Hard 분산 분할 기반 추론 시스템을 이용한 비선형 공정 모델링

박건준,김용갑,Park, Keon-Jun,Kim, Yong-Kab 한국정보전자통신기술학회 2014 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.7 No.4

본 논문에서는 Hard 분산 분할 방법을 이용하는 추론 시스템을 소개하고 비선형 공정을 모델링한다. 이를 위해 입력 공간을 분산 형태로 분할하고 소속 정도가 0 또는 1을 갖는 Hard 분할 방법을 이용한다. 제안한 방법은 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 구현되며, 초기 중심값에 민감한 단점을 보완하기 위해 LBG 알고리즘을 적용하여 이진 분할에 의한 초기 중심값을 이용한다. Hard 분산 분할된 입력 공간은 규칙 기반의 시스템 모델링에서 규칙을 형성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 공정을 모델링한 후 특성을 평가한다. In this paper, we introduce an inference system using hard scatter partition method and model the nonlinear process. To do this, we use the hard scatter partition method that partition the input space in the scatter form with the value of the membership degree of 0 or 1. The proposed method is implemented by C-Means clustering algorithm. and is used for the initial center values by means of binary split. by applying the LBG algorithm to compensate for shortcomings in the sensitive initial center value. Hard-scatter-partitioned input space forms the rules in the rule-based system modeling. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of C-Means clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are determined by the standard least-squares method. The data widely used in nonlinear process is used to model the nonlinear process and evaluate the characteristics of nonlinear process.

Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화

박건준(Keon-Jun Park),오성권(Sung-Kwun Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력공간을 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

연구실 전기사고방지를 위한 퍼지 추론 시스템 개발

박건준(Park, Keon-Jun),이동윤(Lee, Dong-Yoon) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.8

연구실에서의 전기 사고를 방지하기 위하여 실시하는 전기 분야의 정기 점검에 대한 문제점을 파악하고 점 검 항목에 대해 실제적으로 적용할 수 있는 퍼지 추론 시스템을 개발한다. 연구실의 전기 안전 환경을 중심으로 공통 적으로 적용할 수 있는 점검 항목을 도출하고 연구실 전기 안전 관리에 부합한 연구실 정기 점검을 위한 전기 분야 표준 점검 리스트를 개발한다. 이러한 표준 점검 리스트를 이용하여 언어적 애매함을 포함할 수 있는 항목을 선정하 고 이들 항목에 대해 소속 함수를 정의한다. 또한 안전 등급에 대해서도 소속 함수를 정의한다. 이러한 퍼지 변수들 을 이용하여 If-Then 형식의 퍼지 규칙을 형성하고 퍼지 추론 엔진을 통해 퍼지 추론 시스템을 개발한다. 이를 통해 연구실의 전기 사고를 방지하기 위한 지능적이고 효율적인 점검 및 전기 안전을 지속적으로 관리함으로써 전기 사고 를 미연에 방지할 수 있을 것이다. To prevent the electrical accidents in the laboratory, we identify problems for periodic inspections of the electric field and develop a fuzzy inference system that can be practically applied to check items. Focusing on electrical safety in the lab environment, we draw check items that can be applied in common and develop a standard checklist that is consistent with the laboratory electrical safety and the periodic inspections. Using the standard checklist we select the items that may contain a linguistic ambiguity and define the membership functions for these items. We also have a safety rating defined by the membership function. Using these fuzzy variables we form the fuzzy rules in the form of 'If-Then' and develop a fuzzy inference system through the fuzzy engine. From this, electrical accidents could be prevented in advance continuously by managing the intelligent and efficient inspection and electrical safety to prevent the electrical accidents in the laboratory.

개별 입력 공간에 의한 퍼지 추론 시스템의 비선형 특성

박건준(Park, Keon-Jun),이동윤(Lee, Dong-Yoon) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.11

비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변 수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다 항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적 인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지 막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다. In fuzzy modeling for nonlinear process, typically using the given data, the fuzzy rules are formed by the input variables and the space division by selecting the input variable and dividing the input space for each input variables. The premise part of the fuzzy rule is identified by selection of the input variables, the number of space division and membership functions and the consequent part of the fuzzy rule is identified by polynomial functions in the form of simplified and linear inference. In general, formation of fuzzy rules for nonlinear processes using the given data have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem complex nonlinear process can be modeled by separately forming the fuzzy rules by means of fuzzy division of each input space. Therefore, this paper utilizes individual input space to generate fuzzy rules. The premise parameters of the fuzzy rules are identified by Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and membership functions are used as a series of triangular, gaussian-like, trapezoid-type membership functions. And lastly, using the data which is widely used in nonlinear process we evaluate the performance and the system characteristics.

HCM 클러스터링 알고리즘 기반 비퍼지 추론 시스템의 비선형 특성

박건준(Park, Keon-Jun),이동윤(Lee, Dong-Yoon) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.11

비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수 에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문 제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공 정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분 할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자 승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평 가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다. In fuzzy modeling for nonlinear process, the fuzzy rules are typically formed by selection of the input variables, the number of space division and membership functions. The Generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, complex nonlinear process can be modeled by generating the fuzzy rules by means of fuzzy division of input space. Therefore, in this paper, rules of non-fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using HCM clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of HCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the consequence parameters of each rule are identified by the standard least-squares method. And lastly, we evaluate the performance and the nonlinear characteristics using the data widely used in nonlinear process. Through this experiment, we showed that high-dimensional nonlinear systems can be modeled by a very small number of rules.

데이터 입자기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적동정

박건준(Keon-Jun Park),김완수(Wan-Su Kim),오성권(Sung-Kwun Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버 쉼함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정 한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽합수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다. 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

정보 Granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템의 최적 설계

박건준(Keon-Jun Park),김현기(Hyun-Ki Kim),오성권(Sung-kwun Oh) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수지 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템의 최적화

박건준(Keon-Jun Park),이동윤(Dong-Yoon Lee),오성권(Sung-kwun Oh) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

진화 Granule 기반 퍼지추론 시스템의 최적 설계

박건준(Kun-Jun Park),이동윤(Dong-Yoon Lee),오성권(Sung-kwun Oh) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화

박건준(Keon-Jun Park),이동윤(Dong-Yoon Lee),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.