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학위논문 상세정보

고속 퍼지 추론을 위한 병렬 퍼지 제어 시스템의 설계 원문보기
Design of a Parallel Fuzzy Control System for High-speed Fuzzy Inference

  • 저자

    김종혁

  • 학위수여기관

    韓南大學校 大學院

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    컴퓨터공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2004

  • 총페이지

    44p.

  • 키워드

    고속퍼지 병렬 퍼지 제어시스템;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10062490&outLink=K  

  • 초록

    본 논문에서는 퍼지 제어기의 퍼지 추론 속도를 향상시키기 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기위해 정수변환 알고리즘을 이용해 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지 제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있도록 한다. 두 번째 방법으로는 대용량의 정보를 빠르게 처리하기위한 병렬기법의 적용이다. 이 방법은 퍼지 추론의 병렬화 알고리즘을 이용하여 하나의 프로세서가 각각의 제어규칙에 대해 하나의 전건부 또는 후건부에 해당하는 연산을 수행하게 하여 많은 수의 제어규칙과 1개 이상의 전건부 또는 후건부를 가지고 있는 퍼지 추론 문제를 보다 빠르게 처리 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이 두 가지 방법을 적용하여 고속으로 퍼지 추론을 할 수 있는 병렬 퍼지 제어기를 하드웨어 표현 언어인 VHDL를 이용하여 FPGA로 설계한다. 또한 퍼지 제어 시스템 설계 시 퍼지 입·출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다. 제안된 병렬 퍼지 제어 시스템을 이용해 원격탐사 영상의 패턴분류 문제를 적용하여 기존 퍼지 제어기와의 성능을 비교한다.


    In this thesis, we propose two methods for fast fuzzy computation of fuzzy controller. In the stage of fuzzy inference and defuzzification, most of conventional fuzzy controllers have problems of speed down in floating point operations of fuzzy membership functions as compared with integer operations. Therefore, we propose firstly a high-speed fuzzy controller with only integer operations. In this, for fast fuzzy computations, we use a scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the set of the closest integer pixels. And we propose secondly a parallel fuzzy inference engine for processing large volumes of fuzzy data as pattern classification system of remotely sensed data. The Parallel Fuzzy Control System for High-speed Fuzzy Inference was modelled in VHDL, with hardware description language, using FPGA. We also implement a GUI (Graphic User Interface) application program for the convenient environments to modify and input fuzzy membership functions. This system can be used in a pattern classification system requiring a rapid inference time in a real-time.


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