본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.
본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.
특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.
수행 평가는 평가자에 의한 평가 오류 가능성, 채점의 공정성과 신뢰도, 타당도 문제, 채점 기준의 모호성, 객관성 확보에 대한 어려움 등의 문제가 야기되고 있다 이런한 수행 평가의 문제점을 해결하고 교사와 학생의 수행 평가 결과에 대한 만족도를 높이기 위하여, 본 논문에서는 회계 원리 과목을 대상으로 수행 평가의 각 영역에서 영향을 미치는 요인을 분석하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 퍼지 규칙을 정의하여 추론을 적용하여 객관적이고 신뢰성이 높은 수행 평가 방법을 제안하였다 또한 제안된 수행 평가 방법에서 수행 평가 항목은 형성 평가와 과제 평가로 구분하여 소속 함수를 설계하였다. 제안된 퍼지 수행 평가 시스템을 통해 산출된 수행 평가 결과는 평정자의 채점 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며 학생들에 게는 정확한 기준과 일관성 있는 채점을 통해 공평하고 신뢰성 있는 평가 결과를 제공한다.
퍼지 제어기는 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하고 있다. 때문에, 제어기의 객관성이 보장되지 않으며 설계자가 예상하지 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에서는 제어기의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 제어 규칙의 수를 감소시키고 직관적인 제어기를 구성하기 위하여 Fusion Method과 퍼지 제어기의 제어 규칙과 소속 함수의 매개변수를 조정하여 효율성을 향상시킬 수 있는 유전자 알고리즘을 적용한 자기 조직화가 가능한 퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 무인 운송 장치 제어기를 구성하여 다양한 환경에서 모의 실험을 수행하였다.
영상 이진화 알고리즘의 효율성은 이진화를 위한 임계치 결정에 있어서의 불확실성의 합리적인 제거와 이진화로 인한 영상 정보의 손실을 최소화하는 데에 있다. 그러한 모호성의 처리 방법으로서 퍼지 이진화 방법이 많이 사용되는데 보통 사용되는 삼각형 타입의 소속 함수와 이진화 임계치를 결정하는 ${\alpha}$_cut 값의 설정 방법이 그 효율성에 영향을 미친다. 다만 기존의 정적인 퍼지 이진화 방법은 명암 대비가 낮은 영상의 경우 그 효율성이 떨어지는 것이 알려져 있다. 본 논문에서 퍼지 이진화 방법의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 ${\alpha}$_cut의 동적 결정 방법과 사다리꼴 타입의 소속 함수와 구간 설정 방법을 제안한다. 이 방법은 스트레칭 기법과 같은 정규화 전처리 과정을 밟지 않기 때문에 영상의 정보 손실이 적다. 또한 ${\alpha}$_cut의 동적 결정으로 인해 다양한 영상을 동일 기법으로 보다 정확하게 처리할 수 있다. 야경 영상, 척추 측만증 및 지방종 영상 등 다양한 물채를 포함하고 명암 대비성이 낮은 편인 영상을 대상으로 한 실험에서 제안된 방법이 기존의 퍼지 이진화 방법보다 효과적임이 확인되었다.
본 논문은 이산 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델의 제어기 설계 시 시스템과 제어기가 상이한 소속 함수를 가지는 불완전한 전반부 정합 하에서의 제어기 설계에 대해 다룬다. 이산 T-S 퍼지 모델의 안정화 조건을 구할 때, 단일 Lyapunov 함수를 이용하여 구한 기존의 보수적인 안정화 조건보다 완화된 안정화 조건을 구하기 위해 퍼지 Lyapunov 함수를 고려한다. 퍼지 Lyapunov 함수를 이용하여 선형 행렬 부등식 기반의 완화된 안정화 조건을 구하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.
최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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