효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

전정기관은 자세의 조절에 관여하지만, 전정기관의 손상은 현기증 및 자세부조화를 초래한다. 본 연구에서는 현기증의 원인을 규명할 목적으로 전정기능을 평가할 수 있는 정현파 회전자극시스템을 개발하고자 하였다. 정현파 회전자극시스템은 회전의자와 구동 및 분석프로그램으로 구성하였으며, DC 서보모터로 구동되는 회전의자는 0.01-0.64 Hz의 주파수범위에서 60 ˚/sec의 초고속도로 정현파 회전한다. 현기증 환자에서 전정기능을 평가하기 위하여 전정안구반사, 시운동성 전정안구반사 및 시각의 억제에 의한 전정안구반사를 측정하여 안구운동의 이득, 위상, 대칭성 등을 산출하도록 정현파 회전자극시스템을 개발하였으며, 정상 성인에서 시험한 결과 신뢰성있는 성적을 얻었다. 따라서 본 시스템은 현기증 환자의 진단 및 치료정도를 판정할 수 있으르로 임상적으로 널리 사용할 수 있을 것으로 사료된다.