신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성 방법을 제안한다. 기존의 입력공간 그리드 분할을 이용한 ANFIS의 규칙 생성에 있어서는 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 조건부적인 FCM을 이용하여 입.출력 데이터이 특성을 잘 반영할 수 있는 클러스터를 구하고, 퍼지 균등화 방법을 적용하여 출력변수의 소속함수를 자동 생성하도록 하엿다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 갖으며서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 트럭 후진제어와 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델리에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 기본적인 형태는 퍼지 제어의 형태를 유지하면서 그 세부적 요소들을 신경회로망으로 구성한 뉴로-퍼지 제어기를 설계하였다. 뉴로-퍼지 제어기는 퍼지 제어 및 신경회로망 제어가 갖는 장단점을 서로 보완할 수 있도록 하였으며 On-Line상태에서 동조가 이루어지도록 하였다. 본 제어기의 성능을 평가하기 위해서 현재 로봇제어에서 많이 사용되고 있는 교류 서보 전동기의 속도제어에 적용시켰다. 가장 보편적인 제어기인 PID제어기 및 퍼지제어기와 비교실험 함으로써 제어기로서의 안정한 특성을 입증하였다. 특히 로봇처럼 급격한 부하변동에 대응할 수 있는 제어기 설계를 위해 부하를 인가하여 실험을 수행하여 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴분류기를 제안한다. 제안된 패턴 분류기는 일반적인 퍼지 인식기를 가지고 있는 3층 전방향 신경회로망 구조로 되어 있고 가중치들은 퍼지집합으로 구성된다. 이러한 퍼지-뉴로 패턴분류 시스템을 Visual C++ 환경을 구현한다. 성능평가를 위해 기존의 역전파 학습기능을 가진 신경회로망과 Maximum-likelihood 알고리즘을 이용해처리한 결과와비교분석한다. 대표적인 지표면 특징을 나타내는 8개의 클래스에 대해 훈련집합을 선정하고 각각의 분류 알고리즘에 같은 훈련집합을 사용하여 학습시킨 후 실험화상을 적용하여 지표면 특징을 8개의 클래스로 분류하였다. 실험결과 제안된 뉴로-퍼지 분류기는 여러개의 클래스로 혼합된 패턴에 대해서 기존의 분류기들에 비해 보다 더 좋은 성능을 보인다.
지능 시스템에서 고속으로 퍼지 데이터를 처리하기 위해서, 퍼지 제어시스템이 해결해야 할 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서 수행속도를 개선하는 것이다. 이를 위해서는, 특히 후건부의 연산 및 비퍼지화 단계에서 고속 연산이 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비 퍼지화 단계에서 [0, 1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 실수 값을 정수형 격자에 매핑 시켜 곱셈, 나눗셈이 필요 없는 정수형 덧셈을 고속으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어 시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어 와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.
퍼지 선형계획법은 불확실성하에서의 문제들을 해결하는데 유용한 의사결정 모형이다. 본 연구에서는 목적함수 값이 퍼지수이고 우변 상수도 퍼지수인 융합 등식 제약식을 갖는 퍼지 선형계획법 문제를 다룬다. 연구의 목적은 퍼지 해를 정의하고 그것을 구하는 절차를 모색하는 것이다. 목적함수 값에 대한 소속 함수로 부분 선형함수를, 제약식의 소속 함수로는 사다리꼴 함수를 도입한다. 사다리꼴 함수는 구간별 선형 함수 들로 나누어 나타낼 수 있다. 따라서 모든 소속 함수들을 선형식 들로 대체함으로써 퍼지 선형계획 모형을 Zimmermann의 대칭 선형 모형으로 바꿀 수 있다. 여기에 최대-최소 기준을 적용하여 일반 선형계획법 문제를 도출해 내고, 이 문제의 최적해로부터 원 문제의 퍼지 해를 얻게 된다. 본 논문에서는 사다리꼴 소속 함수에 대해 살펴보았는데 앞으로는 오목 부분 선형함수와 같은 좀 더 일반화된 소속 함수에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.
비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력 값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 진도우파수 성분과 진동진폭에 대한 이상진동의 멤버쉽함수(membership function)를 고려하여, 멤버쉽정도(membership grade)를 구하고, 퍼지연산에 의하여 회전동기와 비동기진동을 구별하는 1차 진단을 한후, 각각에 대한 진동진폭의 멤버쉽함수와 인과매트릭스(decision table)를 이용하여 보다 세분된 2차 진단을 수행하는 2단계의 진단수법을 제안한다. 그리고 실험장치에서 여러가지의 결함을 인위적으로 만들고, 이 계측자료와 관련자료를 이용하여 본 진단법의 유용성을 검토하였다.
본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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