• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.99-105
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• 2017

일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 $m_1$, $m_2$. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정하게 된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1857-1858
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• 2008

본 논문에서는 FCM 기반 RBF 뉴럴네트워크(FCM-RBFNN) 구조를 제안하고 PSO를 이용한 FCM-RBFNN의 구조 및 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM-RBFNN서는 방사기저함수로써 가우시안, 삼각형 타입 등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 기존의 RBFNN에서 후반부는 상수형태로써 방사기저함수의 선형결합으로써 표현되는 반면에 제안된 FCM-RBFNN의 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 형태의 다항식으로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 WLSE를 이용하여 추정한다. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 성능은 퍼지규칙의 수, 후반부 다항식의 차수 FCM의 퍼지화 계수에 의하여 결정기 때문에 FCM-RBFNN의 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 PSO를 이용하여 FCM-RBFNN의 구조에 관련된 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화한다. 또한 후반부 다항식의 계수는 WLSE를 사용하여 추정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.237-241
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• 2001

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.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.92-100
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• 1995

본 연구에서는 페트리 네트를 사용하여 모델링된 이산 사건 시스템의 제어시 발생하는 충돌 현상을 해결하기 위하여 퍼지 개념을 사용하였다. 이를 통하여 페트리 네트로 시스템을 제어할 경우 발생하는, 큰 문제점인 외부 시스템과의 데이터 입출력 설정의 어려움을 해결하는 방법을 보였다. 또한 제시된 규칙 행렬의 단순성으로부터 쉽게 충돌 현상하의 우선 순위를 변화시킬 수 있다. 시스템을 제어하는 전문가의 지식이 모호하여 단순히 상수값으로 우선순위를 표현할 수 없는 경우에는 퍼지개념을 이용하여 해결하였다. 이러한 방법들은 소규모의 모터 자동 조립 시스템을 제어하는데 부품의 수량, 작업의 대기 상태를 퍼지화하여 규칙행렬을 만들어 제어신호를 발생시켰다. FMS, CIM을 제어할 때 발생하는 Scheduling 문제도 본 논문의 방법을 사용하면 해결할 수 있다고 본다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.720-725
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• 2001

비선형 미분방정식으로부터 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지모델을 유도한느 것은 퍼지 제어의 이론분야에서는 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 off-equilibrium에서 상수항을 가지는 부분 미분 방정식을 배제시키는 방법을 제안한다. 이는 전건부의 언어적 표현이 삼각형 소속함수들을 가지는 기본적인 TSK 퍼지모델에서 체계적으로 유도되어진다. 그리고, 유도된 TSK 퍼지모델의 전건부 소속함수들은 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 최적화함으로써 실제 미분방적식에 근사화한다. 아울러 이상의 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.527-532
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• 2005

본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.122-129
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• 2008

기동 시나 갑작스런 토크명령 변동에 빠른 토크응답 특성을 갖는 퍼지 논리 제어기를 이용한 농형 유도 전동기의 직접 토크제어 방식을 제안하였다. 퍼지 제어 알고리즘은 기존의 DSC(Direct Self Controller) 제어 원리를 기저로 하여 제안하였으며 퍼지 추론 및 비 퍼지화를 거쳐 수행된다. 유도전동기의 자속과 토크는 광범위한 속도 영역에서 비 간섭 및 우수한 동특성을 갖는 회전자 자속 기준 동특성 모델을 사용하였다. 실험 결과 제시한 퍼지 제어 알고리즘은 우수한 동특성 및 적응적 특성을 갖으며 전동기 변수와 동작 조건의 변동에 민감하지 않고 강인하다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.