• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.692-702
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• 2006

본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.14-22
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• 2001

본 논문에서는 전력계통의 저주파 진동 억제와 안정도 향상을 위해 적응 뉴로-퍼지 전 보상기(Adaptive Neuro-Fuzzy Precompensator, ANFP)를 설계하였다. 여기서 ANFP는 종래의 전력계통 안정화 장치(Power System Stabilizer, PSS)를 보상하도록 설계되며, 이 설계기법은 기존의 PSS 최적 파라미터를 구하는 방식과는 달리 현재 사용중인 PSS 파라미터를 고정시켜놓고, ANFP만을 추가하는 구조적인 장점을 나타낸다. 먼저, 학습 능력을 가지는 퍼지 전 보상기가 구성되며, 이는 발전 유니트의 입출력 데이터로부터 학습된다. ANFP는 학습의 특성을 가지기 때문에 보상기의 퍼지규칙과 소속함수는 학습 알고리즘에 의해 자동으로 동조될 수 있다 학습은 ANFP와 목표 제어기(desired controller)의 출력을 비교하여 평가되는 오차를 최소화하도록 수행된다. 사례 연구 들에서 다양한 동작 조건들 상에서 전력계통의 우수한 제동을 제공할 수 있었으며, 시스템의 동특성을 향상시킬 수 있었다

• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.135-144
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• 2003

침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.442-445
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• 1997

We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제9권3호
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• pp.97-103
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• 1995

In this paper, for fuzzy control of linear servo system using the moving coil type linear DC motor, we propose a new fuzzy control method using parameter tuning for membership functions. A proposed fuzzy control method tunes parameters of membership function to have an appropriate control input signal for system when error exceeds predefined value and makes an inference using conventional fuzzy control rules when error reduces to a predefined value. To verify usefulness of a proposed fuzzy control method, making simulation and experiment, we compare with characteristics for conventional fuzzy control method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.379-382
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• 1997

We present a hybrid self-tuning method using hyper elliptic Gaussian membership function. The proposed method applies a GA to identify the structure and the parameters of a fuzzy inference system. The parameters obtained by a GA, however, are near optimal solutions. So we solve this problem through a backpropagation-type gradient method. It is called GA hybrid self-tuning method in this paper. We provide a numerical example to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.83-86
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• 2001

In this paper, it study about the image filter applied the hybrid fuzzy membership function to the neuro-fuzzy system. Here, this system applys the genetic algorithm in order to obtain the optimal image as the iteration carry for making the data value in the error. It is removed the included noise in an image using the proposed image filter and compared the proposed image filter performance with the other filters using MATLAB. And it is found that the proposed filter performance is superior to the other filters which has the similar structure through the images. To show the superior ability, it is compared with MSE and SNR for images.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2492-2494
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• 2000

Design of Fuzzy cotroller consists of intuition of human expert, and any other information about how to control system. If the rules adequately control the system, the design work is done well. If the rules are inadequate, the designer must modify the rules. Through this procedure, the system can be controlled. In this paper, we designed simply a fuzzy controller based on human knowledge, but it has errors showing some vibrations. So we updated the optimal parameters of fuzzy controller using Neural Network algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.813-816
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• 1995

The shape and width of fuzzy membership function has an effect on performance of fuzzy controller. In this paper, neuro-fuzzy controller is proposed to improve the control performance of fuzzy controller. It has membership function, that is adapt to plant constant by using trained neural network. This neural network has been trained with back propagation algorithm. To show the effectiveness of proposed neuro-fuzzy controller with adaptive membership function, it is applied to plant (dead time + 1st order) with various plant constant.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권3호
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• pp.371-380
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• 1993

운전원의 언어적인 제어 논리를 이용한 모델과 무관한 제어기가 증기 발생기의 수위 제어를 위해 개발되었다. 오직 9개의 룰을 수위 오차와, 응축 수위 변화를 표현하는 유량 오차로부터 얻어졌다. 벨형의 소속함수는 민감도 분석을 통하여 조절되었고, 결과 과도 상태와 정상상태 공히 양호한 제어성능을 보였다. 저출력에서 전 출력까지의 다단계 출력 증가에 대하여, 전 운전 영역에서 좋은 제어를 보였다.