• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.39-51
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• 1995

이 글에서는 퍼지이론의 양대부류인 퍼지집합론과 퍼지척도 및 퍼지적분에 대하여 정의 및 기본적 성질을 간략히 소개하였다. 이러한 이론들의 주된 응용분야가 제어와 평가문제로부터 점점 다양한 분야(예를 들면, 자연언어 처리, 퍼지컴퓨터, 경제학, 심리학 등)로 확산되고 있는 현시점에서, 보다 많은 사람들이 퍼지이론에 관신을 갖게 되는데 조금이나마 도움이 됐으면 한다. 최근 우리들의 관심 중 많은 부분이 지적시스템(intelligent system)의 구현에 쏠리고 있음을 감안할 때, 이러한 퍼지이론은 신경회로망이론, 유전자 알고리즘 및 카오스이론과 더불어 지적시스템의 구현을 위한 충분한 도구로서 혹은 방법론으로서 크게 공헌하리라 생각한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.219-227
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• 1998

실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.447-451
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• 1999

본 글은 soft computing에 대해 설명하고, soft computing의 주요 분야인 퍼지 이론에서 2가지 형태의 퍼지모델의 융합과, 퍼지이론과 진화적 알고리즘의 융합에 대해 설명한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.167-174
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• 2004

Zadeh(1965)에 의하여 도입된 퍼지이론은 최근 컴퓨터공학이나 산업공학에 응용되기 시작하면서 그 유용성이 확인된 후 여러 분야에서 관심을 갖기 시작한 새로운 이론이다. 특히 제 산업분야에서 나타나는 통계모델의 정확한 분석을 위한 퍼지이론의 이용은 그들 분야의 발전은 물론 새로운 통계분석 방법을 제시하는데 큰 의의가 있다하겠다. 이와 같은 중요성에 비추어 퍼지이론을 이용한 통계 분석을 학생들에게 효과적으로 학습시키는 것은 매우 중요한 일로서 이 연구는 통계분석방법을 퍼지이론으로 이해하고 또한 새로운 통계적 퍼지 모델을 어떻게 개발하고 응용할 것인가를 제시하고자 하는 교과목 연구이다. 이 연구가 향후 다양한 시대적 요구에 부응하는 새로운 교과목 개발의 전기가 되기를 기대한다.

• 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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.3
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• pp.139-151
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• 1994

퍼지집합은 언어의 의미와 개념속에 포함되어 있는 모호성을 정량적으로 표현하기 위한 집합개념으로서 매우 자연스럽고 어느 누구나 쉽게 이해할 수 있는 이론이다. 일반적으로 퍼지집합은 기존의 Crisp 집합을 확장한 것으로서 부분집합과 정의함수를 1대 1로 대응시키는 것이다. 본 고는 퍼지집합론과 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어이론을 적용한 산업용 응용사례에 대하여 기술한다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.6 no.1
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• pp.27-43
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• 2003

This paper introduces some theories that can be effectively applied for the development of teaching and learning mathematics using fuzzy theory developed by Zadeh who defined fuzzy set and knowledge space by Doignon and Falmagne. Especially, we expect that two theories mentioned above are expected to solve the situation that could not be taken care of the present evaluation method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.111-116
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• 1995

본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.4 no.1
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• pp.89-95
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• 1995

퍼지 이론(fuzzy theory)은 정보의 애매성을 다루는 학문으로 과학에 주관성이 도입된 형태의 새로운 학문 분야이다. 인간의 사고를 수치화하고 이를 언어적으로 처리할 수 있는 퍼지 이론은 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야로서, 1965년 Lofti Zadeh 교수에 의하여 창안되었다. 초기 기초 연구 중심의 단계에서 현재에는 첨단 전자공학의 발달과 함께 퍼지 제어기의 농업 및 산업 응용이 활발해지고 있으며, 퍼지 칩이나 퍼지 컴퓨터의 개발까지 연구가 진행되고 있다.(중략)