본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수를 갖는 퍼지 교통 제어기가 교차로 관리를 위해 제시된다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어 시스템을 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 문제 영역에 관한 휴리스틱한 지식을 쉽게 획득하기 어려운 경우에 최적해를 구하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 퍼지 교통 제어기들의 근사 최적 규칙과 멤버쉽 함수를 자동으로 결정하는데 유전 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법의 효과는 교차로망 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.
본 논문에서는 퍼지논리 제어방식에서 전문가로부터 소속함수의 관계조정과 제어규칙 베이스 선정 등의 제어지식을 획득해야 하는 문제점을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적의 소속함수의 양자화와 제어규칙 베이스를 구성하여 우수한 제어성능을 갖는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속함수의 변수 값들과 퍼지제어 규칙을 최적화한 값으로 구하고, 이렇게 구한 값들을 초기 값으로 하여 퍼지 제어기를 오프라인으로 구성하고 실제 하드웨어 상에서 온라인으로 적용하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 DC 서보 모터의 위치제어에 대하여 시뮬레이션 하였고, 단일링크 매니플레이터를 이용한 위치제어 실험을 통하여 제어성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.
퍼지 선형계획법은 불확실성하에서의 문제들을 해결하는데 유용한 의사결정 모형이다. 본 연구에서는 목적함수 값이 퍼지수이고 우변 상수도 퍼지수인 융합 등식 제약식을 갖는 퍼지 선형계획법 문제를 다룬다. 연구의 목적은 퍼지 해를 정의하고 그것을 구하는 절차를 모색하는 것이다. 목적함수 값에 대한 소속 함수로 부분 선형함수를, 제약식의 소속 함수로는 사다리꼴 함수를 도입한다. 사다리꼴 함수는 구간별 선형 함수 들로 나누어 나타낼 수 있다. 따라서 모든 소속 함수들을 선형식 들로 대체함으로써 퍼지 선형계획 모형을 Zimmermann의 대칭 선형 모형으로 바꿀 수 있다. 여기에 최대-최소 기준을 적용하여 일반 선형계획법 문제를 도출해 내고, 이 문제의 최적해로부터 원 문제의 퍼지 해를 얻게 된다. 본 논문에서는 사다리꼴 소속 함수에 대해 살펴보았는데 앞으로는 오목 부분 선형함수와 같은 좀 더 일반화된 소속 함수에 대한 연구가 필요하다.
퍼지논리를 적용하기 위해서는 두가지 과제가 이루어져야 하는데 그것은 퍼지룰의 유도와 맴버쉽함수의 결정이다. 이 과제는 어렵고 또한 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 문제에 적용 가능한 멤버쉽함수와 퍼지룰을 자동으로 유도하기 위한 알고리즘적 방법을 제시하고 있다. 이 알고리즘적 방법은 샘플을 구분하는 엔트로피 최소화의 원리에 입각하고 있다. 멤버쉽함수는 샘플을 연속적으로 구분하여 이루어지며 퍼지룰 또한 엔트로피 최소화 원리에 의하여 이루어진다. 퍼지룰의 유도에서는 룰 비중 또한 같이 계산된다. 결정 문제에 적용을 위한 추론법 및 방법도 논의되었다.
본 논문에서는 기본적인 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 외력을 가진 사랑 모델에서 외력을 사람의 인식에 기반한 모델을 만들기 위해 퍼지의 삼각 소속 함수를 제시한다. 또한 이 소속 함수를 외력으로 사용한 후 여기에서 나오는 거동 현상을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.
전력부하 설비시스템에 장치하는 퍼지제어기의 성능은 제어대상의 변화에 민감하여 제어대상이 바뀔때마다 퍼지 소속함수폭이나 제어규칙을 조정해야 한다. 본 논문은 퍼지제어기의 성능에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 고찰하여, 제어대상의 변화에 적응하여 최적의 퍼지 소속함수폭에 자동동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 뉴로퍼지제어기를 제안하여 구성하였다. 이것을 다양한 일차지연요소를 갖는 설비시스템의 시뮬fp에션을 하여 우수한 제어 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하는 퍼지 교통 제어기를 제안한다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 소속함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어기를 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 휴리스틱적인 특정 영역의 지식을 필요로 하는 최적화 문제의 좋은 해결 방법이다. 좋은 성능을 보이는 퍼지 소속함수를 찾기 위해서 적합도 함수가 정의되어야 한다. 그러나 교통 제어에서 적합도 함수를 수치 표현으로 정의하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 교통 시뮬레이터에 의해 얻어지는 성능척도로써 해의 적합도를 결정하는 시뮬레이션 접근법을 사용한다. 제안된 방법은 기존의 퍼지 제어기들에 비하여 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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