• 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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.731-737
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• 2007

In this paper, we propose a system for analyzing nutrition status based on hierarchical fuzzy inference approach, where the hierarchical fuzzy approach used to analyze the transition process on the nutritional status from an obesity degree, the previous nutritional status, and the eating pattern with an individual. Moreover we discussed about the selection method of fuzzy membership intervals of the next layer to improve the reliability of inference results in hierarchical fuzzy system, where their intervals are modified by using statistical information of the defuzzified results obtained from the previous layer. To show the effectiveness of this system, we evaluated the nutritional status from the information of anthropometric measurement, biochemical test, and INQ on 113 people over the age of 65, and also analyzed their nutritional status.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.621-638
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• 1999

재시작 회복시 수행해야 할 작업략을 줄이기 위하여 주기적으로 수행되는 검사점 중 퍼지 검사점은 정상적인 트랜잭션들의 수행과 병행하여 수행된다. 트랜잭션들과 퍼지 검사점의 수행시, 로그 레코드 기록의 순서화를 위한 로그 래취를 획득한 상태에서 로그 레코드를 기록할수있으며, 트랜잭션 엔트리의 무결성을 보장하기 위한 트랜잭션 래취를 획득한 상태에서 트랜잭션은 로그 레코드의 기록과 관련된 트랜잭션 상태를 변경할수 있으며 검사점 프로세스는 트랜잭션의 상태를 검사할 수 있다. 퍼지 검사점과 트랜잭션들이 수행이 비동기로 수행되는 상황에서 로그래취와 트랜잭션 래취의 획득 및 해제 방법이 적절하지 못한 경우, 퍼지 검사점이 어떤 트랜잭션의 트랜잭션 상태를 검사하기 전에 그 트랜잭션에 의하여 기록된 로그 레코드이지만 그 퍼지 검사점이 그 트랜잭션 상태를 검사할때까지 그 로그 레코드의 기록상황이 그 트랜잭션의 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 경우가 발생할수 있다. 이 경우, 기록 상황이 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 그 로그 레코드를 그 퍼지 검사점에 대한 그 트랜잭션의 상태미방영 로그 레코드라고 한다. 본 논문은 상태미반영 로그 레코드를 발생시키는 상황들을 분석하고, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 따른 문제점들을 기술하며, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 대하여 전면 방지 기법, 일부 방지 기법 그리고 전면 허용하지만 회복시 이를 해결하는 기법등 세가지 해결책을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.235-238
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• 2006

기존의 학습평가 시스템은 학습자의 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 독립적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 수행 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위해서 진단평가와 형성평가를 통합평가할 수 있는 다-단계 학습평가 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 진단평가와 형성평가의 수준 정도를 반영하기 위해 서로 다른 가중치를 적용하여 학습능력을 평가하였다. 또한 각 평가단계에서 퍼지추론을 통해 획득한 비퍼지화된 실수 구간을 최종평가에 적용함으로써 학습자의 수행능력과 능력 향상을 보다 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.7
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• pp.1551-1556
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• 2010

In this paper, we propose a new inspection method that applies fuzzy reasoning method considering the difference of brightness and intensity of illumination by bend together. In the preprocessing phase, we compensate the degree of semiconductor images with bilinear interpolation and moment-rotation. Then we use fuzzy reasoning method with the difference of brightness from error region by pattern matching and the difference of intensity of illumination from bends. Then the result is difuzzified and applied to the final inspection process. In experiment which uses 30 real world semiconductors with strait shots and side shots, the proposed method successfully discard the false positive identified by conventional brightness comparison only method without any loss of misidentification.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.120-125
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• 2005

In this paper, We propose the fuzzy controller for the gain tuning of PID controller The proposed controller doesn't use the crisp output error and rule tables though with a fuzzy inference process in forward fuzzifier, New Fuzzy PID Controller assigns relations and ranges of two variables of PID gain parameters. These new gain parameters are calculated by the fuzzy inference with max-min ranges of Kp and Kd. The Ki parameter is computed automatically between Kp and Kd parameter Is calculated by Ziegler-Nickels tuning rules. Finally we experimented the propose controller by the hydraulic servo motor control system. We can obtained desired results through the good control characteristics.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.2
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• pp.151-157
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• 2013

This paper proposes an online adaptive fuzzy controller for a wind energy conversion system (WECS) that is intrinsically highly nonlinear plant. In real application, to obtain exact system parameters such as power coefficient, many measuring instruments and off-line implementations are required, which is very difficult to perform. This shortcoming can be avoided by introducing fuzzy system in the controller design in this paper. The proposed adaptive fuzzy control scheme using self-structuring algorithm requires no system parameters to meet control objectives. Even the structure of the fuzzy system is automatically grows on-line, which distinguishes our proposed algorithm over the previously proposed fuzzy control schemes. Combining derivative estimator for wind velocity, the whole closed-loop system is shown to be stable in the sense of Lyapunov.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.12
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• pp.85-98
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• 1998

This paper proposes a new design method of neuro-FLC by the Lamarckian co-adaptation scheme that incorporates the backpropagation learning into the GA evolution in an attempt to find optimal design parameters (fuzzy rule base and membership functions) of application-specific FLC. The design parameters are determined by evolution and learning in a way that the evolution performs the global search and makes inter-FLC parameter adjustments in order to obtain both the optimal rule base having high covering value and small number of useful fuzzy rules and the optimal membership functions having small approximation error and good control performance while the learning performs the local search and makes intra-FLC parameter adjustments by interacting each FLC with its environment. The proposed co-adaptive design method produces better approximation ability because it includes the backpropagation learning in every generation of GA evolution, shows better control performance because the used COG defuzzifier computes the crisp value accurately, and requires small workspace because the optimization procedure of fuzzy rule base and membership functions is performed concurrently by an integrated fitness function on the same fuzzy partition. Simulation results show that the Lamarckian co-adapted FLC produces the most superior one among the differently generated FLCs in all aspects such as the number of fuzzy rules, the approximation ability, and the control performance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2209-2211
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• 2003

마이크로제어기의 성능과 기능이 강화되는 반면에, 가격은 점점 낮아져, 다양한 논리기능의 구현이 가능해져, 특히 퍼지논리 제어기의 구현이 매우 보편화되고 있다. 이에 따라 종래의 On-Off 온도제어기로 구현이 어려웠던 다양한 제어기능을 구현함으로써 보다 쾌적하고 전기료를 절약한 절전형 온도제어기의 출현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 8비트형 마이크로 콘트롤러를 사용한 퍼지논리 제어기의 실용적인 설계를 fyzzyTECH의 상용화된 도구를 사용하여 구현하였다. 이 방법은 종래의 방법에 비해 성능, 가격 및 에너지 절약측면에서 매우 우수한 성능은 발휘하였다.