• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.48-57
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• 1997

본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 설계 자동화 및 최적화 기법이 제안된다. 일반적으로 퍼지 제어기의 설계는 전문가의 지식 습득에 어려움이 있으며 또한 많은 경우에 객관적으로 정당화될 수 없는 경험적이고 발견적인 지식에 의존하고 있다. 이에 따라 설계자가 예상치 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에 처했을 경우 제어 성능이 떨어지기 쉽다. 또한 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수가 최적값이라는 보장도 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기를 구성하는 언어 규칙 수의 최적화의 소속함수의 매개변수의 최적화를 동시에 동정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스케일링 팩터를 포함한 퍼지 제어기의 여러 구성 요소와 적절한 규칙의 수를 유전 알고리듬을 이용하여 체계적으로 동정하는 방법을 제안하고 증가된 최적화 대상 매개 변수로 인한 탐색 공간의 증가를 효과적으로 억제하는 방안도 아울러 제안한다. 제안된 기법의 효율성 및 정확성을 평가하기 위하여 2차 시간 지연을 갖는 플랜트에 대한 모의 실험을 수행한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 기법에 의해 동정된 퍼지 제어기의 성능이 수동으로 동정된 제어기에 비해 정확성면에서나 규칙 수의 최소화면에서 우수함을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.1-18
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• 2008

사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성 할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사례 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자의 참여를 허용하지 않는다. 본 논문에서 제안하는 JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업 목표를 가진 사례들을 개별 사례 베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인을 유지한다. 또 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능도 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통한 혼합 주도 계획 생성 기능도 제공한다. 이와 같이 JCBP 시스템은 문제 해결을 위해 사용자의 기호와 지식을 이용함으로써 사용자의 요구를 더 잘 만족하는 해 계획을 생성할 수 있을 뿐 아니라 계획 생성의 복잡도도 줄일 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.61-69
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• 2010

비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.123-128
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• 2002

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.78-84
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• 1998

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.397-406
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• 2000

유전자 알고리즘은 탐색, 최적화 및 기계 학습의 도구로 많이 사용되고 있는데, 구조는 단순하지만, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그리고 변화하는 환경에서 유연하게 대처 할 수 있는 자율운송장치의 능동적이고 효과적인 제어기에 관한 연구와 스스로 진화하여 학습할 수 있도록 하는 행동 기반 시스템에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자기 조직이 가능한 자율 운송 장치를 구성하기 위해서, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적에 가깝도록 멤버십 함수를 조정했으며 제어규칙의 자기수정과 생성에 의해 제어 성능을 향상시켰다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.781-788
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• 1999

In this paper, an expert system is proposed, which can be effectively applied to the large-scale systems with the diversity time constraints, the objectives and the unfixed system structure. The inference scheme of the expert system have the integrated structure composed of the intuitive inference module and logical inference module in order to support effectively the operating constraints of system. The intuitive inference module is designed using the pattern matching or pattern recognition method in order to search a same or similar pattern under the fixed system structure. On the other hand, the logical inference module is designed as the structure with the multiple inference mode based on the heuristic search method in order to determine the optimal or near optimal control strategies satisfing the time constraints for system events under the unfixed system structure, and in order to use as knowledge generator. Here, inference mode consists of the best-first, the local-minimum tree, the breadth-iterative, the limited search width/time method. Finally, the application results for large-scale distribution SCADA system proves that the inference scheme of the expert system is very effective for the large-scale system. The expert system is implemented in C language for the dynamic mamory allocation method, database interface, compatability.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권3호
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• pp.190-196
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• 2006

In this paper, the nonlinear damping force model is made to identify the properties of the ER damper using higher order spectrum. The higher order spectral analysis is used to investigate the nonlinear frequency coupling phenomena with the damping force signal according to the sinusoidal excitation of the damper. Also, this paper presents an inverse model of the ER damper, i.e., the model can predict the required voltage so that the ER damper can produce the desired force for the requirement of vibration control of vehicle suspension systems. The inverse model has been constructed by using piecewise linear damping force model. In this paper, the fuzzy logic control based on heuristic knowledge is combined with the skyhook control. And it is simulated for a quarter car model. The acceleration of the sprung mass is included in the premise part of the fuzzy rules to reduce the vertical acceleration RMS value of the sprung mass. Then scaling factors and membership functions are tuned using genetic algorithm to obtain optimal performance.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.99-106
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• 2018

보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.606-608
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• 1997

In this paper, Neuro-Fuzzy Controller(NFC), a fuzzy system realized using a neural network, is to adopt for the multivariable system. In the multivariable system, the interactive effects between the variables should be taken into account. A simple compensator, using the steady-state information can be obtained for open-loop stable systems, is presented to cope with this problem. However, it should be supposed that the plant is unknown to the control system designer, but an estimate of the DC gain has been obtained by carrying out experiments on the plant. Also, if the variables are not combinated completely, it is difficult to design the controller. Therefore, we design a neuro-fuzzy controller which controls a multivariable system with only input output informations, and compare its performance with that of a PI controller. In the proposed controller, the construction of the membership functions and rule base, which is highly heuristic, can be achieved using a training process. This allows the combination of knowledge of human experts and evidence from input-output data.