• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.101-108
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• 2001

본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.187-195
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• 2001

시각자극 유발전위 추론시에 사용되는 평균법은 많은 회수의 단일-시도 유발전위(single-trial evoked potential)의 기록이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 평균법의 후처리기로서 Prony 방법을 적용하여 향상된 신호-대-잡음비를 제공하는 방법을 제안하였다. Prony 방법은 유발전위와 같은 잡음이 섞여 있는 신호에서 지수함수를 추론하는데 많이 적용되어져 왔다. 여러 가지 잡음 모델을 이용한 시뮬레이션과 실제 시각자극 유발전위 데이터를 이용한 실험을 통해 Prony 방법이 평균법의 후처리기(post-processor) 기능으로서 사용될 때, 신호의 질적인 향상 측면 뿐 아니라 평균법 사용시 단일-시도 유발전위의 기록 횟수의 단축이라는 결과도 가져옴을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.717-720
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• 2000

H.263의 시험모델인 TMN5를 최대한 적용하여 실험하였으며 분산, 엔트로피, 움직임 크기 등의 퍼지변수를 데이터 영역에서 추출하여 퍼지화하였다. 소속함수를 계산하기 위해 최소값으로 가장 분명한 퍼지값을 추출하였으며 퍼지집합을 위해서는 각 소속함수로부터의 요소를 더하는 의미에서 최대값을 선택하였다. 무게중심기법을 이용하여 최종 퍼지감도를 구하여 TMN5에 부가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.111-116
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• 1995

본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.33-35
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• 1998

선형논리는 Girard에 의해 소개되었으며, 고전논리의 확장이다. 최근에는 형할당 시스템으로 λ$\mu$-논리의 연구가 성행중이며 함수프로그래밍 언어가 발전할 수 있는 계기가 되었다. λ$\mu$-논리에서의 계산은 형추론 연역과정이다. λ$\mu$-논리의 카테고리로의 해석 λ$\mu$＊-논리를 이용하여 분배카테고리를 일차적으로 구성하고 함수의 흐름을 구체적으로 나타내는 준함수로써 회로 카테고리Cir(CLL*)를 설계하였다. 특히 전산처리에서 흔히 사용하는 큐(Queues)로써 선형고전논리 기증을 온전히 발휘할 수 있음을 지적한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1457-1464
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• 2011

본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권1호
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• pp.73-82
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• 2004

신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.

• 센서학회지
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• 제9권6호
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• pp.440-447
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• 2000

본 논문에서는 곡선근사법과 뉴로퍼지 시스템의 열전도도 추론을 이용하여 대기온도의 변화에 관계없이 재질의 온도응답을 분류하기 위한 시스템을 제안한다. 재질의 온도응답은 정상상태에 도달하는데 장시간이 소요되며, 과도상태에서는 잡음을 포함하고 있기 때문에 실용화하는데 문제점이 있다. 제안하는 방법은 온도응답곡선의 과도상태만을 곡선근사법에 의해 지수함수화함으로써 단시간에 계측이 가능하고 측정중의 잡음을 없앨 수 있다. 뉴로퍼지 추론을 이용하여 임의의 대기온도 하에서 재질의 열전도도를 추론함으로써 열전도 특성의 복잡한 성질을 수학적으로 해석해야하는 문제점을 극복하였다. 이를 위해 인간의 손가락과 유사한 구조의 재질 온도응답센서를 제작하고, 하드웨어를 구현하였으며, 곡선근사화와 뉴로퍼지 알고리즘에 의한 분류 소프트웨어를 개발하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.764-770
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• 2001

본 논문에서는 대용량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위해 새로운 PCI 버스 기반 병렬 퍼지 시스템을 제안한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 9050 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 여기서 소속함수들의 각 요소와 전건부 또는 후건부부분의 병렬화을 고려하여 제안된 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간에 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대용량 인공위성 영상 데이터의 패턴 인식 등과 같이 다수의 전건부, 후건부의 변수를 갖는 시스템에 활용될 수 있다.