본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.
이 논문에서는 CNC 머시닝 센터의 두 서보축을 대상으로 가공정밀도를 유지하면서 최고의 이송속도로 가공 속도를 증가시키는 퍼지 제어 기법을 제안한다. 또한 기존의 오차 모델링 방식이 아닌 비선형 궤적에서도 적용이 가능한 최근의 윤곽오차 모델을 사용한다. 퍼지 소속함수의 입력 변수가 허용 오차에 따라 스케링되고 이송속도와 윤곽오차와의 관계를 퍼지제어룰에 기초하여 허용 오차안에서 매 시간마다 보다 빠른 이송속도를 찾는다. 모의 실험 결과들이 제안한 방법이 기존의 고정된 이송속도를 사용하는 방법과 유사한 윤곽오차를 보이면서도 빠른 가공을 할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 소속과 비소속의 정도를 나타내는 함수를 쌍으로 가진 intuitionistic 퍼지 원을 소개하고, 그들의 성질을 조사해 보았다. 또한, 퍼지 구의 개념을 2차원 영상에 적용하기 위하여 차원을 제한한 intuitionistic 퍼지 원이 극한 프로세스에 의해 퍼지 기하에 기여함을 볼 수 있다.
유무선 고속 네트워크 기술을 통합한 새로운 컴퓨팅 환경을 이동 컴퓨팅이라 한다. 이동 사용자는 고속 네트워크 상에서 다양한 종류의 서비스를 액세스할 수 있을 것이다. 고속 네트워크에서 그러한 서비스들의 품질은 다수의 QoS 매개변수로 상세될 수 있다. 이동 환경에서 가장 중요한 QoS 매개변수는 이동 사용자에게 단절 자유 서비스를 제공하는 무단절 통신의 보장이다. 서비스 단절은 활동적인 핸드오프에 의해 발생된다. 본 논문에서는 단절 자유 서비스에 대한 언어 OoS 보장을 제공하는 퍼지 무단절 통신 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트의 이동 방향을 예측하고, 퍼지 소속 함수를 사용해서 모든 이웃 셀이 아닌 제한된 이웃 셀에게 지연 멀티캐스트를 수행한다. 제안하는 퍼지 무단절 통신 방법을 통해 언어 QoS 보장이 가능할 뿐만 아니라 정적 네트워크 대역폭을 많이 절약할 수 있음을 보인다.
본 논문 에서는 진화 알고리즘과 퍼지 제어기를 이용하여 비선형 시스템을 위한 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하석 지능 제어를 할수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 최지 규칙 소속 함수의 자농 조정으로 규칙을 생성하고. 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 )fl선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.11-19
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1996
Recently, fuzzy and neural network techniques have been successfully applied to control of complex and ill-defined system in a wide variety of areas, such as robot, water purification, automatic train operation system and automatic container crane operation system, etc. In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation of an inverted pendulum system.
데이터 분석을 위하여 데이터의 불확실성에 대한 측도로서 퍼지 집합에 대한 엔트로피를 소개하였고, 또한 데이터간의 유사도를 나타내는 유사측도를 구성하였다. 퍼지 소속 함수간의 유사측도는 거리측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 유사측도를 증명을 통하여 확인하였다. 제안한 유사측도의 유용성을 확인하기 위하여 신뢰성 있는 데이터추출 예제에 적용하였다. 적용결과를 퍼지 엔트로피와 통계적 지식을 통하여 얻어진 이전의 결과와 비교하였다.
본 논문은 요즘 유행하는 웰빙(Well Being)에 대한 관심과 점점 고조되는 사람의 체질구분에 대해 퍼지이론(Fuzzy Theory)를 통해 연구하였다. 또한 각 체질구분에 따른 음식궁합을 따져서 보다 개인적 웰빙음식이 무엇이 있나에 대해 연구하였다. 사람마다 각각에 체질을 가지고 있다. 또한 자신의 체질이 아니더라도, 다른 체질에 대한 특성을 가질 수 있다. 이런 점에서 퍼지이론을 사용하여 체질을 구분할 수 있다. 퍼지이론의 큰 장점이 문제점 해결시 참<1>, 거짓<0>으로 해결하지 않기 때문에 여러 가지 문제 해결점을 가진다는 것이다. 공통적으로 해당하는 체질문항일 경우 퍼지 소속함수 값을 각각 다르게 주어서 최종 포인트에 대한 Fuzzy set 의 크기를 따져 체질구분을 하고, 그에 따른 음식궁합을 규정한다.
최근 들어 두드러지고 있는 승조원의 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 근원적으로 해결하기 위하여 선박 항해 전반에 걸친 자동화 및 지능화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 선박의 자동화된 항해를 위해서는 영역전문자 수준의 안전성과 정확성이 보장된 충돌회피 시스템이 요구된다. 충돌회피는 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 행위로 그 판단 기준은 각 장애물에 대한 충돌 위험도에 기반한다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 변침도(VDH: Variation Degree of Heading)의 개념을 추가하여 새로운 충돌 위험도 산출 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VDH의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 규칙을 이용하여 세부적인 충돌 위험도를 산출한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 충돌 위험도 산출시 장애물의 직선운항뿐만 아니라 곡선운항에 대한 경로예측이 가능하다는 장점을 지닌다. 과거의 변침도가 다음시점의 변침에 영향을 끼침으로써 장애물의 이동 경로에 대한 예측이 이루어지고, 이를 기반으로 보다 세분화된 충돌위험도 산출이 이루어진다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 산출해 낸 연구와 비교.평가하여 성능을 검증한다.
본 논문에서는 피치 검출과 퍼지화 패턴 매칭을 포함하는 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 개성을 표현하는 피치를 이용한 피치 패턴을 사용하고 음성의 파라미터는 2진화 스펙트럼을 사용한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함할 수 있도록 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지화 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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