• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.325-328
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• 2004

본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 인간의 내부 감성상태를 추론하고 불필요한 감성상태를 제거할 수 있는 방법을 나타내었다. 그리고 시스템 설계자의 주관적인 관점을 배제하여 보다 객관적인 감성추론을 위해 응용 심리학에서 주로 사용되는 색채심리를 바탕으로 규칙 베이스를 구성하였고, 실험에서 보다 정확한 감성분류를 위해 $\alpha$-cut을 적용하여 불필요한 감성상태를 제거하여 나타내었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-68
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• 1998

FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 노문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용한 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론이 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (synchronization problem)를 설명하고, 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화 (levelization) 알고리즘을 제시한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권4호
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• pp.75-81
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• 2001

지진하중을 받는 구조물의 능동제어를 위한 퍼지관리제어기법(fuzzy supervisory control technique)에 관하여 연구하였다. 제시하는 제어기법은, 구조물에 발생하는 변위 및 속도 등의 정보를 이용하여 퍼지추론과정을 거쳐서 구조물의 상태를 파악함으로써 기설계된 제어이득들을 실시간으로 관리 및 조정한다. 알고리즘의 검증을 위하여 지진하중을 받는 3자유도 구조물에 대하여 수치모사를 수행하여 정적이득을 갖는 LQR제어기와 비교하였으며, 해석결과 제시한 제어기는 지진응답의 제어에 매우 효과적임을 알 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제24권2호
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• pp.72-81
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• 2000

In this paper, we design an adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) precompensator for load frequency control of 2-area power systems. While proportional integral derivative (PID) controllers are used in power systems, they may have some problems because of high nonlinearities of the power systems. So, a neuro-fuzzy-based precompensation scheme is incorporated with a convectional PID controller to obtain robustness to the nonlinearities. The proposed precompensation technique can be easily implemented by adding a precompensator to an existing PID controller. The applied neruo-fuzzy inference system precompensator uses a hybrid learning algorithm. This algorithm is to use both a gradient descent method to optimize the premise parameters and a least squares method to solve for the consequent parameters. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional Ziegler-Nichols PID controller in dynamic responses about load disturbances.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.183-188
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• 1996

Zadeh에 의하여 소개된 퍼지 집합은 소속 함수를 이용하여 애매한 정보처리 및 추론을 가능토록 한 개념이다 Rough 집합의 개념은 Pawlak에 의하여 소개 되었으며.식별 곤란한 데이터의 분류, 축소 및 근사추론을 가능토록 한다. Pawlakl은 퍼지 집합과 Hough 집합을 서로 다른 개념으로 비교하여 서로 결합할 수 없는 것으로 정의하였다. 본 논문의 목적은 Pawlak의 정의와는 달리 퍼지 집합의 소속 함수를 Rough 집합에 적용함으로써 퍼지 집합과 Rough집합을 결합한 퍼지-rough집합의 개념을 정립하기 위한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권6호
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• pp.64-71
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• 1995

The objective of this paper is to realize an analysis system that is capable of controlling the quality of an entire cutting process by including a 3 coordinate measuring machine in the process line. Fuzzy reasoning networks based on fuzzy associative memories has been intro- duced in the measuring process, the control limits for the control process have been obtained, and the efficiency and reliability of the system have been determined by examining the simu- lated reasoning control values.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.43-54
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• 1997

퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권10호
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• pp.69-77
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• 2004

본 논문에서는 ATM 망에서의 효율적인 트래픽 제어를 위하여 언어적인 규칙과 퍼지 추론부로 구성되는 퍼지 로직에서 퍼지 규칙을 생성하였다. 퍼지 규칙 내부에 포함된 제어 파라메터들은 주어진 성능 함수를 최소화하도록 학습된다. 즉, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 퍼지집합 이론을 통하여 추론한 후 그 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 서버에서의 서비스율을 제어하도록 하였다. 또한, 생성된 퍼지 규칙의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB6.5에서와 온라인 빌드업으로 규칙에 대한 실험결과를 보인다. 그 결과, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 효율적으로 서버에서의 서비스율이 제어 됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.147-158
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• 2008

본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.