퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.
이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 추론 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 추론 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행하여 제안한 기법에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 파열도와 저압을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.
본 논문에서는 미지의 공간에서 장애물 검출시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다 장애물의 위치 와 거 리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지 제어기를 사용하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 제어규칙은 각 바퀴 49개, 추론법은 간략화 된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심 법을 사용하였다. 제안한 회피 알고리즘과 퍼지 제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거 한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 목적지점에 정확히 도착함과 주행 중 인식한 장애물을 효과적으로 회피함을 보였다.
수치와 언어적 데이터를 조합한 퍼지 추론은 적응 필터 알고리듬에서 적용되어 왔다. 적응 IIR필터 설계에서 퍼지 전치필터는 퍼지의 Sugeno의 방법을 사용하였으며 소속함수와 추론규칙은 정확성을 개선할 수 있도록 신경망을 통하여 각각 생성하였다. 제안된 알고리듬은 성능평가를 위하여 시스템 식별에 적용하고 필터의 파라미터의 추정특성과 수렴속도에 대하여 성능을 평가하였다. 이와 같은 실험결과 직접구조에서 기존의 알고리듬의 수렴속도보다 우수한 성능을 보였으며 제안된 방법이 안정성 및 국부최소 점에 대한 문제를 극복할 수 있음을 보였다.
퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.
본 논문은 에어컨 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 에어컨 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 에어컨 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 에어컨 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, Expansion Valve 와 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.704-709
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1993
In this paper, a method of using a look-up table for a fuzzy logic controller is proposed. A look-up table is designed for a fast inference. An algorithm for an inference is developed with a view to decrease execution time. The performance of the developed fuzzy controller is compared with that of the traditional one.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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