유전자 알고리즘과 뉴로-퍼지를 이용한

안료 배합비율의 예측 모델링

최리상, 안대명, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Recipe Prediction of Pigments

Using Genetic Algorithm and Neuro-Fuzzy System

Ri Sang Choi, Dae Myung An, Kyu Suk Hwang

Chemical Engineering Dept., Pusan National University

1. 서론

생활 수준의 향상과 다양한 요구에 따라서 현대의 공산품은 그 고유 기능뿐만 아니라, 외관상 화려한 디자인이나, 다양한 색상의 제품을 제공하는 등 생산품의 색상표현도 매우 중요한 부분으로 자리잡아 가고 있는 상황이다. 앞으로도 인간의 감성에 호소하는 색상의 처리기술은 앞으로의 기업의 생존에 있어서 필수적인 부분이 될 것이다. 공업제품의 색상을 나타내기 위한 안료배합 기술은 현재 외국산 color computer를 사용하여 이루어지고 있다. 외국산 color computer에서 결과로 나오는 배합비율은 특정한 외국의 안료를 기준으로 하여 만들어 졌기 때문에 국내의 color 처리 기술을 개발하지 않으면 국내의 안료가 정밀하게 제조될 수 있는 능력이 있다고 하더라도 외국회사의 안료를 사용할 수밖에 없다. 이러한 안료배합 기술은 페인트제조, 플라스틱산업 등 안료를 배합하여 필요한 색상을 정밀하게 제조하는 색상분야에서 핵심적인 분야이다.

본 연구에서는 기본안료의 조색 비율과 기기로부터 검출된 color 정보를 사용하여, 기본안료와 생성안료의 관계를 모델링하고, 조색 공정에 있어서 원료가 되는 다양한 기본안료가 최종적으로 나오는 색상에 대해 미치는 영향을 고찰한다. 그리고 나서, 실험으로 구한 안료 배합비율과 그로 인해 생성되는 색상의 데이타를 인공신경망 모델과 뉴로-퍼지 모델 각각에 학습을 시켰다. 그러나, 임의의 색상에 대하여 테스트한 결과 그다지 좋은 데이타를 얻지 못했다. 그래서, 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 좀 더 정확한 안료 배합비율을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다.

2. 실험

복잡한 추론과정을 피하기 위해 서로 다른 안료 2가지만을 교반기에 넣어 교반을 시킨후 그 비율을 서로 달리하여 색 변화를 비교하였다. 안료는 Blue, Red, Pink 및 백색의 안료를 미리 수지에 분산시킨 토너를 사용하고, 지지체인 수지는 유성 우레탄(D-ALE 117, 동성화학)을 사용하였다. 각 sample을 건조기를 통해서 충분히 건조시킨다. 각 안료의 다른 조색 비율로 만들어진 sample을 색차계(SP-80, Tokyo Denshoku Tech.)를 사용하여 분석하였다.

몇 개의 안료 중 Blue와 White안료를 비율을 달리하여 3자격치의 결과를 0과 1사이의 값으로 정규화하고 그의 값을 유전자 알고리즘과 뉴로-퍼지에 의한 시스템에 학습을 시킨다.

Fig. 1 Color paint manufacturing process

3. 시스템 개요

신경회로망을 이용한 모델링 기법은 대상 모델에 대한 학습능력을 갖추고 있기 때문에 학습정도에 따라 정확한 모델을 구축할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나, 학습이 이루어진 데이타에 대한 정확도에 의존하므로 제한된 범위 내에서만 적용 가능하다는 단점이 있다.

퍼지모델링 기법은 퍼지논리 자체의 비선형적인 특성을 이용하기 때문에 시스템의 비선형적인 특성을 모델링하는데 매우 효과적이다. 이 모델 자체는 시스템 특성에 대한 언어적 정보를 제공해 준다는 장점이 있다.

유전자 알고리즘은 다음과 같이 크게 네 가지의 특징을 가지고 있다. 첫째, 유전자 알고리즘은 파라미터 자체를 이용하지 않고, 파라미터 집합의 코드를 이용하여 작동하게 된다. 둘째, 유전자 알고리즘은 한 점에서의 탐색이 아니라 동시에 여러 점에서 탐색을 시작한다. 셋째, 유전자 알고리즘은 미분값이나 그 외의 다른 부가적인 수학식을 필요로 하지 않고, 단지 목적 함수에 대한 정보만 필요로 한다. 넷째, 유전자 알고리즘은 결정론적인 방법을 이용하는 것이 아니고, 확률적인 방법을 이용한 방법이다. 따라서, 신경회로망의 장점과 퍼지 시스템의 장점 및 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템을 구성한다.

본 연구에서는 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스를 구성한다. 퍼지 시스템의 설계시 요구되는 궁극적인 목적은 학습 오차가 최소가 되도록 하는 것이다. 이렇게 구성된 퍼지 시스템과 Node 층이 3 Layer인 다층 인식자로 은닉층(hidden layer)이 한 개인 인공신경망과 함께 학습을 시킨다. 여기서, 인공신경망은 입력층 node 8, 중간 은닉층 node 8, 및 출력층 node 3개를 가지는 3층의 신경망을 구축하였다. 이 때의 학습강도는 0.6으로 하였다. 비선형 경계치 함수는 Sigmoid function를 사용했다. Fuzzy inference engine 부분은 membership function를 사용해서, 각각의 규칙에 대한 적합도를 결합하중 수정에 고려하여 보정을 행한다. 또, 퍼지단어 구간을 7가지(NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB)로 나누었다. 이 구간들을 [-1.0, 1.0]사이에 나타내었다. 이와 같이 구성된 시스템에 대한 모델의 대략적인 구조는 아래의 그림2와 같다.

Fig. 2 The architecture of system

4. 결과 및 결론

그림3, 그림4, 그림5, 그림6에서 보는 바와 같이 linear model 보다는 neural networks model이, neural networks model보다는 neuro-fuzzy model이 더 낳은 결과를 가져왔지만, 여전히 허용오차범위를 만족하지 못하고 있다. 그렇지만, 유전자 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙을 최적화시켜 인공신경망에 학습을 시킨 모델을 사용할 경우 그 결과가 어느정도의 만족함을 검증하였다.

안료의 조색 비율을 결정할 수 있도록 적절한 유전자 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙을 최적화시켜 인공신경망에 학습을 시킨 모델을 사용하여 비선형 내삽을 모델링하고, 그 효용성을 검토하였다.

본 연구에서 정확한 안료배합비율을 모델링하기 위해서는 정밀한 색차 분석기기의 개발과 방대한 실험결과가 선행되어야 한다. 이와 병행하여 보다 고정밀의 색차 측정장치에 의한 입력데이타의 신뢰성을 확보해야되고, 보다 고급예측에 필요한 소프트웨어 및 하드웨어가 필요하다. 제한된 실험규모로서 수행되어 그 효율성은 다소 떨어지나, 최적의 환경이 주어지고, 좀 더 나은 모델을 병합하여, 지속적인 연구를 통한다면 충분한 효율성을 확보할 수 있을 것이라 믿어진다.

5. 감사의 글

본 연구는 포항공과대학교 공정산업의 지능자동화 연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

6. 참고문헌

[1] Susan M. Courtney, Leif H. Finkel and Gershon Buchsbaum, A Multistage     Neural Network for Color Constancy and Color Induction, IEEE               Transactions on Neural Networks, Vol. 6, No. 4, pp. 972-985, July 1995.

[2] D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine       Learning, Addison Wesley, 1989.

[3] Lance Chambers, Practical Handbook of Genetic Algorithms Applications      Volume Ⅰ, CRC Press, 1995.

Fig. 3 Result of color matching     Fig. 4 Result of color matching

by linear model                    by neural networks model

Fig. 5 Result of color matching        Fig. 6 Result of color matching

by neuro-fuzzy model                 by genetic algorithm and

neuro-fuzzy model