• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.115-124
• /
• 2004

본 논문에서는 가중 퍼지 페트리네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 가중 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 진리값과 규칙의 확신도는 퍼지 숫자로 표현한다. 그리고 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 가중값도 퍼지 숫자로 표현하다. 제안한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 초기노드까지 후진추론 통로를 생성한 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 우리가 제안한 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 사람과 같은 방법으로 가중 퍼지 후진추론을 하는 것을 가능하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.559-566
• /
• 2004

일반적으로 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 명제의 확신도를 구간값 퍼지 집합으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지 추론을 하는 것이 가능하게 된다. 본 논문에서는 퍼지 페트리네트와 이 네트에 기반을 둔 규칙 기반시스템을 위한 구간값 퍼지 집합 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙 기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도와 규칙의 확신도는 구간값 퍼지 집합으로 표현한다. 여기에서 제안한 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지 후진추론 통로를 찾아낸 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 구간값 퍼지 집합 후진추론 알고리즘은 규칙 기반 시스템이 더 유연하고 사람들이 하는 것과 같은 퍼지 후진추론을 가능하게 한다.

• 인지과학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.51-62
• /
• 1999

본 논문에서는 규칙기반 전문가시스템의 퍼지 생성규칙을 표현할 수 있는 퍼지페트리네트 표현을 제안한다. 퍼지페트리네트 표현을 기반으로, 전진추론 알고리즘과 후진추론 알고리즘으로 구성된 퍼지 추론 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 계산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지 생성규칙의 전제 부와 결론 부에 퍼지 개념의 유무에 따라 적절한 믿음 값 평가 함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 전진추론 알고리즘은 유한한 방향성 나무인 도달나무로 표현할 수 있다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음 값 평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음 값을 구한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.951-958
• /
• 1998

본 논문에서는 퍼지생성규칙을 표현한 퍼지페트리네트에서 사용할 수 있는 후진추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지페트리 네트워크표현은 근사추론 시스템을 모형화하거나 퍼지추론엔진을 구현하는데 사용할 수 있다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 게산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 퍼지개념의 유무에 따라 적절한 믿음값평가함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음값평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음값을 구한다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권4호
• /
• pp.138-144
• /
• 1994

An inference network is proposed as a tool for bidirectional approximate reasoning. The inference network can be designed directly from the given fuzzy data(knowledge). If a fuzzy input is given for the inference netwok, then the network renders a reasonable fuzzy output after performing approximate reasoning based on an equality measure. Conversely, due to the bidirectional structure, the network can yield its corresponding reasonable fuzzy input for a given fuzzy output. This property makes it possible to perform forward and backward reasoning in the knowledge base system.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.231-238
• /
• 1993

퍼지제어룰은 일반적으로 시스템에 대한 전문오퍼레이터나 기술자가 갖고 있는 애매모호함을 포함하고 있는 제어지식을 시스템의 입 출력 분할에 의해 if-then이라는 언어적 룰로서 표현하는 것으로 전문오퍼레이터나 기술자의 제어지식 자체의 부정확과 룰의 불완전등으로 완전하게 표현한다는 것은 대단히 어렵다. 이러한 불완전한 룰의 정확도를 시스템 동작 후에도 연속적으로 높이기 위한 방법으로서 신경회로망에 의한 퍼지 추론과 학습을 제시한다. 이 방식은 시스템의 퍼지롤의 후건부를 층상신경회로망의 역전파(Back-propagation) 학습방법에 의한 정확도를 증진시키고, 전건부의 적합도를 연상기억방식에 의해 추론하는 방식으로서, 이 방식을 이용하여 한정된 구역 내에서 숙련된 기술과 지식이 필요한 차의 안전하고 신속한 정차를 위한 Auto-Parking Fuzzy Controller를 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.1727-1731
• /
• 2003

In this paper we proposed backward fuzzy Petri-net to diagnoses faults in power systems by using the time sequence information of protection system. As the complexity of power systems increases, especially in the case of multiple faults or incorrect operation of protective devices, fault diagnosis requires new and systematic methods to the reasoning process, which improves both its accuracy and its efficiency. The fuzzy Petri-net models of protection system are composed of the operating process of protective devices and the fault diagnosis process. Fault diagnosis model, which makes use of the nature of fuzzy Petri-net, is developed to overcome the drawbacks of methods that depend on operator knowledge. The proposed method can reduce processing time and increase accuracy when compared with the traditional methods. And also this method covers online processing of real-time data from SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)

• 한국안전학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.105-114
• /
• 1992

This paper presents an study on the knowledge based system for diagnosing the fire causes using the Fuzzy Possibility Measure( FPM ) about the electric-fire ignition. The Ignition values needed for causes diagnosis is computed as FPM for electric-fire ignition based on the internal scale technique that assigns numerically the characteristic difference of facts to the-tin-ear scale. For the convinience of inference, ignition sources are classified into seven types : short, ground fault, leakge of electricity, overcurrent, cord junction overheating, bad Insulation and spark. The system for causes diagnosis of electric-fire is composed of Knowledge Acquisition System, Inference Engine and Man-Machine Interface, The diagnosis system is wrritten in an artificial intelligence langusge “PROLOG” which uses depth-first search and backward chaining schemes in reasoning process.