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- 저자 : 백진열(Jin-Yeol Baek) (검색결과 7 건)
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Type-2 퍼지 논리 시스템의 시계열 예측 공정으로 응용
백진열(Jin-Yeol Baek),오성권(Sung-Kwan Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 대한전기학회 2008 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2008 No.1
본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 합수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 · 후반부 맴버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 목적 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치적인 예를 보인다.
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TYPE-2 퍼지 추론 구동형 RBF 신경 회로망 설계 및 최적화
백진열(Jin-Yeol Baek),김웅기(Woong-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network; T2RRFNN)를 설계하고 PSO(Particie Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로. 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dada set)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.
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퍼지추론 기반 다항식 RBF 뉴럴 네트워크의 설계 및 최적화
白珍烈(Jin-Yeol Baek),朴炳俊(Byoung-Jun Park),吳聖權(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2009 전기학회논문지 Vol.58 No.2
In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.
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백진열(Baek, Jin-Yeol),이인태(Lee, In-Tae),오성권(Oh, Sung-Kwun),장성환(Jang, Seong-Whan) 한국산학기술학회 2008 한국산학기술학회논문지 Vol.9 No.4
본 논문에서는 지능형 디밍 컨버터의 새로운 구조 및 설계 방법론을 소개하고 일련의 수치적인 실험을 통하여 제안된 모델 및 시스템을 평가한다. 형광 램프용 디밍 전자식 안정기는 전용의 디밍 IC를 사용하여 기존의 전자식 안정기 대비 최대 83%의 램프 수명 및 안정기 수명 연장을 가능하게 했다. 하지만 이러한 장점은 사용자가 디밍 컨트롤 스위치를 통하여 수동으로 제어를 해야 하는 볼편함 뿐만 아니라, 수동 제어가 불가능 할 경우 에너지 절약과 램프의 수명 연장의 실효를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 지능형 퍼지 이론(Fuzzy inference System)을 전자식 안정기에 접목시켜 지능형 디밍 컨버터 기반 전자식 안정기에 대한 연구 및 외부조도 조건과 사용자 설정에 따른 에너지 절약을 도모하는데 중점을 두었다. 마지막으로 제안된 시스템의 하드웨어에 지능형 모텔을 적용함으로써 기존 전자식 안정기 대비 성능평가를 통해 지능형 디밍 컨버터의 우수성을 보인다. In this paper, we introduce and investigate new architectures and comprehensive design methodologies of intelligent dimming converter and evaluate the proposed model and the system through a series of numeric experiments. The intelligent dimming converter is developed by using the regression polynomial fuzzy model. In this paper, we put emphasis on the design of electronic ballast based on intelligent dimming converter and the energy saving according to the day-light and the user setting by applying the intelligent model to a fluorescent lamp. We show the superiority of the proposed intelligent dimming converter through the evaluation of performance with conventional electronic ballast by applying the intelligent model to real systems.
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C-Means 클러스터링 기반의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용한 비선형 모델 설계
백진열(Jin-Yeol Baek),이영일(Young-Il Lee),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.6
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전ㆍ후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교ㆍ토의한다. This paper deal with uncertainty problem by using Type-2 fuzzy logic set for nonlinear system modeling. We design Type-2 fuzzy logic system in which the antecedent and the consequent part of rules are given as Type-2 fuzzy set and also analyze the performance of the ensuing nonlinear model with uncertainty. Here, the apexes of the antecedent membership functions of rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent membership functions of rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The proposed model is demonstrated with the aid of two representative numerical examples, such as mathematical synthetic data set and Mackey-Glass time series data set and also we discuss the approximation as well as generalization abilities for the model.
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형광등의 지능형 Dimming Converter에 대한 연구
최정내(Jeoung-Nae Choi),백진열(Jin-Yeol Baek),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.4
본 논문에서는 지능형 Dimming Converter의 새로운 구조 및 설계 방법론을 소개하고 일련의 수치적인 실험을 통하여 제안된 모델 및 시스템을 평가한다. 기존의 형광 램프용 디밍 전자식 안정기는 전용의 디밍 IC를 사용하여 전자식 안정기 대비 최대 83%의 램프 및 안정기의 수명 연장을 가능하게 했다. 하지만 이러한 장점은 사용자가 디밍 컨트롤 스위치를 통하여 수동으로 제어를 해야 하는 불편함 뿐만 아니라, 수동 제어가 불가능 할 경우 에너지 절약과 램프의 수명 연장의 실효를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 간략추론 방식의 지능이론(Fuzzy Inference System)을 전자식 안정기에 접목하여 지능형 Dimming Converter 기반 전자식 안정기에 대한 연구 및 외부조도 조건과 사용자 설정에 따른 에너지 절약을 도모하는데 중점을 두 었다. 또한, 제안된 시스템의 하드웨어에 지능 모델을 적용함으로써 기존 전자식 안정기와 성능평가를 통해 제안된 지능형 Dimming Converter의 우수성을 보인다. In this thesis, we introduce and investigate new architectures and comprehensive design methodologies of intelligent dimming converter and evaluate the proposed model and the system through a series of numeric experiments. Electronic ballast enable prolongation of life for Fluorescent-Lamp and ballast. However, There are no merit in case that user impossible manual control. Therefore in this paper, we put emphasis on the design of electronic ballast based on intelligent dimming converter and the energy saving according to the day-light and the user settings by applying the intelligent model to a fluorescent lamp. Also, we show the superiority of the proposed intelligent dimming converter through the evaluation of performance with conventional electronic ballast by applying the intelligent model to hardware of systems.
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