Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.2
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pp.135-144
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2009
Fuzzy hybrid control technique with a smart tuned mass damper(STMD) was proposed in this study for the suppression of wind-induced motion of a tall building. To develop the effective control algorithm for a STMD, skyhook and groundhook control algorithms were employed. Usually, skyhook controller can effectively reduce STMD motion and groundhook controller shows good control performance for the reduction of building responses. In this study, fuzzy hybrid controller, which can determine an optimal weighting factor for combining two controllers in real time, was developed to improve the control performance of conventional hybrid controller using weighted sum approach. A 76-story office building was used as an example structure to investigate the performance of the proposed controller. A magnetorheological(MR) damper was used to develop a STMD and the control performance of STMD was evaluated comparing with the passive and active TMD. The numerical studies show that the control effectiveness of a STMD is significantly superior to that of the conventional TMD. It is also shown that fuzzy hybrid controller can effectively adjust skyhook and groundhook control algorithms and reduce both responses of STMD and building.
To solve the frequency variation of speech patterns which consist of LPC sequences, new membership function view from LPC, spectrum and the relations between the order of LPC and spectrum is proposed. To solve the time variation, multi-secation equi-segmentation method which equally divide the speech section into several section are applied. False recognition mainly occur at time when the same syllable is placed at the same utterance. To reduce the error, fuzzy inference is executed using the proposed membership function and weights are assigned into sectional certainty and then the decision method for recognized the section up to the third candidate. To testify the validation of this method, we experimented the recognition test of 28 DDD area names. The recognition rate of the fuzzy inference by the triangle membership function is $92\%$. That of the combined method of the fuzzy inference and the dicision method is $92.9\%$ and that of fuzzy inference by the proposed membership funtion is $93.8\%$.
This paper is aimed to priority evaluation of preliminary cases for IMO -IMS(International Maritime Organization- Information Management System) using fuzzy TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) and AHP(Analytic Hierarchy Process). To this solve, therefore, this paper extract 24 preliminary cases and select 4 major preliminary alternative cases after analysing the structure of its alternative cases using FSM(Fuzzy Structure Modeling). Also, the weights of evaluation factors determine using AHP which able to keep the consistency when decision-makers assess. In AHP method, but, the numbers of paired comparison incerase as much as the numbers of the comparison items increase and because this evaluation have the many of vagueness, the decision of final ranking is used to fuzzy TOPSIS method which is included TOPSIS and Fuzzy Set Theory. The result are developed as order as Management of IMO Convention Information, Delivery of IMO Convention Information, Total IMO Database, Knowledge Hub of IMO Convention Information in IMO-IMS.
Fuzzy Logic Control immitating human decision making process is a novel control strategy based on expert's experience and knowledge and many process designers are developing its applications. But it is difficult to obtain a set of rules from human operator. And there is a limitation on adjusting to environmental changes. In this paper, we proposed adaptive fuzzy algorithm to overcome these difficulties using weights added to the rules. To verify the validity of this control strategy, we have implemented this algorithm for a DC servo motor with PD-type fuzzy controller.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.742-748
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1994
Scientific involvement in complex decision-making systems, characterized by multicriteria phenomena and fuzziness inherent in the structure of information, requires suitable methods. Especially, when powerful dependent criteria are introduced, the systems are become more complex. This paper presents a fuzzy dependence relation model for this kind of multicriteria decision-making. The model we propose is based on fuzzy relation in fuzzy system theory. For the application of the model a numerical example is quoted.
There is a system of mandating the allocation of support to small business in certain percentage or more to facilitate technological innovation at small business. Trying to assess small business R&D projects, which receive a budget of three trillion won or more from the government every year, for their possibilities of success, a group of experts perform a technological evaluation with their technologies and their difficulty levels and review closely the possibilities of their commercialization and success. Used in such a review, the Analytic Hierarchy Process technique cannot make an objective judgment of evaluation criteria for evaluation items and guarantee the professionalism and fairness of small business R&D projects due to the inherent ambiguity and uncertainty of the evaluation criteria. This study proposed an R&D evaluation system based on Fuzzy-AHP for small business to provide objective weight for the evaluation items and assess the possibilities of such projects' success. The evaluation criteria were make objective as they were applied as section values based on triangular fuzzy numbers. Weight was assigned and applied according to the management guidelines of supportive projects for small business' technological development so that it could be reflected on actual assessment. The findings of the study will be helpful for reflecting the scoring weight of these evaluation items again when an expert is appointed for a new project and guaranteeing the professionalism and fairness of small business R&D project based on them.
The purpose of this study was to draw out success factors of port operation for New International Passenger Terminal(NIPT) in Incheon Port using the fuzzy method. In this study, the success factors of port operation were firstly selected by literature review and finally adopted them by in-depth interview with experts who had working experiences over 15 years in the field of Korea-China Carferry shipping business and stevedoring business. Success factors of port operation of the NIPT have been classified into four principal factors such as 'land's use side', 'productivity side', 'cost side' and 'services side', and the comparative analysis was conducted among success factors of port operation. According to the results of analysis, in terms of "land's use side", securing CY space of full-empty containers(0.857) was the most important factor. Among detailed factors of "productivity side", building terminal automation system(0.806) was significantly needed. In the factors of "cost side" and "service side", land rental costs(0.861) and schedule management of berth operation(0.798) were selected as the most important factors. Consequently, new international passenger terminal has implications that the main port operations should focus on reasonable rents calculation, ensuring proper space of CY, and building automation system of terminal, There is a need to proceed to conduct a comparative study of the same operating mode of an international passenger terminal.
Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.2
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pp.232-237
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2007
In this paper, we suggest the model how to evaluate the job level of the member of Nong-Hyup branch, using fuzzy subordination relation by estimating the relationship of criteria and eigenvector method. The criteria for the evaluation of job levels are divided into two groups, that is, the job group to do in Nong-Hyup and the Job demanding details group that is needed to do this job. The study method used adding weight on the job group and the present level, the itemized weight about job demanding details and the present level, the relationship the job group and the job demanding details. This paper shows that there is room for improvement in the present evaluation method, which regards the job level of each branch as equal, evaluates each branch and ranks. Therefore we will expect to utilize it a lot when the Nong-Hyup and the branchs and places of like this company are estimated.
Kim, Sa-Mun;Lee, Dea-Jong;Song, Chang-Kyu;Chun, Myung-Geun
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.343-348
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2014
Face recognition system has advanctage to automatically recognize a person without causing repulsion at deteciton process. However, the face recognition system has a drawback to show lower perfomance according to illumination variation unlike the other biometric systems using fingerprint and iris. Therefore, this paper proposed a robust face recogntion method against illumination varition by slective fusion technique using both visible and infrared faces based on fuzzy linear disciment analysis(fuzzy-LDA). In the first step, both the visible image and infrared image are divided into four bands using wavelet transform. In the second step, Euclidean distance is calculated at each subband. In the third step, recognition rate is determined at each subband using the Euclidean distance calculated in the second step. And then, weights are determined by considering the recognition rate of each band. Finally, a fusion face recognition is performed and robust recognition results are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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