• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.366-369
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• 2006

본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.363-369
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• 2002

본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.138-145
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• 2000

본 본문에서는 퍼지모델의 최적 입, 출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 동정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 구륜이동로봇(WMR)의 위치 속도 방향제어를 위한 퍼지제어기를 설계하였다 제안된 알고리즘에서 입,출력 소속함수의 파라미터들을 찾기위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되면 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 퍼지시스템은 풀력술어의 증가를 수행하지 않은 시스템과 경쟁하며 만약 새롭게 조절되어진 퍼지시스템이 경쟁에서 진다면 그 시스템은 소멸한다. 그 반대로 조절된 시스템이 생존한다면 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 퍼지제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력 소속함수들에 대한 탐색이 제약 조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세조정이 수행된다. 제안된 알고리즘을 적용하여 구륜 이동로봇의 위치, 속도, 방향, 제어를 위한 제어기를 설계하여 실험한 결과 그 유효성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.93-98
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• 수산해양기술연구
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• 제26권1호
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• pp.76-80
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• 1990

비선형의 특성을 갖고 있는 DC 서보 모터의 속도 제어에 퍼지 제어기의 사용을 제안하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 모델로부터 설계되며, 그 퍼지 모델은 시스템의 입출력 데이터로 인식되고 비선형 시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있다. 따라서 퍼지 모델로부터 설계되는 퍼지 제어기는 시스템의 비선형 특성이 잘 반영되어지며 그러한 점은 서보 모터의 속도 제어에 응용한 결과 잘 알 수 있었다. 즉 퍼지 제어기에 비해 고속 제어가 가능해졌으며 정상 리플(ripple)이 감소하였다. 또한 이 퍼지 제어기에서 사용되는 퍼지 집합의 멤버쉽 함수는 간단한 선형 구분 함수이므로 퍼지 제어기도 간략한 형태로 표현되었다

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.33-36
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• 1997

로봇이 지니는 지역적 한계성을 극복하기 위하여 구륜 이동용 로봇에 대한 연구가 전세계적으로 진행되어지고 있으나, 구륜이동로보트는 모델링의 불활실성이나 nonholomic등의 제약조건에 의하여 제어기의 설계시 많은 문제들을 지니게 된다. [1][2]. 이러한 어려움을 해결하기 위해 퍼지 알고리즘을 이용한 제어기 설계가 이루어지고 있으나 제한된 범위게 머무르고 있는 상황이다. 본 연구에서는 유전알고리즘에 근거하여 소속함수 및 규칙부의 자율적 조졸을 수행하는 구륜이동로보트의 퍼지 제어기를 한다. 제시된 알고리즘에서 퍼지 입출력 소속함수의 조절을 각각 독립적으로 이루어지며, 출력 소속함수의 유사지표에 근거하여 규칙부의 조절이 이루어진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.89-92
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• 2011

본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-645
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• 2016

본 논문은 풍력 발전기와 ESS(Energy Storage System)를 효율적으로 연결하는 퍼지 스위치를 제안한다. 최근들어 친환경 전력 시스템의 중요성이 날로 커지고 있다. 친환경 에너지의 대표적인 태양광과 풍력의 경우 지속적인 발전이 불가능하므로 ESS의 사용이 필수적이다. 즉, 발전 가능할 때에 ESS에 충전하고 발전이 어려울 때는 ESS를 방전하는 방식이다. 이러한 스위치는 애매 모호한 구간이 존재하는데 이를 효율적으로 제어하기 위하여 퍼지를 적용하였다. 충전레벨이 낮을 경우 충전하고 충전레벨이 높을 경우 방전하는 것은 기본적인 로직이지만 충전레벨이 중간인 경우 충전이 유리한지 방전이 유리한지 모호해진다. 3단계 충전레벨과 2단계 전력레벨을 입력으로 받아 효율적인 퍼지 스위치를 구성하였다. 또한 효과적인 구현을 위하여 서피스플롯울 참조테이블로 변환하여 사용하였다. 특히, 3단계 충전레벨은 가우시한 함수를 사용하고 2단계 전력레벨은 삼각함수를 사용하여 출력 멤버쉽함수가 보다 잘 반영될 수 있도록 감안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.475-478
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• 2005

본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.