지금까지의 요리의 조리법에 대한 우수성은 관능검사의 결과에 의존하고 있는 실정으로 관능검사의 결과는 조리과정 및 재료량에 영향을 받으며, 매번 요리의 조리와 관능검사 과정에 시간소비와 시행착오를 거쳐야할 뿐만 아니라 최상의 조리법 및 재료량을 찾아내는 것도 쉽지만은 않았다. 본 논문에서는 시간소비 및 시행착오를 줄이기 위한 대안으로써 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 퍼지이론을 사용하여 몇 번의 실험을 통한 실험데이터로부터 퍼지 모델을 구성하고 퍼지 모델로부터 재료량 및 조리법에 따른 관능지수를 찾을 수 있으며, 최적의 관능지수가 얻어질 수 있는 재료량 및 조리법을 유추해내는 방법이다. 퍼지 모델은 실험으로부터 얻어진 재료량의 변화에 따른 관능지수의 관계로부터 얻어질 수 있으며 전반부와 후반부로 구성되어져 있다. 추론방법은 간략 추론법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 증편제조에 적용해 보았으며 제조법은 기존의 방법을 사용하였고 재료량에 따른 관능지수 변화에 제한을 두었다. 퍼지모델의 입력으로는 증편제조에 필요한 재료들의 양을 사용하였고, 조직, 부드러운 정도, 신정도, 씹힘성, 전체적인 특성 및 증편반죽의 pH증편의 pH및 volume의 관능지수는 퍼지모델의 추론과정을 거쳐 출력부로 나오게 되었다. 본 논문에서는 재료의 양 및 관능지수의 변화를 매우 제한적인 경우에 대해서 제시를 하였지만, 증편을 직접 제조하여 관능지수를 평가하지 않고 다양한 재료의 종류, 양 및 제조방법에 따른 정확하고 보편적인 관능지수를 퍼지모델의 시뮬레이션을 통하여 측정할 수도 있으며, 원하는 특성을 얻을 수 있도록 적합한 재료량을 추론할 수 있다. 또한 이 방법은 제조법의 과학화 및 전산화에 용이하게 응용할 수 있을 것이며, 식이요법이 필요한 환자의 체계적인 영양관리 등에 적용될 수 있을 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권4호
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pp.1-12
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2005
In general, other conventional researches propose the fuzzy Petri net-based fuzzy reasoning algorithms based on the exhaustive search algorithms. If it can allow the certainty factors representing in the fuzzy production rules to use as the heuristic information, then it can allow the reasoning of rule-based systems to perform fuzzy reasoning in more effective manner. This paper presents a fuzzy Petri net(FPN) model to represent the fuzzy production rules of a rule-based system. Based on the fuzzy Petri net model, a weighted fuzzy reasoning algorithm is proposed to Perform the fuzzy reasoning automatically, This algorithm is more effective and more intelligent reasoning than other reasoning methods because it can perform fuzzy reasoning using the certainty factors which are provided by domain experts as heuristic information
본 논문에서는 학습에 임하는 학생과 교수자의 성향을 좀더 객관성 있게 검출, 면학 효과를 증진시키고자, 학습자와 교수자 상호 소통에 필요한 PCSI(Personal Coaching Styles Inventory)검사 모델을, 러프-퍼지 추론 기반에 의하여 평가하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 ATM 링크의 이용을 향상을 위해 ABR 서비스에서의 퍼지 트래픽 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 ABR 서비스에서 전송률 제어 방식인 EPRCA를 개선한 것으로써 송신원의 전송률 제어값을 스위치단의 버퍼량과 버퍼 별화율로 퍼지 추론을 실시하여 얻는 방식이다. 본 논문에서는 ATM 트래픽 제어에 적용된 퍼지, 신경 망의 경우와 ATM의 ABR 서비스 제어 방식인 EPRCA 방식을 알아본 후, 퍼지 트래픽 제어 방식의 모형과 알고리즘, 퍼지 트래픽 제어기 등을 연계한다. 퍼지 트래픽 제어 기에서는 사용 소속함수, 퍼지 제어 규칙,max-min 추론 방법 등을 설계한다. 본 논문 에서 제안된 방식은 모의 실험을 통해 기존의 EPRCA 방식과 퍼지 트래픽 제어방식의 링크 이용율을 비교·분석함으로써 그 우수성을 검증한다. 모의 실험 결과 퍼지 트래 픽 제어 방식이 EPRCA 방식보다 송신원의 정규 분포 모델의 경우 2.3%, MMPP 모델의 경우 2.7%의 링크 이용률 개선을 얻었다.
본 논문은 에어컨시스템의 효율과 안정도에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어하기 위한 다중 퍼지제어기 설계를 소개한다. 시스템 에어컨은 압축기 응축기 및 여러 대의 증발기와 확장 밸브로 구성되며, 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되어 제어가 쉽지 않다. 이에 3대의 확장밸브와 1대의 압축기에서 동시에 과열도와 저압을 효과적으로 제어하는 다중 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 퍼지 제어기는 연속형 간략추론 방식과 이산형 lookup_table 방식을 사용하고, 실수코딩 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 퍼지제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 기존 방식의 결과와 연속형 간략추론 방식 및 이산형 lookup_table 방식의 시뮬레이션 결과를 성능관점에서 상호 비교한다.
본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.
We present a multi-sensor fusion method in positioning control of a robot by using fuzzy logic. In general, the vision sensor is used in the gross motion control and the force/torque sensor is used in the fine motion control. We construct a fuzzy logic controller to combine the vision sensor data and the force/torque sensor data. Also, we apply the fuzzy logic controller to the peg-in-hole process. Simulation results uphold the theoretical results.
This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.
RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 H, S, I 각각의 소속구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속구간을 설계하였으며, S, I는 삼각 타입의 소속 함수로 설계하였다. 설계된 각각의 소속구간에 대하여 소속구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두 가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.
RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB 모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론 규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 각각의 H, S, I 소속 구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속 구간을 설계하며, S, I는 삼각형 타입의 소속 함수로 설계한다. 설계된 각각의 소속 구간에 대하여 소속 구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론 규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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