• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.87-95
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• 1996

본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.