 데이터에 대한 각 클러스터의 소속도(membership degree)를 이용하여 유사한 상태들을 군집하고 행동을 선택하고 Q값을 참조했다. 또한 승자(winner)가 되는 퍼지 클러스터의 중심과 Q값은 소속도와 TD(Temporal Difference) 에러를 이용하여 갱신하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 마운틴 카 문제에 적용한 결과, 빠른 수렴 결과를 보였다.
IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
비선형 미분방정식으로부터 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지모델을 유도한느 것은 퍼지 제어의 이론분야에서는 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 off-equilibrium에서 상수항을 가지는 부분 미분 방정식을 배제시키는 방법을 제안한다. 이는 전건부의 언어적 표현이 삼각형 소속함수들을 가지는 기본적인 TSK 퍼지모델에서 체계적으로 유도되어진다. 그리고, 유도된 TSK 퍼지모델의 전건부 소속함수들은 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 최적화함으로써 실제 미분방적식에 근사화한다. 아울러 이상의 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 검증한다.
This paper presents a performance improvement of distributed fuzzy control system by changing the triangular membership function widths according to the input variables. The control region consists of 4 parts according to the sign of error and change of error terms. Each control part is operated by the suitable nonuniform triangular membership function. Through the simulation for the boiler-turbin model of a fossil power plant using decentralized contol, it is verified this proposal
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[게시일 2004년 10월 1일]
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