본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.633-641
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2015
선박, 발전소, 석유화학 등의 분야에서 운전되고 있는 많은 프로세스들은 강한 비선형성을 보일 뿐만 아니라 동시에 시변 특성도 가지고 있다. 이런 프로세스에 기존의 고정-파라미터 PID 제어기를 적용하면 성능이 나빠지고 경우에 따라서는 불안정해질 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 프로세스를 제어하기 위한 비선형 PID 제어기를 제안한다. 제안되는 제어기의 이득은 오차와 오차의 변화율의 비선형 함수로 기술되며, 사용자 파라미터들은 ITAE를 최소로 하는 관점에서 유전알고리즘으로 동조된다. 제안된 방법은 열분해반응 또는 촉매를 이용한 고분자합성에 널리 사용되는 연속 교반탱크반응기를 대상으로 시뮬레이션을 실시하며, 그 유효성을 보이기 위해 다른 두 비선형/적응 제어법과 비교한다.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
최근에 SoC 버스구조의 대안으로 NoC가 대두되고 있으며, NoC에서 다중클럭이 사용되어 클럭의 주파수는 같지만 clock skew 등으로 인한 위상차이가 발생하므로 데이터 전송 시에 클럭에 대한 동기회로가 사용되고 있다. 본 논문에서는 NoC 클럭의 위상차가 발생하는 경우 데이터의 손실이 발생할 수 있는 불안정상태 (metastability)를 정의하고 분석한다. 180nm CMOS 공정 파라미터를 사용하여 래치와 플립플롭을 설계하고, 1GHz 클럭을 사용하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과에서 출력에 로직 1과 0이 아닌 중간 값을 가지는 불안정상태를 래치와 플립플롭에서 확인하였다. 그리고 불안정상태 값이 상당히 긴 시간 동안 존재하여 온도, 공정변수, 전원 크기 등의 주변 환경에 의하여 출력 값이 변할 수 있어 입력값을 손실할 수 있다는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 NoC에서 위상차 동기회로 설계 시에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.423-436
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2011
정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.
본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크(FNNs)를 사용한 최적 동적 방법이 제안된다. 제안된 퍼지-뉴럴 모델링은 공정시스템의입축력 데이타를 이용하여 기존의 최적이론, 언어적 퍼지구현규칙, 뉴럴네트워크 등의 지능형 이론을 도입하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 이 모델링의 추론형태는 간략추론이 사용된다. 최적 모델을 얻기위해, 퍼지-뉴렬 네트워크의 학습률과 모멘텀 계수가 본논문에서 제안한 개선된 컴플렉스 법과 수정된 학습알고리즘을 이용하여 자동동조 된다. 이 알고리즘의 비선형 공정으로의 응용을 위하여 교통 경로 선택 데이타 및 하수처리시스템의 활성화와 공정 데이타가 제안한 모델링의 성능을 평가하기 위해 사용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.
본 논문에서는 상보형 high swing cascode 전류미러를 이용하여 저전압, 저전력 구동이 가능하고 고주파수 응용이 가능한 전류 적분기를 설계하였다. 간단한 전류미러로 구성된 적분기는 적분기의 비 이상적인 입력, 출력 저항 때문에 출력 전류 오차가 발생하는데 제안된 전류 적분기는 출력 저항이 증가하여 출력 전류의 오차가 감소하였다. 설계된 무손실, 유손실 전류 적분기를 이용한 설계 예로 3차 버터워스 저역통과 필터를 개구리도약형으로 구현하였다. 필터 구현시 무손실 전류 적분기의 위상 추이 때문에 발생하는 차단주파수 부근에서의 크기 특성 왜곡을 predistortion 설계법을 이용하여 감소시켰다. 설계된 전류모드 필터를 0.8㎛ CMOS n-well 공정 파라미터를 이용하여 SPICE 시뮬레이션한 결과 단일 2V 공급 전압에서 차단주파수는 20MHz, 전력소모는 615㎼를 갖는다. 또한 필터의 차단주파수는 DC 바이어스 전류에 의해 동조 할 수 있다.
본 논문에서는 역동력학과 퍼지기법을 기반으로 하는 DC 모터 속도제어용 2자유도 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 DC 모터 시스템의 역동력학 모델, 전처리필터와 퍼지보상기로 구성된다. 모델은 쿨롱마찰을 내포하는 비선형 방정식으로 표시되며, 전처리필터는 역동력학 모델에 의해 유발될 수 있는 고주파 영향을 막아주며, 퍼지보상기는 모델의 불확실성, 외란 등으로 인한 오차를 보상한다. 퍼지보상기는 기준 입력 변화에 대한 추종성능과 외란에 대한 오차 제거성능을 동시에 개선하도록 설계된다. 모델과 보상기의 파라미터는 각각 실수코딩 유전알고리즘으로 추정되고 동조된다. 제안된 기법의 유효성은 실험을 통해 검증된다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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