• Title/Summary/Keyword: 논리규칙

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Design of Nonlinear Model Using Type-2 Fuzzy Logic System by Means of C-Means Clustering (C-Means 클러스터링 기반의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용한 비선형 모델 설계)

  • Baek, Jin-Yeol;Lee, Young-Il;Oh, Sung-Kwun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.6
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    • pp.842-848
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    • 2008
  • 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.

Intelligent Control Method Using Genetic Algorithm and Fuzzy Logic Controller (유전자 알고리즘과 퍼지 논리 제어기를 이용한 지능 제어 방식)

  • 김주웅;이승형;엄기환
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.5 no.7
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    • pp.1374-1383
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    • 2001
  • In the fuzzy control method behaves more robustness than conventional control method, we propose a intelligent control method that membership functions and scaling factor of the fuzzy logic controller are optimized by genetic algorithm under off-line, and then fuzzy logic controller is constructed by the optimization parameters under on-line. In order to verify the usefulness of the proposed control method, we are applied to one link manipulator, and confirmed that the proposed control method is reduced the fuzzy rule base and is the better performance than the conventional fuzzy control method.

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비트겐슈타인과 유아론

  • Park, Jeong-Il
    • Korean Journal of Logic
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    • v.9 no.2
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    • pp.59-98
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    • 2006
  • 유아론에 대한 비트겐슈타인의 철학적 투쟁을 조명하는 것은 그의 전체 철학의 핵심을 조명하는 것에 상당한다. 요컨대 유아론의 문제는 언어놀이, 놀이와 언어의 유사성, 가족 유사성, 규칙 따르기, 규칙 따르기의 역설, 사적 언어 논변, 뜻함, 봄과 -로서 봄, 모순, 논리적 필연성, 함 또는 실천과 같은 후기 비트겐슈타인의 핵심 개념이나 주제와 얽혀 있다. 이를 보이기 위해서 이 글에서는 유아론의 개념, 유아론에 대한 청년 비트겐슈타인의 생각, 후기 비트겐슈타인의 진단을 논의하게 될 것이다. 이러한 과정에서 우리는 비트겐슈타인이 유아론(넓게는 데카르트주의, 영국경험론, 현상학)에서 실천으로 나아가는 패러다임의 전환을 수행하고 있다는 것을 확인하게 될 것이다. 이러한 논의가 진행되면 우리는 유아론에 대한 후기 비트겐슈타인의 비판과 '사적 언어'가 어떻게 연결되는지 자연스럽게 문제 삼게 된다. 많은 학자들이 주장하는 바에 따르면, 비트겐슈타인은 사적 언어가 불가능하다고 간주했다. 그러나 나는 이러한 주장은 비트겐슈타인이 처한 패러다임의 전환 상황을 간과하는 처사로서 설득력 없는 것임을 보이고자 한다.

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A Rule Generation Technique Utilizing a Parallel Expansion Method (병렬확장을 활용한 규칙생성 기법)

  • Lee, Kee-Cheol;Kim, Jin-Bong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.4
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    • pp.942-950
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    • 1998
  • Extraction of knowledge, especially in the form of rules, from raw data is very important in data mining, the aim of which is to help users who feel the lack of knowledge in spite of the abundance of data. Logic minimization tools are ones which derive optimized knowledge given ON set and DC set. First, the parallel expansion scheme of logic minimization is extracted and used to obtain intial knowledge to get final rules, which are successfully applicable to real world data. The prototype system based on this new approach has been experimented with real world data to show that it is as practical as conventional long studied decision tree methods like C4.5 system.

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First Order Predicate Logic Representation and Management for Information Resource Dictionary (정보자원사전에 대한 서술논리 표현과 관리)

  • 김창화
    • The Journal of Information Technology and Database
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    • v.5 no.1
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    • pp.13-37
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    • 1998
  • 인터넷 등의 컴퓨터 통신 네트워크의 발달로 인하여 분산된 정보자원의 공유를 통한 자원에 대한 재사용성의 필요성이 대두되었다. IRD(Information Resource Dictionary)는 조직 내에서 관련된 모든 정보에 대한 데이터가 논리적으로 중앙화된 정보저장소(repository)이다. IRD 내의 데이터는 다른 데이터를 기술하므로 이른바 메타 데이터라고 하기도 한다. IRD의 사전(dictionary) 요소는 정보자원의 종류, 정보자원의 의미, 정보자원의 논리적 구조, 정보자원의 위치, 그리고 정보자원의 접근방법 등을 기술한다. FIPS ANSI의 IRDS는 이항 관계를 이용하여 무결성 제약조건을 표현하므로 제약조건 규칙의 표현과 일반적인 추론 규칙의 표현이 제한되어 있으며, 다양한 형태의 무결성 제약조건의 표현과 IRD와 관련된 여러 정보의 도출 또는 추론 및 관리에 관한 사항은 IRD 응용 고유의 문제로 간주하여 언급하고 있지 않다. 한편, FIPS IRDS는 사용자가 SQL 및 IRD에 대한 전문적 지식이 없이는 사용자 질의 작성이 어려운 점등에 대한 문제점을 안고 있다. 본 논문은 FIPS IRDS의 기본모델에서 정보자원 표현, 정보자원들간의 관계, 정보자원의 관리 정보 구분을 명확히 하기 위해 정보자원 모델을 정보자원 표현요소와 정보자원 관리요소의 두 부류로 나누어 구분하고, 각 부류에 대한 자격 질의(competency question)를 통하여 유추된 요소들을 FIPS ANSI IRDS 기본 모델의 스키마 기술 레벨과 스키마 레벨에 첨가함으로써 그 기본 모델을 확장한다. 그리고, FIPS ANSI IRDS가 제공하는 IRD 기술과 관리 기능을 그대로 포함하면서 앞에서 문제점으로 지적된 제약조건 표현과 추론규칙 표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다.

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Reservoir Operation by Tabu Search Method during Flood (타부탐색기법에 의한 홍수시 저수지 운영에 관한 연구)

  • Jeong Han Woo;Choi Seung An;Kim Hung Soo;Shim Myung Phil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.1408-1412
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    • 2005
  • 본 연구에서는 퍼지논리제어의 적용을 통해 홍수시 저수지의 방류량을 결정하는데 있어, 예측유입량 자료에 내재된 불확실성을 고려할 수 있는 저수지 운영 모형을 구성하고자 하였다. 제어규칙은 전문가들의 의견을 반영해 규칙기반을 설정하는데 이러한 일반적인 방법의 단점을 보완하고자 전역 최적화 기법인 타부탐색을 이용하여 제어규칙을 자동적으로 설정해 퍼지-타부탐색 모형을 구성하였다. 모형의 적용 결과, 첨두방류량이 감소되어 홍수조절 율이 개선되었으며 총 방류량도 감소되어 결과적으로 치수효과가 증대될 수 있음을 확인하였다. 또한 홍수 후에 가용할 수 있는 수자원의 양이 증가되어 이수적 차원에서 향상된 결과를 나타내었다.

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Determination of Initial Injection Pressure Based on Fuzzy Logic for Trouble Shooting of Short Shot in Injection Molding (퍼지논리를 이용한 미성형 방지를 위한 초기 사출압 결정)

  • 강성남;허용정
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.99-102
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    • 2001
  • 사출성형에서 제품의 최종 품질에 영향을 미치는 중요한 인자들 중의 하나는 사출압력이다. 전통적으로 현장의 사출전문가는 오래된 현장 경험을 바탕으로 사출압력을 결정한다. 그러나 비전문가에게는 제품의 크기, 형상 그리고 사출공정의 전반적인 과정을 고려하여 적절한 사출압을 찾아내기가 쉽지 않다 본 연구에서는 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용하여 제품도면에 나와 있는 제품두께와 유동길이를 알면 쉽게 초기 사출압을 결정할 수 있도록 전문가의 경험을 규칙베이스화 하였다. 규칙베이스를 구성하기 위해서 현장 전문가들을 인터뷰하고 설문조사를 한 후 기술적인 문서를 작성하여야 하지만 본 연구에서는 C-Mold와 Mold FLOW와 같은 사출해석 프로그램을 이용하여 수 차례의 시뮬레이션을 반복 수행하여 규칙베이스를 구성하였다.

Transformation Methodology to Logical Model from Conceptual Model of XML (XML의 개념적 모델로부터 논리적 모델로의 변환 기법)

  • Kim, Young-Ung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.16 no.6
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    • pp.305-310
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    • 2016
  • In these days, XML is a de facto standard language for representing and exchanging data. In order to define the conceptual model of the XML, we need to define the representation rules expressed in the diagram and propose the transformation algorithm that converts the diagram into a logical model of XML. This paper proposes a transformation methodology for generating a logical model from the conceptual model of the XML. We use CMXML as a conceptual model and generate XML schema definition as a logical model. For this, we define transformation rules and data structures for XML schema, and propose a transformation algorithm.

Design of a hybrid fuzzy controller with the optimal auto-tuning method (최적 자동동조 방법에 의한 하이브리드 퍼지제어기의 설계)

  • Oh, Sung-Kwun;Ahn, Tae-Chon;Hwang, Hyung-Soo;Park, Jong-Jin;U, Gwang-Bang
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.1 no.1
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    • pp.63-70
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    • 1995
  • 퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.

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Construct of Fuzzy Inference Network based on the Neural Logic Network (신경 논리 망을 기반으로 한 퍼지 추론 망 구성)

  • 이말례
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.13 no.1
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    • pp.13-21
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    • 2002
  • Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural network is powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule-inference network. And the traditional propagation rule is modified. Experiments are performed to compare search costs by sequential searching and searching by priority. The experimental results show that the searching by priority is more efficient than the sequential searching as the size of the fuzzy inference network becomes larder and an the number of searching increases.

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