퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.
Diagnosis is one of the dominant applications of expert systems technology today. Most diagnosis system is apply to if-then rule, and it is called production systems which consist of linguistic data. A new diagnosis method is suggested in this paper, in which the fuzzy reasoning theory is used to diagnosis the rotating machinery. Diagnosis algorithm is made fuzzy reasoned by using linguistic data of fuzziness. Linguistic data for fuzziness was described in fuzzy scale and fuzzy membership function. Then, those lingnistic data have been synthesized and defuzzificated according to every item observed. This system is successfully used for linguistic data in fuzziness of rotating machinery. The results indicate that the realistic application can be built in precision diagnosis system.
Recently the trends toward reduction in size of industrial products have increased the application of micro drilling. But micro drilling has still much difficulty so that the needs for active control which give adaptation to controller are expanding. In this paper initial cutting condition was determined for some sorkpieces by experiment and GA-based Fuzzy controller was devised by genetic algorithms and fuzzy inference. The fuzzy inference has been applied to the various prob- lems. However the determination of the membership function is one of the difficult problem. So we introduce a genetic algorithms and propose a self-tuning method of fuzzy membership function. Based on this intelligent control, automation of micro drilling was carried out like the cutting process of skilled machinist.
현대의 다양한 심리적 갈등을 해결하기 위해 많은 연구가 진행되어지고 있다. 기존지 심리 진단 방식은 전문 상담인을 직접 찾아가서 상담을 받고 진단해야 하는 등에 여러 과정을 거쳐야만 했다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 온라인상에서 사용자의 상태를 입력하면 퍼지 추론을 이용하여 현재 사용자의 심리상태를 파악하여 진단하는 진단시스템을 구성하였다. 또한 공격적 추론과 퇴행적 추론을 모두 고려한 복합추론으로 결과 값을 도출하는 방법을 제안하였고, 제안된 추론법을 심리진단 시스템에 적용하였다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
잡음을 지닌 영상에서 에지검출은 널리 알려진 문제이다. 본 논문에서는 그러한 문제를 풀기 위해 퍼지 멤버쉽 함수를 통한 퍼지추론을 이용하여 에지검출 알고리즘을 구현하였고 응용의 관점에서 방법을 고찰하였다. 구현된 에지검출 알고리즘은 필터링 과정, 단편 에지검출 과정, 추적 과정으로 나뉜다. 필터링은 윈 영상으로부터 잡음을 제거하는 과정이고, 단편 에지검출은 단편적인 에지를 결정하고 검출하는 과정이다. 마지막으로 에지추적 및 결합은 에지를 구조적인 것으로 결합한다. 이러한 각 단계에 퍼지 모델에 기반한 퍼지추론이 효율적으로 적용되었다. 이를 기존의 에지검출 알고리즘과 비교ㆍ검토하였다. 실험결과들은 본 논문에서 제안한 퍼지추론을 이용한 에지검출 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해, 검출 성능이 향상되었음을 입증하고 있다.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
본 논문에서는 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 하는 퍼지논리를 이용한 에이전트의 구현을 택시에 적용 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 인공 지능 이론을 기반으로 한 실시간 반응형 에이전트를 통하여 인공 지능적으로 운행하는 자동차에 대해서 실험을 하였다. 실시간 반응형 에이전트를 구성하기 위한 추론방식으로는 max-product 기법과 n개 퍼지 규칙들 또는 연관들 ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$)을 가지는 상황을 고려하여 비퍼지화 작업을 수행하여 중심값을 추출하여 추론 작업을 실행하였다.
최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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