• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.397-404
• /
• 2002

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.145-158
• /
• 2016

철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제33권5_6호
• /
• pp.545-557
• /
• 2015

A vague graph is a generalized structure of a fuzzy graph that gives more precision, flexibility and compatibility to a system when compared with systems that are designed using fuzzy graphs. In this paper, we define two new operation on vague graphs namely normal product and tensor product and study about the degree of a vertex in vague graphs which are obtained from two given vague graphs G₁ and G₂ using the operations cartesian product, composition, tensor product and normal product. These operations are highly utilized by computer science, geometry, algebra, number theory and operation research. In addition to the existing operations these properties will also be helpful to study large vague graph as a combination of small, vague graphs and to derive its properties from those of the smaller ones.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.451-459
• /
• 2013

본 논문에서는 퍼지 관계를 이용하여 한국 음식과 해당 음식의 맛을 표현하는 관능 형용사를 분석하였다. 이를 위하여 음식의 맛뿐만 아니라 냄새 등도 표현할 수 있는 87개의 한국어 형용사를 선별하고, 20명의 실험자를 대상으로 51개의 한국음식들을 시식하게 하고 해당 음식 맛 표현에 적합한 형용사를 선택하게 하는 관능 평가를 실시하였다. 이렇게 얻어진 결과로 부터 퍼지 관계를 구성하고 음식과 형용사의 특성을 분석하였다. 또한 퍼지관계 합성을 통하여 음식과 음식 사이의, 또는 형용사와 형용사 사이의 퍼지허용(호환)관계를 구성하였으며, 이들 관계의 퍼지 완전 ${\alpha}$-커버(fuzzy complete ${\alpha}$-cover)로 부터 음식과 형용사의 분류체계를 탐색할 수 있었다. 본 논문의 퍼지 관계를 이용한 방법은 비단 음식과 맛 표현 뿐만 아니라 후각과 촉각과 같은 관능 형용사를 분석하는데 활용될 것을 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.34-39
• /
• 2013

This paper proposes the implementation of robust fuzzy controller for designing intelligent wind farm and mitiagating the fluctuation of wind power generator. The existing researches are limited to individual wind turbine with variable speed so that it is necessary to study the multi-agent wind turbine power system. The scopes of these studies include from the arrangements of each power turbine to the control algorithms for the wind farm. For solving these problems, we introduce the composition of intelligent wind farm and use the T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model which is suitable for designing fuzzy controller. The control object in wind farm enables the minimizing the fluctuation of wind power generator. Simulation results for wind fram which is modelled as mathematically are demonstrated to visualize the feasibility of the proposed method.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.296-302
• /
• 2004

해저면 분류를 위한 음향실험을 2003년 5월 19일부터 23일까지 5일간 남해에서 실시하였다. 실험 해역은 해저 구성물질이 각기 다른 6개의 정점을 선정하였으며 5개의 주파수 (30, 50, 80, 100, 120 kHz)를 이용하여 해저면 반사 신호를 측정하였다. 지음향 인자의 측정은 피스톤 코어를 이용하여 해저 퇴적물 샘플을 채취 후 입도분석을 하였다. 측정된 결과는 퍼지 이론을 이용하여 정점별 해저 퇴적물을 분류하였다. 반사손실 모델로 구성된 입력 소속 함수를 이용하여 측정결과를 평가 후, 그 결과를 Wentworth 입자 크기를 이용하여 출력 가능하도록 구성하였다. 퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법과 잘 일치하였으며, 퍼지 이론을 통한 해저면 분류 기법의 가능성을 확인하였다.

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

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
• /
• pp.929-932
• /
• 1993

A fuzzy microcontroller is presented implementing a simplified inference mechanism. Fuzzification, rule composition and defuzzification are carried out by means of (basically) analog current-mode CMOS circuits operating in strong inversion. Also a voltage interface is provided with the external world. Combining analog and digital techniques allow a programming capability.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
• /
• 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
• /
• pp.59-64
• /
• 2006

본 연구는 해양사고 피해규모에 의해 우리나라 수색 구조 구역의 위험성을 평가하였다. 위험성 평가를 위해서 전문가 지식에 기반 한 퍼지로직, 내부-외부 종속법을 이용하였다. 본 연구에서 평가치 중요도 산출을 위해 이용한 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 평가항목에 대한 중요도 산출을 위해서는 내부-외부 종속법을 이용하였으며, 최종 종합 평가 중요도는 마아코브 분석법을 이용하였다. 그 결과 통영, 여수 수색 구조 구역의 위험성이 비교적 높은 것으로 평가되어, 향후 위험성을 경감하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
• /
• 해양환경안전학회 2004년도 춘계학술발표회
• /
• pp.1-6
• /
• 2004

본 연구는 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 분석은 정량적분석보다 전문가에 의한 정성적 분석이 용이하다. 우리나라 RCC 및 RSC 수색$\cdot$ 구조구역에 대한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼기이론과 계층분석법을 이용하였다. 본 연구의 퍼지이론은 퍼지확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 그 결과 태안, 군산, 목포, 여수, 통영, 부산 제주지역은 위험수준이 심각한 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.