• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.366-370
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• 2013

Regression Analysis is an analyzing method of regression model to explain the statistical relationship between explanatory variable and response variables. This paper introduce Theil's method to find a fuzzy regression model which explain the relationship between explanatory variable and response variables. Theil's method is a robust method which is not sensive to outliers. Theil's method use medians of rate of increment based on randomly chosen pairs of each components of ${\alpha}$-level sets of fuzzy data in order to estimate the coefficients of fuzzy regression model. We propose an example to show Theil's estimator is robust than the Least squares estimator.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.203-210
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• 1995

본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-370
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• 2005

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.36 no.8
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• pp.1104-1110
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• 2012

The inverted pendulum system is a common, interesting control problem that involves many basic elements of control theory. In the early, controls of stabilization for the inverted pendulum system were used classical methods like PD, PID controller. In recently, however, control methods based on modern and intelligent control theory are widely applied. The fuzzy logic controller which is often used in nonlinear control is a little too hard to design due to increasing fuzzy rules rapidly if the given system like inverted pendulum has many state variables. Also, in case the state variables are divided into two parts, two fuzzy controllers are needed in the control system. In this paper, the authors propose FCSC(Fuzzy Controller based on State variables Combination) that reorganized into two new signals depending on the physical meaning of the four state variables of the inverted pendulum system. The proposed method is applied to the inverted pendulum system and simulations are accomplished to illustrate the control performance.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.19 no.2
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• pp.109-120
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• 1994

A method for estimating the effectiveness of each protective action against a nuclear accident has been proposed using the fuzzy set theory. In most of the existing countermeasure models in actions under radiological emergencies, the large variety of possible features is simplified by a number of rough assumptions. During this simplification procedure, a lot of information is lost which results in much uncertainty concerning the output of the countermeasure model. Furthermore, different assumptions should be used for different sites to consider the site specific conditions. Tn this study, the diversity of each variable related to protective action has been modelled by the linguistic variable. The effectiveness of sheltering and evacuation has been estimated using the proposed method. The potential advantage of the proposed method is in reducing the loss of information by incorporating the opinions of experts and by introducing the linguistic variables which represent the site specific conditions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.355-367
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• 2007

This paper proposes a design method of the PI(Proportional-Integral)+D(Derivative) controller using self-tuning of the design variables and controller gains. The used fuzzy PI+D controller is the approximated conventional continuos time linear PI+D controller and the used fuzzification method is the fuzzy single tone and the adapted defuzzification method is the simplified tenter of gravity. Fuzzy estimation result would be calculated in the other function elements from the classified fuzzy variables and the result determined by the design variables decides the controller gains. As a result, the proposed method shows the capability of the high speed tuning and can be applied to the case of input variables with many fuzzy partitions and also can bring out the advantage to reduce the reconstruction(digital sampling reconstruction) error. Most simulation results show that this controller makes much bettor efficiency and improvement by using design variables and controller gains.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.