• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.75-82
• /
• 2008

댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과, 하류 지역을 범람을 예방하기 위하여 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수 값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.970-976
• /
• 2007

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.287-292
• /
• 2003

로봇의 기능이 다양해지며 복잡해지고 있다. 주위의 환경을 감지하는 센서로는 거리정보 뿐만 아니라 영상 정보, 음성 정보까지 이용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 입력정보를 가진 로봇을 제어하기 위한 알고리즘으로 2-layer fuzzy control을 제안한다. 장애물 회피의 경우에 다수의 거리 센서를 이용하는데 이것을 앞쪽, 왼쪽, 오른쪽으로 분류하여 3개의 sub-controller를 가지고 퍼지 추론을 한 다음, 2단계에서는 이 3개의 sub-controller의 출력으로 조합된 퍼지 추론을 하여 통합적인 제어를 한다. 본문에서는 2-layer fuzzy controller와 비슷한 구조를 갖는 hierarchical fuzzy controller와 비교를 하였으며 robot following에도 적용하여 각각에 대한 시뮬레이션과 실험을 통해 성능을 확인한다.

• 지능정보연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.39-57
• /
• 2004

우유생산 농가에서는 그들 젖소의 우유를 저장하는 탱크 (bulk tank milk: BTM)로부터 채취된 샘플로부터 분석된 우유에 대한 품질관련 항목들, 즉 체세포 수 (somatic cell count: SCC), 표준 plate count (standard plate count: SPC), 사전 incubation count (preliminary incubation count: PIC) 등에 관한 정보를 정기적으로 제공 받는다. 이러한 정보는 일정기간 쌓이게 되면 우유의 품질을 유지하고 목장을 관리할 수 있는 중요한 지식 베이스가 될 수 있다. 그러나 우유 품질이나 목장의 관리상태를 평가하는 기준은 모호하고 퍼지한 용어로 많이 표현되고 있다. 즉 우유 품질을 최상급, 상급, 중간, 불량으로 표시하거나 목장의 관리상태를 아주 양호, 양호, 미흡 등으로 표시한다. 이러한 서술방식은 퍼지이론에서의 모호한 상태를 표현하는 기준과 많이 부합되고 있다. 본 연구의 목적은 BTM으로부터 추출한 샘플로부터 미생물학적 분석을 통해서 나온 결과를 이용해서 BTM의 품질과 목장의 관리상태에 대하여 추론하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서 퍼지추론엔진에 기초하여 퍼지로직 기반의 추론방법을 개발하고 실제 데이터를 이용해서 평가하였다. 입력 데이터로는 Bulk Tank SCC, SPC, PIC, laboratory pasteurization count (LPC), non agalactiae Streptococci, Streptococci like organisms, Staphylococcus aureus등이다. 이러한 입력자료에 근거하여 BTM의 품질상태를 아주 양호, 양호, cooling문제, 청결문제, 환경적 mastitis, 환경적/청결 복합문제로 분류하고, 낙농가로부터 채취한 실제 데이터를 이용하여 추론하였다. 본 퍼지 추론 결과는 낙농생산자, 컨설턴트, 수의사 등 관련 종사자들에게 의사결정을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권5호
• /
• pp.291-294
• /
• 2011

적조란 유해조류의 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 일시적인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 유해 적조류에 의한 국내 수산업 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조 발생 예측은 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 대부분의 연구는 단순히 적조 분류에 집중되어 있어서 적조발생 예측에는 미흡하다. 본 논문은 퍼지 추론을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.116-121
• /
• 2008

본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권6호
• /
• pp.1607-1615
• /
• 1996

본 논문에서는 계산이 간단하면서 효과적으로 스케치 특징을 추출할수 있는 새로운 연산자 DBAH(differ-ence between arithmetic mean and harmonic mean) 를 제안하고,임계치를 자동으로 결정하는 퍼지 임계치 추론기를 제안한다. 제안한 연산자는 국부 밝기를 고려하며,매우 어두운 영역에서의 밝기변화에서는 낮은 출력을 나타내는 장점을 가진다. 또한 제안된 퍼지 임계치 추론기는 조작자의 개입 없이도 스케치 특징점을 매우 잘 검출한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.1520-1526
• /
• 2003

본 논문에서는 마이크로프로세서를 이용하여 소비전력 모니터링이 가능한 100[W]급 직류입력/교류출력변환 인버터를 설계하였다. 또한 입출력 제어와 소비전력정보 모니터링을 외부환경에 적응적으로 대응하기 위해 퍼지추론 시스템을 설계하였다. 추론결과를 PIC16C711 프로세서에서 처리함으로서 입력전압의 변화와 소자의 온도특성 등에 적응적인 인버터 설계가 가능함을 보였다. 제작된 시스템을 이용하여 효율실험 및 부하실험을 수행하였고 오차는 2% 이내임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.125-132
• /
• 2011

기존의 화재 감시 시스템은 보통 연기, CO 혹은 온도나 온도의 변화량을 가지고 화재여부를 판단하였다. 대부분 각각의 센서에서 측정된 값을 미리 설정한 값과 비교하여 기준을 넘었을 경우에 화재라고 결정한다. 그러나 화재 가능성이 있는 상황도 정확히 예측하는 것이 화재를 예방하기 위해 요구된다. 본 연구에서는 여러 인자들 간의 조합에 의한 규칙을 생성하고, 불명확한 데이터 처리가 가능한 퍼지추론을 사용하여 화재상황을 인식하는 방식을 제안한다. 또한 퍼지추론 방식에서 지식의 일반화, 형식화의 문제점을 해결하기 위해, 화재의 특정 패턴들의 특징을 찾아서 분석하고 규칙베이스를 구축함으로써 시스템의 성능을 더욱 향상 시킨다. 화재의 레벨을 3단계(정상, 주의, 위험)로 나누고, 각 단계별로 훈련데이터를 FCM(fuzzy C-means clustering)에 의해 규칙화 하여 추론하는 시스템을 제안한다. 제안된 방식을 UCI의 삼림화재 데이터를 이용하여 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.157-160
• /
• 2001

본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.