교차로에서 가변차선은 이동하는 차량들을 효율적으로 통제하고 교통 혼잡을 줄일 수 있으며 도로의 가용 능력을 증가시키기 위한 도구로 사용되고 있다. 그러나 아직까지 가변차선의 교통통제는 단순하며 수동으로 가변차로를 운용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 가변차로의 이동방향에 대한 변경 여부를 지능적으로 판단하여 교통 흐름을 효율적으로 개선하기 위한 3단계 방법을 제안한다. 첫 번째는 교차로에서 차량이 이동하는 방향으로 효율성을 판단하기 위한 방법으로 퍼지추론 방법, 두 번째는 이동방향으로 가변차로를 변경할 지에 대한 잠정 판단, 세 번째는 이러한 잠정판단을 최종결정하기 위한 판단기준을 제시한다. 이동방향으로의 효율성은 matlab 프로그램을 이용하여 얻는다.
CAI(Computer Aided Instruction)에서 학습의 데이터가 되는 교재의 학습 순서는쉬운 항목에서 어려운 항목의 순번으로 나열되어 있다. 학습자는 반드시 이 순서대로 학습하는 것은 아니다. 실제는 항목간의 전후를 시행착오 하면서 학습을 하고 있다. 본 논문에서는 지적 CAI(Intelligent CAI : ICAI) 학습으로 항목에 대한 이해도를 퍼지성의 시행착오로학습시켜 구조화된 학습을 퍼지 추론에 의해 모델화 한다. 방법으로는 각 항목간의 순서관계에 의해 학습과 이해의 차이를 고려하여 퍼지 추론 규칙에 의해 학습의 모델을 정식화했다. 추론 규칙을 간략화 하여 CAL 시스템의 처리로 시행착오의 학습을 제안한다.
최근에 색상에 관한 인간의 감성과 심리상태에 대한 많은 연구가 진행 중이며 색채 심리 치료의 필요성이 급증하고 있다. 그중에서 아동의 그림은 자신의 감정을 표출하는 수단이 될 수 있다. 그림에 사용된 색채는 무의식적으로 자신의 내면 심리 상태를 나타내는 경우가 많고 또한 색채의 밝기에 따라 심리상태가 다르다. 본 논문에서는 퍼지추론을 사용하여 색채이미지 공간 순색의 분류 및 밝기 정도에 따른 세분화를 통해 주조색을 추출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 아동 그림에서의 주조색에 따른 심리적 의미를 분석할 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문은 인터넷 상에서 무수히 많은 음란 문서를 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 정보검색 기술에 퍼지추론을 적용시킨 것이다. 먼저 음란 사이트 주소를 몇 개 선정하고 이 문서들로부터 어휘분석과 스테밍과정을 통하여 음란 사이트를 대표하는 후보단어들을 추출한다. 추출된 후보단어가 음란문서를 대표할 중요도를 계산하기 위해, 각 후보 단어별로 용어 빈도수(DF), 휴리스틱 정보(HI)를 계산하고 이 값들을 이용하여 퍼지추론을 수행한다. 이렇게 계산 된 후보용어의 중요도들이 주어진 사이트가 음란사이트인지 아닌지를 판별하는데 최종적으로 사용된다. 소규모 테스트 데이터를 갖고 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 음란 사이트 자동 검출시 유용함을 알 수 있었다.
공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.
본 논문에서는 ATM 네트워크에서의 접속된 ABR 서비스에 대해 공정한 대역폭을 할당하는 새로운 비율 기반 전송률 제어 알고려즘을 제안한다. 기존 ABR 서비스에서는 일정률로 전송률을 증가, 감소를 하면서 대역폭을 할당하나 제안된 알고리즘에서는 이용 가능한 대역폭을 퍼지 추론을 하여 접속된 호에 대해 전송률을 공평하게 분할하는 기법이다. 퍼지 추론은 입력 변수로 버퍼 상태, 버퍼 변화율을 사용하고 출력 변수로 전체 전송률을 사용한다. 이 추론된 결과값은 동작 중에 있는 ABR 서비스 호에 공평하게 분배되어 진다. 모의 실험 결과 기존의 E EPRCA 방식보다 제안된 방식이 링크 효율면에서 RIF, RDF가 1일 경우 0.17%, 1/4 경우 6%, 1/16 경우 38.6%, 1/32 경우 82.4%의 향상을 보였다.
본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 논문에서는 퍼지-PI 제어 알고리즘을 이용하는 무인 항공기용 터보제트 엔진 제어기를 제안한다. 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 퍼지-PI 제어기로 생성한다. 가속도 오차의 로그함수를 사용하여 퍼지 추론 규칙을 만듦으로써 추종오차를 줄이도록 하였다. 제안된 제어기의 성능확인을 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 선형 엔진 모델에 적용하였으며 엔진 출력이 기준 가감속 명령에 잘 추종함을 보였다.
본 연구에서는 자동차의 발달에 따른 정비 전문가의 상대적인 능력 감퇴를 보 완하고 진단의 정확성을 높일 수 있도록 소음계측에 의한 인공 지능적 뉴로-퍼지 진단 기법을 연구하였다. 이를 위하여 진단결과에 영향을 미치는 많은 작용변수와 다양한 차량상태 등을 고려함으로서 보다 신뢰성 있는 결과를 산출해내기 위한 퍼지(fuzzy) 추론 방식의 판단법을 도입하였으며, 진단이 실패했을 경우나 입력된 데이터가 충분하 지 못할 경우에 시스템 자체의 지식을 확장시켜 나갈 수 있도록 해밍네트(hamming net )에 의한 패턴인식 기법을 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션과 자동차를 대상 으로 고장진단 실험을 실시하여 기존의 진단기법과의 비교를 통한 뉴로-퍼지 진단기법 의 효율성과 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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