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- 저자 : 엄정국(Jung Koog Um) (검색결과 6 건)
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퍼지 논리 제어기 설계를 위한 새로운 퍼지 함축의 제안 - 퍼지 확률적 함축
원성현(Sung-Hyun Won),임숙(Sook Lim),엄정국(Jung Koog Um) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
퍼지 함축(fuzzy implication)은 Zadeh가 제안한 퍼지 집합을 실제의 시스템에 적용하는데 있어서 굉장히 중요한 부분을 차지한다. 왜냐하면 퍼지 함축을 해석하는데 일반적이고 또, 절대적으로 가장 좋은 방법은 아직 제안되지 않았고 다만 그 응용 분야의 특수성을 고려하야 적당한 정의를 내리고 이 때 연산의 수가 얼마나 적고 또, 근원 평균 자승 편차(root mean square error)가 얼마나 작은가에 따라서 그 시스템의 성능이 좌우되기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 퍼지 함축에 관한 기존의 이론들을 살펴보고 이들이 갖는 현실적 한계를 지적한 후 이 한계를 보완할 수 있는 새로운 퍼지 집합, 퍼지 확률 집합 (fuzzy probabilistic implication),을 제안한다. 또, 퍼지 이론이 가장 활발하게 응용되고 있는 퍼지 논리 제어기 설계의 추론 단계에 연결하여 예제를 통해 다른 퍼지 함축과 비교하여 본 제안의 타당성을 검증한다.
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다양한 Fuzzy 환경에서의 Fuzzy 확률에 관한 연구
김기령(Ki-Ryeung Kim),나세리(Se-Lee Na),엄정국(Jung-Koog Um) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
현실세계에서의 대부분의 문제들은 언어상의 부정확한 표현들을 많이 포함하고 있으므로 확률이론만으로는 질의에 대한 불확실한 정보들을 구하기가 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다양한 Fuzzy환경에서의 Fuzzy집합론을 도입해 만든 확률이론을 이용한 기존의 대표적인 확률모델들에 대해 살펴보고 아직 다루어지지 않고 있는 새로운 환경에 적합한 Fuzzy 확률모델을 소개하고자 한다.
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박진수(Jin Soo Park),나세리(Se Lee Na),엄정국(Jung Koog Um) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
이공 지능 분야에서의 불확실성은 전문가 시스템을 구현하는데 있어서, 해결해야 될 문제점이다. 불확실성은 크게 모호성과 애매성으로 나뉘어질 수 있다. 애매성은 증후 이론을 통해서 해결되어왔고, 모호성은 퍼지 이론을 통해서 해결되고 있다. 증후 이론을 이용하는 확실성 인자는 규칙의 증후와 가설 내 모호성, 즉, 퍼지성이 존재하지 않을 경우에 있어서의 신뢰도의 변화를 나타내고 있다. 퍼지 이론은 모호성을 해결할 수 있지만 구현하는데 있어서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 Yager의 퍼지 확률을 이용해서 쌍으로 표현되는 새로운 퍼지 확률을 정의하고 있다. 그리고, 이 새로운 퍼지 확률을 기존의 확실성 인자를 구하는 수식에 대입해서 새로운 지지도쌍을 구하고 있다. 마지막으로, 지지도쌍을 추론망에 적용시켜 증후와 가설 내에 퍼지성이 존재할 경우에도 추론망을 통해 추론을 할 수 있음을 보였다. 즉, 퍼지 확률, 확실성 인자, 그리고 추론망 이론들을 접목시켜, 기존의 추론망의 개념을 확장시켰다.
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오세종(Se-Jong O),김진일(Jin-Il Kim),엄정국(Jung-Koog Um) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
본 논문에서는 Baldwin의 지원 논리 프로그래밍을 기초로 하여 좀더 다양한 문제 상황에 대한 표현과 추론 능력을 가지는 논리 프로그래밍 언어를 제안 하였다. 이를 위하여 먼저 지원 논리 프로그래밍의 기본 내용을 소개 하였고, 그에 대한 개선점으로 하나의 규칙에서 복수개의 결론 허용, 불충분한 증후로 부터의 결론의 도출, 훠지 논리에서의 수식어 처리 기능을 추가 하였다.
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개선된 지식 베이스를 이용한 추론 프로세스 운용 방안 연구
문철현(Chul Hyun Mun),나세리(Se Lee Na),엄정국(Jung Koog Um) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1
퍼지 제어기(Fuzzy Logic Controller)는 퍼지화 과정(fuzzification), 지식 베이스(Knowledge Base), 추론 과정(Inference engine), 비 퍼지화 과정(defuzzification)의 4단계로 구성된다. 기존의 퍼지 제어기에서는 입력값에 대한 제어 규칙의 적응도를 구하여, 그 값을 수행부의 퍼지 집합에 반영하여 각 규칙의 추론 결과를 산출한다. 그러나, 기존의 퍼지 제어기에서의 문제점은 퍼지 변수의 준위들이 균등하게 발생할 확률을 가지고 있다는 가정하에서 귀속 함수 값만을 가지고 적응도를 계산한다는 데 있다. 실제적인 상황은 각 준위마다 발생할 빈도가 다르므로, 조건 지식 베이스 상에 각 준위에 대한 확률값(준위 확률)을 두어서 이에 근거한 퍼지 준위 확률을 이용하여 조건 신뢰도를 계산한다. 본 논문에서는 이 조건 신뢰도를 이용하여 확률의 영향을 고려한 새로운 조건부 적응도를 구함으로써 좀 더 신뢰성 있는 결과를 산출하는 퍼지 제어기를 구현하는 방안을 제시한다.
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엔트로피 모델을 이용한 가능적 불확실성 측도에 관한 연구
황규민(Kyu Min Hwang),김진일(Jin Il Kim),엄정국(Jung Koog Um) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1
전문가 시스템의 추론 과정과 지식 표현 방법에서 우리가 실제로 얻을 수 있는 많은 정보들 대개 불확실성을 내포하고 있다. 이때, 이러한 불확실성은 애매성과 모호성으로 구분되지만, 기존의 이진 논리와 확률론을 이용한 측도는 주로 애매성을 다루었다. 그러나 대부분의 정보들은 본질적으로 가능적 요소를 포함한다. Zadeh가 제시한 퍼지논리와 가능성 이론은 자연어의 모호성을 표현할 수 있는 방법을 제시해준다. 따라서 확률 분포대신에 가능성 분포를 이용한 모호성 측도가 필요하다. 그러므로 본 논문에서 가능성 분포를 이용하여 언어 변수의 모호성을 표현하고자한다. 이를 객관적으로 비교하기 위해 엔트로피 모델을 이용한 가능성 엔트로피를 제안한다.
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