현재 고층 빌딩의 규모가 대형화, 고층화 되어감에 따라 엘리베이터 시스템의 성능 향상 연구가 활발히 추진되며, 엘리베이터 시스템의 성능향상은 모든 이용자들이 현재 층에서 목적 층까지 최대한 신속하게 이동할 수 있도록 서비스향상을 목적으로 한다. 요즘은 하나의 승장에 여러 개의 엘리베이터가 부속되어 상호협조적인 운행으로 이용자들의 대기시간을 극소화 하고 있으나 제한적인 조건에서 융통성 있는 퍼지 시스템을 적용한다면 에너지 절감과 경우에 따라 대기시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 현재 층수와 층과의 거리를 검출하여 퍼지기법을 이용하여 손실 여부를 판단 후, 기존의 엘리베이터보다 효율적인 방법을 제안한다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
Type-2 퍼지 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 Zadeh에 의해 제안되었고 Mendel과 Kamik에 의해 이론이 체계화 되었다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdni 모델과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 또한 가스로 공정 데이터에 응용하여 후반부 다항식의 변화에 따른 Type-2 TSK FLS의 특징을 비교 분석 할 뿐 만 아니라 테스트 데이터에 노이즈를 첨가하여 노이즈에 따른 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 특성을 분석한다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
본 논문에서는 생물학적인 DNA와 인위적인 DNA의 개발 메커니즘에 근거를 둔 새로운 DNA coding mithod를 소개한다. 이 방법은 DNA 유전자의 Redundancy 성질과 Over-lapping 성질을 분석하여 구성한 알고리즘으로, DNA 자체의 특성 때문에 염색체의 길이를 자유자재로 변화시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 즉 삽입과 삭제의 과정을 쉽게 처리할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이 DNA coding method를 사용하여 시스템 제어에 필요한 지식을 표현하는 적당한 퍼지규칙을, 전건부와 후건부의 구조 및 매개변수 동조를 통하여, 획득하고, 이 규칙을 새로운 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화 시킬 수 있는 새로운 퍼지규칙 획득 알고리즘을 개발한다. 이 방법의 유용성을 입증하기 위하여 물탱크 시스템에 적용한 결과 효과적으로 퍼지규칙을 획득한다.
본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.
다기능 휠체어 시스템의 제어부인 80C196KC를 사용했으나, fuzzy 알고리즘을 적용하는데 있어서 여러 가지 문제점(속도, 연산, 외부장치 등) 때문에 구현1차는데 상당한 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 20MIPS의 속도인 TMS320F240의 프로세서를 사용하였으며 이로 인해 발생하는 문제점을 거의 해소시켰고, 퍼지 알고리즘을 효율적으로 적용할 수 있었다. 본 시스템의 구성은 주제어기로 퍼지 제어 알고리즘을 사용하여 조이스틱을 제어시켰고, 2개 encoder를 입력을 받아 휠체어 회전수를 이용하여 제어시켰다. 휠체어 모터로는 BLDC(Brushless DC) 모터를 사용했으면, BLDC전용 드라이브단을 이용하여 모터를 구현시켰다. 그리고 3개의 초음파 센서를 부착하여 장애물 회피를 시도하였다. 초음파센서의 효율적인 사용을 위해 스텝 모터(Stepping Motor)와 마이크로 컨트롤러로 PIC을 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에서는 이전의 제어기(80C196KC)보다 현저히 성능 면에서 향상되었고, 부수적인 외부장치 처리면에서도 상당한 차이를 볼 수 있었다
본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.
기존의 학습평가 시스템은 학습자의 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 독립적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 수행 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위해서 진단평가와 형성평가를 통합평가할 수 있는 다-단계 학습평가 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 진단평가와 형성평가의 수준 정도를 반영하기 위해 서로 다른 가중치를 적용하여 학습능력을 평가하였다. 또한 각 평가단계에서 퍼지추론을 통해 획득한 비퍼지화된 실수 구간을 최종평가에 적용함으로써 학습자의 수행능력과 능력 향상을 보다 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 분산처리시스템에서 서버에 대한 작업의 서비스요구와 서버의 서비스율이 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 경우, 시스템의 성능을 평가할 수 있는 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 시스템성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 제안한 모델에 작업의 서비스요구와 클라이언트의 수의 변화에 따른 성능평가를 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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