본 논문에서는 퍼지제어 이론을 적용한 전지 유압 속도제어 시스템을 설계하였다, 최적의 퍼지 추론법을 유도하기 위해서 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 최적의 샘플링 시간, A/D 및 D/A 변환기의 비트수를 결정하였고, 퍼지 입출력 변수의 형태, 퍼지 관계 행렬의 크기, 비퍼지화 방법 등을 시뮬레이션화하여 최적의 제어조건을 결정하였다, 전기유압 서어보 시스템에 적합한 퍼지 알고리즘은 Lsrsen 추론법, 비퍼지화 방법으로는 무게중심ㅂ버, 9*9 퍼지관계 행렬, 등간격의 삼각형 입출력 변수, 오차의 퍼지집합 및 오차 변화분의 퍼지집합이 각각 40과 5 일때 제어가 가장 잘 되었다. PID 제어방법과 비교할 때 퍼지제어가 우수한 성능을 보였으며,시스템의 등록성이 변할 때도 퍼지제어가 PID 제어 보다 적응이 잘 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 의미적으로 접근되어 애매성이 있으며 구별하기 힘든 자료를 효과 적으로 관리하기 위한 방안의 하나로 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집 합(Fuzzy-Rough Sets:FRS)을 이용, 관계 데이터베이스를 구성하고 구현하였다. 먼저 불완전한 정보를 데이터베이스로 구성, 표현하는 방법에 대하여 일반적 관계 데이터 베이스를 확장시킨 퍼지 데이터베이스와 라프 데이터베이스를 간략히 살펴본다. 그리 고 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집합을 근거로 퍼지-라프(Fuzzy -Rough:FR)관계데이터베이스를 구성한 후, 펜티엄 컴퓨터(166Mhz)상에서 데이터베이 스 관리 시스템인 엑세스(access)와 비쥬얼베이직(visual)을 도구(tool)로 구현하고 분석 하였다. 본 논문에서는 퍼지 집합의 특성과 라프 집합의 특성을 가진 집합을 기 반으로 한 데이터베이스를 구성, 구현함으로서 데이터의 감소를 유도하였다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계한다. 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크는 선체 인력 변수에 따른 입력 공간을 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 전체 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대만 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 마지막으로 제안된 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
데이터베이스에 대한 사용자의 요구는 증가하는 반면에 기존의 관계형 데이터베이스에서 사용하는 질의어들은 사용자로 하여금 정확한 조건을 알아야만 하는 부울 형태의 질의만을 제공하는 제약이 있다. 그러나, 사용자들은 조건을 확실하게 모르는 애매한 질의에 대한 결과를 요구하며, 이러한 이유로 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 논문에서는 새로운 퍼지 질의어 형태를 정의하고, 정의한 퍼지 질의어를 구현하기 위해서MetaDatabase를 사용하는 방법을 소개한다. 이러한 방법을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스를 유지하면서 퍼지 질의어를 제공할 수 있는 FSQL(Fuzzy SQL) 시스템의 프로토타입을 개발하였다.
연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.
한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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pp.15-24
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2004
본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.
학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 성향 파악 및 생활지도 등에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 교우관계를 파악하게 되면 서로 잘 어울리는 친구들이나 외톨이로 있는 아동을 미리 찾아내어 아이들 상호간의 감정의 흐름을 파악할 수 있고 서로 협력하는 학급을 만들기 쉬울 것이다. 이에 본 논문에서는 학급 아동 상호간의 호감도에 의해 교우관계를 분석할 수 있는 시스템을 퍼지 (Fuzzy) 이론을 응용하여 설계하고 그룹화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 교우관계의 특성상 애매모호하고 불확실한 감정과 호감도를 몇 마디 말 또는 '좋아한다', '좋아하지 않는다'는 이분법적인 방법으로 분석하기에는 아동 상호간에 복잡한 감정을 다 표현하기 어렵기 때문에 퍼지이론을 적용하여 수치화된 정보로 상대적 비교가 가능하도록 함으로써 좀 더 정확한 아동 상호 관계를 분석할 수 있도록 설계하였다. 또한, 퍼지이론을 바탕으로 연결차수를 계산한 그룹화 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템과 분석화 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리 (Hamming Distance)에 의한 유사도 분석이 가능한 시스템과 $\alpha$-수준집합 ($\alpha$-cut)에 의한 그룹화 방법을 제안하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동의 성향파악 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기초를 마련하였다.
초등학교 학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 그룹이나 짝을 지어주고 교우관계를 분석하는데 매우 유용하다. 그러나 인간관계의 감정을 단순한 수치로 나타내기에는 아동 상호간의 복잡한 감정을 제대로 분석하기 힘들기 때문에, 본 논문에서는 퍼지 (Fuzzy) 이론을 기초로 하여 분석하고자 한다. 본 논문에서는 퍼지이론의 해밍거리(Hamming Distance)와 $\alpha$-수준집합을 적용하고 경향성을 계산할 수 있는 새로운 기법인 경향거리(Tendency Distance)를 제안하고 분석하는 기법을 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리에 의한 유사도 분석에서 할 수 없었던 경향성의 분석을 가능하도록 하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동간의 교우 관계 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기법을 마련하였다는 데 의의를 둘 수 있다.
본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .
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[게시일 2004년 10월 1일]
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