• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.676-683
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• 2005

본 논문에서는 퍼지논리 제어방식에서 전문가로부터 소속함수의 관계조정과 제어규칙 베이스 선정 등의 제어지식을 획득해야 하는 문제점을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적의 소속함수의 양자화와 제어규칙 베이스를 구성하여 우수한 제어성능을 갖는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속함수의 변수 값들과 퍼지제어 규칙을 최적화한 값으로 구하고, 이렇게 구한 값들을 초기 값으로 하여 퍼지 제어기를 오프라인으로 구성하고 실제 하드웨어 상에서 온라인으로 적용하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 DC 서보 모터의 위치제어에 대하여 시뮬레이션 하였고, 단일링크 매니플레이터를 이용한 위치제어 실험을 통하여 제어성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1246-1256
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• 1998

망관리 시스템의 여러 가지 구성 요소들 중 가장 핵심적인 요소 중의 하나는 망관리에 필요한 정보들인 관리 객체들의 개념적인 저장소인 관리 정보베이스이다. 관리 정보베이스에 저장된 관리 객체들은 망관리에 필수적이며 중요한 모든 정보들을 유지하고 있기 때문에 안전하게 유지되어야 한다. 본 논문에서는 접근 제어를 위한 포괄적인 클래스 정의 및 접근 제어 보안 모델을 정의한 ISO/IEC 10164-9 권고안을 바탕으로 기존의 표준 관리 객체 클래스 구조를 명시적 규칙과 묵시적 규칙으로 세분화함으로써 크게 확장 및 보완하였다. 또한 세분화된 접근 제어 규칙에 따라 해당 규칙이 적용되는 절차를 각 접근 제어 정책에 적용하여 봄으로써 접근 제어 규칙 수행의 타당성을 검증하였으며, 접근 제어 시스템의 각 기능과 권고안 및 확장된 모델에 정의된 GDMO의 비정형적인 구조를 명세언어 Z를 이용해 정형화된 구조로 표현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.241-245
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• 2001

기존의 퍼지 교통 제어기들이 직관적 지식과 경험 또는 표준 규칙 베이스를 이용하여 규칙 베이스를 구성하지만, 그런 방식으로 구성된 규칙 베이스는 전문가와 운전자의 제어지식을 구체적이고 정확하게 표현할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 제어지식을 더욱 정확하게 표현한 퍼지 교통 제어기를 설계하여 퍼지 교통 제어의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제어지식을 정확히 표현할 수 있도록 입출력 데이터 클러스터링을 기초하여 퍼지 소속함수의 위치와 형태를 수정한다. 직관적 지식과 경험에 의해 주어진 대략적인 제어지식은 입출력 데이터 클러스터링을 위한 평가함수로 이용된다. 제안된 방법으로 설계된 퍼지 교통 제어기는 전문가와 운전자의 제어지식을 더욱 정확하게 표현할 수 있었고, 통과 차량수의 녹색시간 낭비율면에서 기존의 제어기 보다 우수한 성능을 보였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권10호
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• pp.1108-1120
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• 1990

본 논문에서는 소량 다품종 생산에서 FMS(Flexible Manufactturing System)의 공정제어를 위한 지능형 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기는 최적화 기법과 경험적 생산 규칙을 통합하여 가공품의 적재 및 흐름이 제어되고 선정된 성능 평가 기준 지표를 최대로 만족할 수 있도록 한다. 최적화 기법에 의해 구현되는 제어 기능은 생산시스템의 가공용량을 초과하지 않는 범위내에서 가공품의 순시생산율을 계산한다. 생산규칙 구성에 따르는 경험적 제어를 위하여 지식베이스가 형성되고 순시생산율 및 현재의 공정 정보를 기반으로 최종 대안이 선정된다. 이 경우 지식 베이스에는 대안 심사, 결정수립 기준, 그리고 가공품의 흐름제어에 관한 규칙들을 대상으로, 그리고 데이타베이스는 공정 정보 관리, 수정 침 저장을 대상으로 각각 구축된다. 공정 정보를 이용하여 생산계획의 진행 상황을 도시하게 되는 글래픽 시뮬레이션이 수행되며, 설계된 제어기의 성능평가는 컴퓨터 시물레이션을 통해 검토된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.73-83
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• 1995

본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.97-104
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• 2002

이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.