• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.11
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• pp.979-985
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• 2006

In the conventional researches, the reliabilities of the fuzzy system are represented and analyzed by real values between zero and one, fuzzy numbers, intervals of confidence, etc. In this paper, we present a method to represent and analyze the reliabilities of the weighted components of the fuzzy system and the weights reflected on their importance based on vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. The vague set is represented as the interval consisted of the truth-membership functions and the false-membership functions, therefore it can allow the reliabilities and the weights of a fuzzy system to represent in a more flexible manner. The proposed method considers the weights of the weighted components in the fuzzy systems, its reliability analysis is more flexible and effective than the conventional methods.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.65-72
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• 2000

In this paper we propose the new binary image matching algorithm called the Fuzzy logic induced Hausdorff Distance(FHD) for finding the maximally matched image with the query image. The membership histogram is obtained by normalizing the cardinality of the subset with the corresponding radius after obtaining the distribution of the minimum distance computed by the Hausdroff distance between two binary images. in the proposed algorithm, The fuzzy influence method Center of Gravity(COG) is applied to calculate the best matching candidate in the membership function described above. The proposed algorithm shows the excellent results for the face image recognition when the noise is added to the query image as well as for the character recognition.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 1996.10a
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• pp.107-112
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• 1996

In this paper it is proposed a new approach to the development of the automatic vision system to examine and repair the steam generator tubes at remote distance. In nuclear power plants workers are reluctant of works in steam generator because of the high radiation environment and limited working space. It is strongly recommended that the examination and maintenance works be done by an automatic system for the protection of the operator from the radiation exposure. Digital signal processors are used in implementing real time recognition and examination of steam generator tubes in the preposed vision system, Performance of proposed digital vision system is illustrated by experiment for similar steam generator model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.443-445
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• 1998

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.309-312
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• 2001

본 연구에서는 상류부 교차로에서 발생하는 교차로 막힘 현상으로 인해 진행방향의 녹색시간의 손실이라는 장애가 발생하게되는 상황을 고려하기 위해 진행차선의 정체도를 도입하여 교통 혼잡상황에 적절히 대응할 수 있는 퍼지 교통신호 제어기를 제안한다. 먼저 입출력 공간을 균등 분할한 퍼지 교통신호 제어기를 구성하고, 소속함수 수정알고리즘에 의해 제어기를 수정한다. 실험을 통해 고정식 제어기, 균등 분할한 제어기와 수정된 제어기의 성능을 교차로 지체시간, 진입율과 통과율 면에서 비교하였다. 실험 결과는 수정된 제어기가 다른 제어기들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.87-92
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• 1997

본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ？어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.587-592
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• 2003

Many real world control problems have continuous states and actions. When the state space is continuous, the reinforcement learning problems involve very large state space and suffer from memory and time for learning all individual state-action values. These problems need function approximators that reason action about new state from previously experienced states. We introduce Fuzzy Q-Map that is a function approximators for 1 - step Q-learning and is based on fuzzy clustering. Fuzzy Q-Map groups similar states and chooses an action and refers Q value according to membership degree. The centroid and Q value of winner cluster is updated using membership degree and TD(Temporal Difference) error. We applied Fuzzy Q-Map to the mountain car problem and acquired accelerated learning speed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.1-8
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• 2007

In recent, the issues of sensitivity and psychology of human have received much attention from researchers and practitioners. In this paper. we analyze the information of color and location in order to detect the sensitivity and psychology by means of human vision on color space organization in a presented picture. After this process, we propose a method to determine psychology states through the space organization by using a fuzzy membership function which can be used to analyze direction information for the sensitivity. The proposed method is applied to the psychology states based on the space organization of Alschuler and Hattcick's method and to the space organization of Gunnwald's method. As a result, we present that the proposed method is very similar to a pattern classification of Alschuler and Grunwald.