• Journal of Welding and Joining
• /
• 제25권6호
• /
• pp.64-70
• /
• 2007

Recently, several models to control weld quality, productivity and weld properties in arc welding process have been developed and applied. Also, the applied model to make effective use of the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding process should be given a high degree of confidence in predicting the bead dimensions to accomplish the desired mechanical properties of the weldment. In this study, a development of the on-line learning neural network models that investigate interrelationships between welding parameters and bead width as well as apply for the on-line quality control system for the robotic GMA welding process has been carried out. The developed models showed an excellent predicted results comparing with the predicted ability using off-line learning neural network. Also, the system will extend to other welding process and the rule-based expert system which can be incorporated with integration of an optimized system for the robotic welding system.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제30권3호
• /
• pp.397-406
• /
• 2003

정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권2호
• /
• pp.137-152
• /
• 2004

모발분석(TMA: Tissue Mineral Analysis)은 머리카락 속에 있는 30여 가지의 미네랄과 8가지의 중금속의 양과 중요 미네랄 비율을 분석하여 체내에 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 인체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시하는 임상 영양학 및 독성학 모발조직 검사방법을 말한다. 그러나 국내 TMA 분석방법은 몇 가지 문제점이 있다. 첫째, TMA 분석기기는 있으나 분석결과를 해석할 수 있는 한국형 의학 정보 데이타베이스가 없다. 둘째, 미국에서 보내오는 TMA 검사결과 자료가 영문이며 철저한 보안에 바탕을 둔 그래픽 파일 형태이므로 활용성이 적다. 셋째, TMA 관련 데이터베이스가 있어도 의료기관에서 사용하기 어려운 매우 낮은 수준이므로 TMA 분석 및 의료서비스를 위해 매번 미국에 의뢰해야 하므로 심각한 외화낭비를 초래한다. 넷째, TMA 결과가 서구식 생활패턴에서 비롯된 데이터 베이스로부터 구축된 것이므로 검사결과의 신뢰성 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 전문 기관으로부터 자료를 제공받아 TMA 관련 국내 최초 지능적 의학 전문가 시스템(IMES: Intelligent Medical Expert System)을 개발하였다. IMES는 TMA 자료를 다단계 통계분석 방법에 의한 결정 트리 분류기를 이용하여 분류하고 다중 퍼지 규칙베이스를 구축하여, 지능적 퍼지추론 방법에 의해 한글화된 데이터베이스로부터 복잡한 자료를 추론하도록 구축하였다. 본 IMES 시스템을 실제 적용한 결과 업무능률과 만족도가 각각 86%, 92% 증가함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제48권6호
• /
• pp.789-799
• /
• 1999

In this paper, the optimization of fuzzy inference systems is proposed for fuzzy model of nonlinear systems. A fuzzy model needs to be identified and optimized by means of the definite and systematic methods, because a fuzzy model is primarily acquired by expert's experience. The proposed rule-based fuzzy model implements system structure and parameter identification using the HCM(Hard C-mean) clustering method, genetic algorithms and fuzzy inference method. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. in this paper, nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and the division of fuzzy input subspaces, and the identification of parameters of a fuzzy model. To identify premise parameters of fuzzy model, the genetic algorithms is used and the standard least square method with the gaussian elimination method is utilized for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Also, the performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results of fuzzy model produced for the training and testing data set, and it leads to enhance approximation and predictive performance of fuzzy system. Time series data for gas furnace and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.415-418
• /
• 2003

Fuzzy modelling has the approximation property far the given input-output relationship. Especially, Takagi-Sugeno fuzzy models are widely used because they show very good performance in the nonlinear function approximation problem. But generally there is not the systematic method incorporating the human expert's knowledge or experience in fuzzy rules and it is not easy to End the membership function of fuzzy rule to minimize the output error as well. The ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems) is one of the neural network based fuzzy modelling methods that can be used with various type of fuzzy rules. But in this model, it is the problem to End the optimum number of fuzzy rules in fuzzy model. In this paper, a new fuzzy modelling method based on the ANFIS and pruning techniques with the measure named impact factor is proposed and the performance of proposed method is evaluated with several simulation results.

• 지능정보연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.11-26
• /
• 2004

특정한 사건의 발생을 감지하기 위해서 인터넷 상의 문서들을 분석하는 소프트웨어는 매우 유용하다. 특히, 오늘 날과 같이 테러의 위협을 감지하는 것이 결정적으로 중요한 시점에서 이러한 시스템의 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 소프트웨어의 중요한 응용분야 가운데 하나는, 자동으로 국가 기반의 위기를 탐지해 주는 시스템일 것이다. 본 논문에서는 위기 경보 시스템을 위한 에이전트 기반의 일반적 아키텍처를 제안하고 구현하였다. NIEWS (National Infrastructure Emergency Warning System)라고 명명된 이 시스템은 주어진 문서를 분석하여, 위협을 감지하고, 가능성 있는 위협들을 필요한 정보와 함께 적절한 사용자에게 자동으로 보고해 주도록 설계되었다. 이와 아울러, 본 연구에서는 방어적 정보전에 관련된 위기를 감지하기 위한 체계적인 분석 틀이 고안되고 지식베이스로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템과 지식기반은 실제로 구현되고, 미육군 전쟁대학의 전략 시뮬레이션 훈련인 SCE (Strategic Crisis Exercise)에 설치되어 활용 되었으며, 여기서 SCE에 필요한 고비용의 분야별 전문가 (SME: subject matter expert)들을 대체 함으로써 많은 비용을 절감할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.55-63
• /
• 2001

일리노이 옥수수 포장에서 질소비료의 적정 시용량 결정에는 작물 수량의 극대화와 더불어 질소 손실의 최소화가 고려 되어야 하는데 이를 위하여 질소 전문가체계(NES)가 개발되었다. NES는 전문가의 지식과 사고의 결정과정을 컴퓨터체계로 전환하는 Smart Element program에 의해 만들어졌다. NES는 현재 일리노이 옥수수포장에서 사용중인 생산성지수 (PI)와 토양중 유기물함량 (SOM) 및 시비전 질산태질소 함량 (PSNT)의 요인을 고려하여 시비수준을 결정하였는데 각각의 수준에 따라 49개의 rule 등을 사용하였다. NES는 시스템상에서 성공적으로 작동되었으며 3개의 토양특성 (PI, SOM, PSNT)를 입력하여 적정 시비량을 결정하였다. NES는 다른 시비량 결정 방법에 비해 환경에 대해 질소의 유입을 현저히 줄일 수 있었으며 모델에 대한 검증이 계속될 것이다. 그러나 이에 따른 수량의 감소를 보여, 질소 비료의 적정 시비량은 수량과 더불어 질소유실에 따른 환경 영향평가와 기타 다른 경제적 또는 토양의 물리화학적 요인이 고려되어야 하며 이 요인을 추가한 NES의 검증 및 개선방향이 모색되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.96-106
• /
• 1999

사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.52-64
• /
• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 인지과학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.13-21
• /
• 2002

퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.