• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2085-2087
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• 2003

A new interacting multiple model (IMM) method based on intelligent input estimation (IIE) is proposed for tracking a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level of each sub-filter is determined by IIE using the fuzzy system, which is optimized by the genetic algorithm (GA). The tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method in computer simulations.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2295-2297
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• 2003

본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1813-1814
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• 2007

본 논문에서는 개선된 정보입자 기반 퍼지모델과 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지모델의 구조동정을 다룬다. 클러스터링 방법을 이용하여 초기 데이터를 분할하고 각 클러스터에 대한 중심값과 소속정도에 대한 정보가 취득되며 이 취득된 정보입자는 퍼지모델에 적용된다. 또한 많은 입력변수를 갖는 시스템에 대하여 발생되는 고차원성 문제를 해결하기 위하여 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 적절한 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 후반부 다항식의 차수등을 효율적으로 선택할 수 있는 구조동정방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Computers and Concrete
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• 제24권3호
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• pp.271-282
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• 2019

Concrete undergoes a series of thermo-based physio-chemical changes once exposed to elevated temperatures. Such changes adversely alter the composition of concrete and oftentimes lead to fire-induced explosive spalling. Spalling is a multidimensional, complex and most of all sophisticated phenomenon with the potential to cause significant damage to fire-exposed concrete structures. Despite past and recent research efforts, we continue to be short of a systematic methodology that is able of accurately assessing the tendency of concrete to spall under fire conditions. In order to bridge this knowledge gap, this study explores integrating novel artificial intelligence (AI) techniques; namely, artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm (GA), together with traditional statistical analysis (multilinear regression (MLR)), to arrive at state-of-the-art procedures to predict occurrence of fire-induced spalling. Through a comprehensive datadriven examination of actual fire tests, this study demonstrates that AI techniques provide attractive tools capable of predicting fire-induced spalling phenomenon with high precision.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제47권2호
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• pp.107-108
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• 2022

Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권4호
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• pp.421-430
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• 2022

This paper addresses the stochastic control problem of robots within the framework of parameter uncertainty and uncertain noise covariance. First of all, an open circle deterministic trajectory optimization issue is explained without knowing the unequivocal type of the dynamical framework. Then, a Linear Quadratic Gaussian (LQG) controller is intended for the ostensible trajectory-dependent linearized framework, to such an extent that robust hereditary NN robotic controller made out of the Kalman filter and the fuzzy controller is blended to ensure the asymptotic stability of the non-continuous controlled frameworks. Applicability and performance of the proposed algorithm shown through simulation results in the complex systems which are demonstrate the feasible to improve the performance by the proposed approach.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.533-538
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• 2013

최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.