본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 FPGA 구현을 자동적으로 수행하는 통합 개발 환경(IDE : Integrated Development Environment)을 다룬다. 이를 위해 FLC의 자동 설계 및 구현의 전 과정을 하나의 환경 내에서 개발 가능하게 하는 퍼지 제어기 자동 설계 및 구현 시스템 (FLC Automatic Design and Implementation Station :FADIS)을 개발하였는데 이 시스템은 다음 기능을 포함한다. (1) 원하는 퍼지 제어기의 설계 파라메터를 입력받아 이로부터 FLC를 구성하는 각 모듈의 VHDL 코드를 자동적으로 생성한다. (2) 생성된 각 모듈의 VHDL 코드가 원하는 동작을 수행하는지를 Synopsys사의 VHDL Simulator상에서 시뮬레이션을 수행한다. (3) Synopsys사의 FPGA Compiler에 의해 VHDL 코드를 합성하여 FLC의 각 구성 모듈을 얻는다. (4) 합성된 모듈은 Xilinx사의 XactSTep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. (5) 얻어진 Xilinx rawbit 파일은 VCC사의 r2h에 의해 C 언어의 header 파일 형태의 하드웨어 object로 변환된다. (6) 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램의 실행 파일을 재구성 \ulcorner 능한 FPGA 시스템 상에 다운로드한다. (7) 구현된 FLC의 동작 과정은 구현된 FLC와 제어 target 사이의 상호 통신에 의해 모니터링한다. 트럭 후진 주차 제어에 사용하는 퍼지 제어기 설계 및 구현의 전 과정을 FADIS상에서 수행하여 FADIS가 완전하게 동작하는지를 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
퍼지 시스템의 안정도와 퍼지 제어기의 설계 방법론에 관한 연구는 최근 들어 많은 주목을 받아왔다. 본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대한 제어기 설계분제가 선형행렬부등식(LMI, linear matrix inequality)을 포함하는 convex 문제로 간략화됨을 보인다. 입력행렬의 구조에 따라서 TS 퍼지 시스템을 세 가지로 분류하고, 각각에 대해 선형행렬부등식을 이용한 제어기 설계 방법을 제시한다. 또한 안정도 이외의 성능용건을 고려한 제어기를 설계한다. 제안된 설계 방법론을 설명하기 위해 예제를 다룬다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
확률공간 (${\Omega}$, $\mathfrak{F}$, $P$) 위에 정의된 퍼지집합을 퍼지이벤트라 한다. Zadeh는 확률 $P$를 이용하여 퍼지이벤트 $A$에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 일반화된 삼각퍼지집합을 정의하고 거기에 확장된 대수적 작용소를 적용하였다. 일반화된 삼각퍼지집합은 대칭적이지만 함숫값으로 1을 갖지 않을 수 있다. 두 개의 일반화된 삼각퍼지집합 $A$와 $B$에 대하여 $A(+)B$와 $A(-)B$는 일반화된 사다리꼴퍼지집합이 되었지만, $A({\cdot})B$와 $A(/)B$는 일반화된 삼각퍼지집합도 되지 않았고 일반화된 사다리꼴퍼지집합도 되지 않았다. 그리고 정규분포를 이용하여 $\mathbb{R}$위에서 정규퍼지확률을 정의하였다. 그리고 일반화된 삼각퍼지집합에 대한 정규퍼지확률을 계산하였다.
본 논문에서는 사용이 편리하여 산업 발전의 원동력이 되고 있는 전기에너지의 이용합리화의 수단의 하나인 디맨드 감시/제어 장치에 대한 퍼지제어의 적용에 대해 제안한다. 이 장치는 전력사용이 많은 300㎾이상의 수용가에 있어서 피크(Peak)시 전력이 계약전력을 초과하지 않도록 감시/제어하여 에너지 사용의 합리화 및 전기요금 절감효과를 도모할수 있는 에너지 기기의 개발에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 디맨드 감시/제어를 위해 지수평활법을 이용한 부하예측과 퍼지제어기를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 인간의 내부 감성상태를 추론하고 불필요한 감성상태를 제거할 수 있는 방법을 나타내었다. 그리고 시스템 설계자의 주관적인 관점을 배제하여 보다 객관적인 감성추론을 위해 응용 심리학에서 주로 사용되는 색채심리를 바탕으로 규칙 베이스를 구성하였고, 실험에서 보다 정확한 감성분류를 위해 $\alpha$-cut을 적용하여 불필요한 감성상태를 제거하여 나타내었다.
본 논문은 전략 기반 유전 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템의 퍼지 제어 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 수학적인 접근 방법이 아닌 지능적 설계 방법을 사용하여 퍼지 제어피론 설계한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키며 최적의 성능을 잦는 제어 이득을 얻기 위해 유전 전략을 사용하여 교차와 돌연변이 영역을 변화시킨다. 최종적으로 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
전력 설비가 증대되고 복잡해짐에 따라 보다 정밀한 제어가 요구되어지고 있다. 그러나 전력시스템의 비선형성으로 인해 정확한 해석이 용이하지 않다. T-S 퍼지 모델링 기법은 시스템의 비선형성을 선형행렬 부등식을 이용하여 해석 가능하게 한다. 본 논문에서는 비선형 4차 동기발전기 모델에 T-S 퍼지 모델링 기법을 적용하여 시스템 안정도를 해석하였다.
현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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