• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 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 Min_Max 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, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.70-77
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• 2001

본 논문에서는 고도정수처리설비에 활용되는 오존접촉조의 반응 특성을 퍼지 모델 형태로 표현하는 방법을 제안한다. 퍼지모델에 사용될 입력 및 출력 변수들은 오존처리의 목적과 정수장의 수질관리항목을 기준으로 선정하였다. 제안된 입력 변수들은 용존유기탄소농도, $UV_{254}$흡광도, 과망간산칼륨소비량, 주입오존농도, 수온 및 접촉시간이며, 출력변수들은 용존유기탄소농도, $UV_{254}$흡광도 및 과망간산칼륨소비량이다. 입력변수들에 대한 소속도 함수들은 삼각형 형태로 설계하였으며, 파이롯플랜트에서 취득한 조업데이터를 참고하여 소속도를 결정했다. 퍼지모델의 결론부는 선형식 형태로 설계하였으며, 선형식에 포함되는 상수들은 조업데이터를 이용하여 최소자승법으로 구했다. 또한 출력 변수들간에 상호 영향이 없다는 특성으로부터 전체 퍼지모델로을 각 변수별로 독립적인 기능을 갖는 3개의 부분 퍼지모델로 분할하여 설계함으로서 계산과 이해의 편리를 도모하였다. 모의실험을 통해 제안된 퍼지모델의 타당성을 확인해 본 결과, 모델의 튜닝시에 사용한 입력 데이터에 대해 퍼지모델의 출력이 조업데이터와 거의 동일함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.86-96
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• 1995

본 논문은 퍼지이론을 이용한 고전적인 역학문제의 확장에 관한 연구이다. 자중 및 휨강성 등 불확실한 매체를 갖는 기둥의 좌굴하중을 지배하는 미분방정식을 유도하였다. 수치해석예에서는 일단은 전형적인 자유, 회전, 고정단이고, 타단은 애매한 상수로 정의되는 회전스프링으로 지지된 기둥을 택하였다. 퍼지함수의 연산을 위하여 vertex method를 이용하였으며, 지배미분방정식의 수치적분과좌굴하중 결정을 위해 Runge-Kutta method와 행렬값탐사법을 각각 이용하였다. 좌굴하중의 소속함수를 산출하였으며,애매성의 흐름을 정량적으로 판단하기 위하여 퍼지지수를 정의 하였다. 지배인자의 애매성 변화에 따른 좌굴하중의 퍼지지수 변화를 분석하였으며, 단부 조건에 따른 감도를 고찰하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.77-80
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• 2007

현재 생명공학은 급속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 만들어지는 생물정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 기술 중의 하나인 마이크로어레이 기법은 현재 질병의 진단 및 신약 개발 등을 위해 사용되고 있다. 마이크로어레이 유전자 발현에 관한 분석은 크게 유의한 유전자 추출, 클러스터링, 분류 및 유전자 네트워크 구축 등으로 볼 수 있다. 유의한 유전자 식별을 위한 통계학적 방법으로 T-test 및 Wilcoxon Rank Sum test 등이 있다. 최근에는 수정인자를 추가하거나 혹은 퍼지이론 등의 지능정보 이론을 추가하여 그 계산결과를 좀 더 상세화하고 세분화하는 연구들이 계속되고 있다. 본 논문에서는 두 개의 그룹에서 발현된 유전자들 중 유의하게 발현되는 유전자를 식별하기 위한 방법으로 퍼지이론을 도입하여 유의한 유전자를 규명하는 FST(Fuzzy Significance Test) 방법을 제안한다.

• 전기의세계
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• 제39권12호
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• pp.21-32
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• 1990

퍼지 논리를 이용한 제어시스템에 관하여 핵심 개념을 중심으로 기술하고자 한다. 요약컨데 이 퍼지제어기의 특징은 1) Parallel(distributed) control 2) logic control 3) linguistic control등이며 퍼지 제어가 효과적일 수 있는 제어대상(plant)로서는 수학적 모델을 적용하기 힘든 시스템으로서 경험적으로 또는 수동적인 방법으로 제어가 잘되고 있는 대상을 들 수 있다. 그 뿐만 아니라 간단한 제어기가 필요한 경우로서 보다 효과적인 제어측 Software를 쓰거나 센서 또는 필터없이 사용가능하고, Inverted Penedulum의 자세 제어처럼 정확성보다는 속도 응답 제어가 요구되는 경우 등에 효과적으로 쓸 수 있는 것으로 알려지고 있다. Fuzzy 제어는 지식 베이스의 규모에서 인공지능형 Expert System보다 Compact하고 선형.비선형 플랜트에 공히 이용될 수 있으며, 설계자는 오퍼레이터와의 접촉을 통해 룰을 구축하므로 사용자가 시스템을 이해하기 쉬운 잇점등이 있기도 한다. 그러나 가장 큰 문제는 구축해 놓은 시스템의 안전성(Stability)를 이론적으로 사전에 검증하기가 어렵고, 같은 제어대상이라 할지라도 추론방법, 소속함수의 형태선택, 룰수 등에 따라 제어성능이 바뀔수 있으나, 무엇이 어떤 영향을 주는지 규명되지 않은점 등 여러가지 연구되어야 할 내용이 많이 있다.

• 한국농공학회지
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• 제33권4호
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• pp.45-51
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• 1991

The objective of this paper is to show how the fuzzy sets theory can be applied to the reservoir operation guidelines for agricultural purposes. The concepts of the theory has been resented as a new tool for the decision problems which contains fuzziness and it's application can be found in operations research, expert systems, robotics, fuzzy computers, and pattern recognition. The fuzzy control system for the reservoir operation composed of a set of reservoir operation rules and a fuzzy inference engine was built. Water demand for paddy fields, water availability, and inflow to a reservoir were selected as main factors which determine the magnitude of reservoir release. The behavior of the control system was evaluated for different level of water demand and the results seemed to be reasonable.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2879-2881
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• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.209-212
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• 2010

본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제2권4호
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• pp.73-81
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• 2003

DC series wound motor is commonly used for the industrial vehicles. Although it has good operating torque, heavy variations of parameters and nonlinear properties on friction and loads make it difficult to satisfy desired performance using conventional controllers. To solve this problem, fuzzy controller is proposed in this paper. The fuzzy controller has been designed based on the fuzziness of variables, it retains robustness even with nonlinearity.