임베디드 시스템및 실습 - 인공지능 제어에 대해서

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임베디드 시스템및 실습 - 인공지능 제어에 대해서에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

분야라는 것이다.
따라서, 퍼지제어가 적절한 도구로서 활용되어 향 후 국내의 비행제어시스템 개발에 있어서 문제점을 해결하고 또는 미래의 진보된 설계에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
2. 신경회로망
신경회로망은 구조적 제약으로 때문에 연속 음성 인식으로의 확장이 용이하지 않다. 음성의 시간적 측면을 모델링 하기가 어렵고 연속 음성 인식을 위한 계층적 결합에 있어 문제점을 갖고 있기 때문이다. 그래서 이러한 단점을 비교적 잘 처리할 수 있는 MMM과의 결합을 통해 연속 음성 인식 성능을 향상하고자 하는 연구가 시작되었다.
3. 유전자 알고리즘
유전자 알고리즘은 사용의 편이성과 다양한 응용 가능성으로 인해 많은 문제에 적용이 되었다. 하지만 유전자 알고리즘의 근본적인 문제점은 기존의 일반적인 최적화 알고리즘에 비해 매우 많은 계산 요구량에 있었다. 이러한 계산 요구량의 제약으로 인해 유전자 알고리즘의 응용은 비교적 계산이 쉬운 문제에 국한될 수밖에 없었다. 하지만 컴퓨터의 발달과 함께 유전자 알고리즘의 이러한 문제점도 어느 정도 극복할 수 있었다. 이 결과, 과거에는 수행할 수 없었던 복잡한 문제에 대해 점차적인 접근이 이루어 졌다. 하지만 아직도 유전자 알고리즘이 적용되기에는 어려운 문제가 있다. 그 대표적인 문제가 바로 유동 최적화 문제이다. 유동 해석의 경우 구조 해석이나 전자기 해석 등과 같은 일반적인 해석에 비해 비교적 오랜 시간을 필요로 하므로 그 응용이 매우 어려웠다.
3. 인공 지능의 미래
1) 인공 지능 연구와 개발은 계속될 것이고, 모든 여러 분야가 발전되고 개선될 것
(1)향상된 소프트웨어 개발 툴을 이용하여 전문가 시스템과 다른 인공 지능 분야의 응용 개발이 더 용이할 것이다.
(2)마이크로 프로써서와 램(RAM)과 관련된 반도체 기술의 진보에 따라 아주 새로운 하드웨어들이 등장
(예) 퍼지 컴퓨터, 병렬 컴퓨팅과 뉴럴 컴퓨팅 구조
(3) 인공 지능 기술이 이미 있는 소프트웨어에 부가됨
(예) 자연 언어 인터페이스, 지능형 데이터베이스 등
(4)본질적으로 프로그램은 성능을 향상시키기 위하여 인공 지능의 일부를 사용할 것이다.
(5)전문가 시스템은 많은 중요한 영역에서 조언하기 위하여 더욱 널리 사용될 것이다.
2) 인공 지능은 뛰어난 기술이지만 만병통치약은 아니다. 인공 지능은 컴퓨터의 응용 능력을 확장하고 생산성과 호환성을 증가시킬 수 있는 컴퓨터 기반 정보 시스템으로 간주된다.
3) 인공 지능을 이용하는 방법은 기적을 기대하는 것은 아니다. 드물게 인공 지능은 기적과 비슷한 해결책을 줄 수도 있지만 대부분의 경우는 그렇지 않다. 인공 지능은 획기적인 개선 보다는 진화론적인 개선을 인도할 것이다.
4) 퍼지 이론의 응용 분야
(1)전문가 시스템(expert system)에서 적용 가능하다. 전문가의 지식을 수집할 때 이 지식에 대한 확신을 100%가질 수는 없다. 각 지식들의 불확실한 정도를 표현하고, 이것들에서 근사 추론(approximate reasoning)을 하여 새로운 지식을 추출해 낸다.
(2) 데이터베이스에 적용하기 위해 많은 연구가 있어 왔다. 그 결과로 데이터베이스를 발전시켜 "퍼지 데이터베이스"의 개념이 개발되었다. 예를 들어서 데이터베이스에서 "나이가 40세 이하인 사람"을 찾지 않고 "젊은 사람"을 찾는다면 이에 대응하는 답을 줄 수 있는 처리가 필요하게 된다.
(3) 여러 가지 공학 문제에 적용이 가능하다. 일반적인 제어(control)분야에서 인간은 애매한 구문을 사용할 수 있기 때문이다. 예를 들어 컴퓨터에게 "온도가 낮으면 밸브를 열어라"는 명령을 한다고 할 때, 애매한 표현 "낮으면"을 처리할 수 있어야 한다.
(4) 로봇 개발 연구에 응용이 가능하다. 산업용 로봇이 물체를 본 후에 이를 판단하여 정해진 행동을 취할 경우 퍼지 이론이 적용될 수 있다.
(5) 수학 분야에도 적용이 가능하다. 퍼지 이론이 수학에 바탕을 두고 있듯이 퍼지 행렬 이론(fuzzy matrix theory), 퍼지 엔트로피(fuzzy entropy), 퍼지 숫자(fuzzy number) 등의 이론이 있다.
(6) 산업 공학이나 경영 과학 분야에도 적용되고 있다. 퍼지 의사 결정(fuzzy decision making) 개념이 그 하나이며, 수학적인 모델인 선형 계획법, 동적 계획법 등에도 이용되고 있다.
(7) 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용한 컴퓨터 개발을 들 수 있다. 일반적인 논리는 어떤 사실이 참이면 1, 거짓이면 0의 값을 가진다. 그리고 퍼지 논리에서는 [0, 1]사이의 값을 가질 수 있다. 이러한 퍼지 논리를 바탕으로 추론을 할 수 있는 하드웨어로서 퍼지 회로와 퍼지 컴퓨터 구조가 제안되어 있다.
5) 한편, 퍼지 논리를 소프트웨어로 처리하기 쉽도록 퍼지 프로그래밍 언어(Fuzzy Prolog, Fuzzy Lisp 등)가 제안되어 있고, 퍼지 알고리즘 등이 연구되고 있다.
또한 패턴 인식(pattern recognition)에 많이 이용되고 있다. 퍼지 이론에 바탕을 둔 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering)은 화상 인식(image recognition), 음성 인식(speech recognition), 문자 인식(character recognition)등에 이용되고 있다.
1965년 소개된 퍼지 이론은 1980년 덴마크의 Smidth사가 시멘트 킬른(kiln)에 대한 퍼지 제어 시스템을 실용화한 이후, 여러 방면에서 실용화되고 있다. 예를 들면 지하철의 자동 제어 운전, 여러 엘리베이터의 통합 제어, 정수장 제어, 자동차 속도 제어, 퍼지 세탁기, 퍼지 진공 청소기, 자동 초점 거리 카메라, 퍼지 에어콘 등이 있다.
4. 산업현장에서의 인공지능사용
모터 감시용 사고 Recorder
모니터로 모터 기동정지
CCWP( Close Cooling water Pumper)
냉각수로 바닷물을 끌여들여 베어링의 온도를 저감시틴 냉각수와
교환 목적
BFPM (Boiler Feedwater Pumper Moter)
보일러에 물을 공급하는 펌프
CBPA MOV
보일러에 공급하는 물을 승압하여 보내는 역활

키워드

인공지능제어,   전문가시스템,   퍼지이론