• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.543-563
• /
• 1996

본 논문에서는 실시간 퍼지 제어를 위한 모형으로서 '시간형 퍼지 패트리넬(TFPN) 모형'을 제시한다. TFPN모형은 시간 패트리넬과 퍼지 패트리넬을 통합한 것으로서 퍼지 추론 뿐 아니라 퍼지 제어에 이용할 수 있다. 또한, 퍼지 제어 규칙의 구문적 명세 언어로서 '시간적 퍼지 제어 언어 '를 정의하고, 이를 TFPN으로 모형화하는 방법을 제시한다. TFPN모형은 퍼지 제어에 대한 패트리넬 포멀리즘에 해당하며 그 수행 규칙은 마킹(퍼지화)과정과 점화(추론 및 비퍼지화) 과정으로 구성된다. 제시된 모형의 사례 연구 결과, 기존의 퍼지제어 모형보다 추론 및 제어 값의 계산 시간을 절약할 수 있으며, 제어 시스템의 불확실성을 자연스럽게 모형화하고 제어규칙의 가시 성을 높일 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제7권2호
• /
• pp.132-137
• /
• 2007

Experimental software data capturing the essence of software projects (expressed e.g., in terms of their complexity and development time) have been a subject of intensive modeling. In this study, we introduce a new category of Hybrid Fuzzy Neural Networks (gHFNN) and discuss their comprehensive design methodology. The gHFNN architecture results from highly synergistic linkages between Fuzzy Neural Networks (FNN) and Polynomial Neural Networks (PNN). We develop a rule-based model consisting of a number of "if-then" statements whose antecedents are formed in the input space and linked with the consequents (conclusion pats) formed in the output space. In this framework, FNNs contribute to the formation of the premise part of the overall network structure of the gHFNN. The consequences of the rules are designed with the aid of genetically endowed PNNs. The experiments reported in this study deal with well-known software data such as the NASA dataset. In comparison with the previously discussed approaches, the proposed self-organizing networks are more accurate and yield significant generalization abilities.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제1권1호
• /
• pp.101-110
• /
• 2003

This paper introduces an identification method for nonlinear models in the form of rule-based Fuzzy-Neural Networks (FNN). In this study, the development of the rule-based fuzzy neural networks focuses on the technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms. The FNN modeling and identification environment realizes parameter identification through synergistic usage of clustering techniques, genetic optimization and a complex search method. We use a HCM (Hard C-Means) clustering algorithm to determine initial apexes of the membership functions of the information granules used in this fuzzy model. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are then adjusted using the identification algorithm of a GA hybrid scheme. The proposed GA hybrid scheme effectively combines the GA with the improved com-plex method to guarantee both global optimization and local convergence. An aggregate objective function (performance index) with a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization of the model. According to the selection and adjustment of the weighting factor of this objective function, we reveal how to design a model having sound approximation and generalization abilities. The proposed model is experimented with using several time series data (gas furnace, sewage treatment process, and NOx emission process data from gas turbine power plants).

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.1529-1532
• /
• 2007

Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis (FMECA) is an extension of FMEA which includes a criticality analysis. The criticality analysis is used to chart the probability of failure modes against the severity of their consequences. The result highlights failure modes with relatively high probability and severity of consequences, allowing remedial effort to be directed where it will produce the greatest value. However, there are several limitations. Measuring severity of failure consequences is subjective and linguistic. Since The result of FMECA only gives qualitative and quantitative informations, it should be re-analysed to prioritize critical units. Fuzzy set theory has been introduced by Lotfi A. Zadeh (1965). It has extended the classical set theory dramatically. Based on fuzzy set theory, fuzzy logic has been developed employing human reasoning process. IF-THEN fuzzy rule based assessment approach can model the expert's decision logic appropriately. Fault tree analysis (FTA) is one of most common fault modeling techniques. It is widely used in many fields practically. In this paper, a simple fault tree analysis is proposed to measure the severity of components. Fuzzy rule based assessment method interprets linguistic variables for determination of critical unit priorities. An rail-way transforming system is analysed to describe the proposed method.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
• /
• pp.491-501
• /
• 2002

Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.301-307
• /
• 2004

본 논문에서는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지모델에 대한 가변구조제어방식을 제안하며 이를 이용한 바퀴구동 도립 진자의 자세제어를 보인다. 비선형 시스템이 T-S 퍼지모델로 모델링 될 수 있다는 가정 하에서 바퀴구동 도립진자에 대하여 몇 개의 대표 동작점을 기준으로 시스템을 선형화하여 퍼지모델을 얻고 이를 통해 가변구조제어이론을 도입하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어법칙은 퍼지모델을 구성하는 각각의 선형 부 시스템의 입력이득 행렬을 동일한 행렬로 단일화하고 그 단일화된 제어이득행렬을 토대로 설계되어진다. 이득행렬의 단일화 과정에서 생성되는 불확실성은 가변구조제어 이론의 입력 외란으로 해석되어질 수 있으며 이러한 단일화 외란은 기존 가변구조제어의 강인성에 의해 해결되어질 수 있다. 바퀴구동 도립진자 시스템 예를 통해 제안된 제어알고리즘의 타당성과 유용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.97-105
• /
• 1996

본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2002

본 논문은 MR(magneto-resistive)센서를 이용한 실외형 자율 이동 로봇의 퍼지 조향 제어기에 대한 연구이다. 2개의 MR 센서를 이용한 지구자기장의 제거방법을 제안하고, 각각의 센서에서 측정된 자기장 차이값(dBy, dBz)을 입력변수로 사용한 퍼지 조향 제어기를 설계하였다. 자율 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 MR센서의 모델링, 이동로봇의 동적모델링, 좌표변환 등을 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 퍼지 로직을 이용한 이동로봇 제어기의 주행성능을 검증하기 위해 사용되었고 그 시뮬레이션을 통하여 제안한 퍼지 조향제어기의 강인성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2008

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 풍력 터빈의 변화 속도 제어에 관해 다루고자 한다. 일반적인 풍력 터빈의 변화 속도는 복잡한 비선형성으로 나타내어지며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터의 수치 역시 불확실하다. 이와 같은 복잡성을 해결하기 위하여, 우리는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 이론을 제안하고자 한다. 우선 풍력 터빈의 변화 속도에 대한 정확한 퍼지 모델링을 수행하게 된다. 그리고 재해석된 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 적합한 제어기를 설계하게 되며, 리아푸노프 안정도에 기반한 시스템의 안정도를 증명하게 된다. 마지막으로, 가상 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.127-135
• /
• 2007

인터넷의 광범위한 보급에 따라 컴퓨터를 이용한 불법적인 범죄가 증가하고 있고, 이러한 범죄를 막기 위한 정보보호 기술자체가 국가의 경쟁력이 되어 가고 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 네트워크 침입탐지시스템에 적용하여 보안 전문가와 유사한 결과를 얻을 수 있는 자동화된 퍼지 논리기반의 침입탐지시스템을 제안한다. 프로토콜의 유사성과 시간적인 연속성을 통한 세션화된 패킷분류방식을 통한 퍼지 규칙을 본 시스템에 적용함으로서 다양하고 다변적인 공격패턴으로부터 신속한 침입 판정을 내릴 수 있다. 또한, 대용량의 네트워크 트래픽을 처리해야하는 현재의 네트워크 환경에서, 퍼지추론을 통한 자동화된 트래픽의 프로토콜별/세션별 분석결과를 보여 줌으로써 보안전문가들의 분석 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공한다.