• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.631-638
• /
• 2002

Stochastic model has been widely used for the forecasting of time series. However, this study tries to perform the precipitation forecasting by fuzzy time series model using fuzzy concept. The published fuzzy based models are used for the forecasting of time series and also we suggest that the combination of fuzzy time series models and neuro-fuzzy system can increase the forecastibility of the models. The precipitation time series in illinois, USA is analyzed for the forecasting by the known fuzzy time series models and the suggested methodology in this study. As a result, we know that the suggested methodology shows more exact results than the known models.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.593-603
• /
• 1993

본 논문은 퍼지 망(Fuzzy Network)외 개념을 도입하여 한국어 단어의 품사 태깅에 관한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 한국어 단어의 품사 태깅이란 여러 개의 품사를 가진 단어가 한국어 문장 속에 나타났을 때, 단어의 품사를 올바르게 결정하는 것이다. 여기서 가장 기본적인 문제는 여러 가지의 태그를 포함하고 있는 단어들의 나열을 어떻게 퍼지 망으로 표현하는가 하는 문제이다. 본 논문에서는 한국어 품사를 태깅할 때 사용한 퍼지 망을 정점(vertex)으로 단어 품사의 퍼지 집합을 표현하고, 연결선(edge)으로 품사와 품사간의 퍼지관계를 표현한다. 일단 퍼지망으로 표현되면, 퍼지망에서의 최적의 경로를 찾는 문제와 동일하게 풀 수 있다. 일반적으로 퍼지 망에서 최적의 경로를 찾는 문제는 dynamic programming 방법에 의해서 효과적으로 해결할 수 있다. 약 2만 6천개의 형태소를 실험 데이타로 하여 실험한 결과, 전체적인 품사 태깅 정확률은 95.6%로 비교적 좋은 결과를 보였다. 앞으로 좀 더 세분화된 태그 집합과 정확히 태깅된 실험 데이타로부터 추출된 소속함수를 이용한다면, 더 좋은 결과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.447-452
• /
• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal for History of Mathematics
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.29-44
• /
• 2008

Fuzzy logic is introduced by Zadeh in 1965. It has been continuously developed by many mathematicians and knowledge engineers all over the world. A lot of papers concerning with the history of mathematics and the mathematical education related with fuzzy logic, but there is no paper concerning with Zadeh. In this article, we investigate his life and papers about fuzzy logic. We also compare two-valued logic, three-valued logic, fuzzy logic, intuisionistic logic and intuitionistic fuzzy sets. Finally we discuss about the expression of intuitionistic fuzzy sets.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.55-56
• /
• 2008

본 연구에서는 볼빔 시스템 제어에 대해 particle swarm optimization을 이용한 최적 퍼지 cascade 제어기 설계 방법을 소개한다. 볼빔 시스템은 모터, 빔과 움직이는 볼로 구성되며 볼의 위치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서는 많은 분야에서 제어 성능이 우수한 퍼지제어기를 cascade 형식으로 설계하여 볼빔 시스템을 제어한다. 퍼지 cascade 제어구조는 1차 제어기와 2차 제어기로 구성되어 있다. 최적 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 PSO를 사용한다. PSO는 초기값에 영향이 석고 일반적인 탐색알고리즘과 달리 조기 수렴의 문제점을 극복한다. 본 논문에서 퍼지 제어기와 기존의 PB 제어기의 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.605-608
• /
• 2006

본 논문에서는 SLA(Service Level Agreement)와 같이 차별화 서비스를 지원하는 웹서버 시스템의 가동성 척도를 향상시키기 위해 기존의 동적 성능 분리 기법에 퍼지 기법을 접목하였다. 특히, 클러스터 기반 웹서버 시스템의 부하량에 대한 판단기준 혹은 사용자 요청률 및 동적요청 비율 변화시에 발생하는 애매모호한 상황을 효과적으로 반영하기 위해, 퍼지제어 기법에 기초한 부하분배 메커니즘을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 퍼지 기법을 활용하지 않은 성능분리 기법과 퍼지기법을 활용한 경우에 대해 응답시간(95-percentile of response time) 성능 비교 평가를 통해 퍼지기반의 성능분리 기법이 차별화 서비스 시스템의 성능을 더욱 강건하고 효율적으로 향상시킬 수 있다는 점을 검증하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.287-296
• /
• 1996

본 논문에서는 퍼지추정기와 슬라이딩 모드제어이론이 고려되었다. 비선형시스템에 대한 슬라이딩 모드 제어기 설계 시에 그 시스템의 비선형함수를 추정하기 위하여 퍼지논리시스템이 사용되는 두가지의 적응처지슬라이딩 모드제어방식을 제안한다. 첫번째 방식에서는 비선형시스템, x/sup (n)/=f(x under bar, t) + b(x under bar, t)u 의 알지 못하는 함수 f를 추정하기 위하여 하나의 퍼지논리시스템이 사용되어진다. 두번째 방식에서는 비선형시스템의 f와 b에 대한 추정기로서의 두개의 퍼지논리시스템이 각각 사용되어진다. 각각의 방식에 대하여 제어시스템의 안정도를 보장하도록 하는 적응법칙을 설계하며 퍼지추정기와 비선형함수와의 추정오차를 줄이기 위해 각각에 대한 강인한 제어법칙을 제안한다. 제안된 네 가지의 제어법칙에 대한 안정성을 증명하고 컴퓨터시뮬레이션에서 역진자시스템에 적용하여 그에 대한 타당성과 각각의 비교를 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2001.12a
• /
• pp.149-152
• /
• 2001

본 논문은 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에는 Takagi-Sugeno(75) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기는 "정복-분할(divide and conquer)"이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 75 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식들(LMls)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.5 no.7
• /
• pp.1374-1383
• /
• 2001

In the fuzzy control method behaves more robustness than conventional control method, we propose a intelligent control method that membership functions and scaling factor of the fuzzy logic controller are optimized by genetic algorithm under off-line, and then fuzzy logic controller is constructed by the optimization parameters under on-line. In order to verify the usefulness of the proposed control method, we are applied to one link manipulator, and confirmed that the proposed control method is reduced the fuzzy rule base and is the better performance than the conventional fuzzy control method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.153-157
• /
• 2004

본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다 Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2 의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.