• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.7-13
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• 1999

This paper propose a fuzzy regression method using fuzzy neural networks when a membership value is attached to each input -output pair. First, an architecture of fuzzy neural networks with fuzzy weights and fuzzy biases is shown. Next, a cost function is defined using the fuzzy output from the fuzzy neural network and the corresponding target output with a membership value. A learning algorithm is derived from the cost function. The derived learning algorithm trains the fuzzy neural network so that the level set of the fuzzy output includes the target output. Last, the proposed method is applied to the quality evaluation problem of injection molding

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.449-451
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• 2003

패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.27 no.4
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• pp.68-71
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• 2014

본 학술기사에서는 최근 구조공학에 응용이 활성화되고 있는 퍼지 이론에 대하여 간단히 설명을 하였다. 그리고 퍼지이론의 구조공학 적용 예로, 본 저자가 수행한 퍼지이론을 이용한 원형 CFT의 구속응력 평가 과정을 간략히 소개하였다. 이 예에서도 알 수 있듯이 퍼지이론은 부정확성, 지식의 부족, 애매함에 기인하는 불확실성을 다루는데 있어 적합한 것을 알 수 있으며, 여러 불확성에 인하여 발생하는 오차를 줄이는데 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.84-86
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• 2000

연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.

• Cement
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• s.131
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• pp.103-106
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• 1993

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.109-117
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• 1995

이 글에서는 neuro-fuzzy control system에 관심을 가지신 control engineer들에게 다소나마 보탬이 되고자 neuro-fuzzy control system을 간단히 소개한 후 이 system이 실제로 어떻게 응용되고 있는지 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.233-236
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• 1997

퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.8-11
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• 2001

연관규칙 마이닝은 트랜잭션 데이터를 이루고 있는 항목간의 잠재적인 의존관계를 발견하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 정량 연관규칙이란 부류적 속성과 정량적 속성을 모두 포함한 연관규칙이다. 정량 연관규칙 마아닝을 위한 퍼지 기술의 응용, 정량 연관규칙 마이닝을 위한 일반화된 연관규칙 마이닝, 사용자의 관심도를 반영한 중요도 가중치가 있는 연관규칙 마이닝 등에 대한 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 중요도 가중치가 있는 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝의 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 부류적 속성의 퍼지 개념 계층과 정량적 속성의 퍼지 언어항 일반화 계층을 일반화된 추출하기 위해 이용한다. 이것은 속성들의 수준별 일반화 계층과 속성의 중요도 가중치를 이용함으로써 사용자가 보다 융통성 있는 연관규칙을 마이닝할 수 있게 해준다.