• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.18 no.1
• /
• pp.217-224
• /
• 2017

Recently, we have been continued effort that chaotic theory apply into love model which is an area of social science. To make the chaotic behaviors in the differential equation that represent as Romeo and Juliet, we apply an external force to the differential equation. However, this external force have disadvantage that cannot exactly represent for emotion of human. In this paper, to solve these advantage, we introduce triangular fuzzy membership function to provide the external force that can describe most similar status for action and word of human in the love model of Romeo and Juliet. Also, to confirm the chaotic behaviors in the love model of Romeo and Juliet with proposed fuzzy membership function, we use time series and phase plane.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2004.05b
• /
• pp.162-165
• /
• 2004

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.228-236
• /
• 2012

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot is designed to have more stable balancing capability than conventional controller. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the controller are obtained for specified 3 users' weights using trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the user's weight is arbitrarily selected. Through the simulation study we find that the designed fuzzy controller using the neural network is superior to the conventional fuzzy controller.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.8-14
• /
• 2013

In this paper, a control system for two wheeled inverted pendulum robot is implemented to have more stable balancing capability than the conventional control system. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the control system are obtained for 3 specified weights using a trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the weight is arbitrarily selected. Through some experiments, we find that the proposed fuzzy control system using the neural network is superior to the conventional fuzzy control system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.599-604
• /
• 2005

This paper presents fuzzy rules to predict diagnosis of Wisconsin breast cancer with minimized number of feature in put using the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM) and the non-overlap area distribution measurement method. NEWFM is capable of self-adapting weighted membership functions from the given the Wisconsin breast cancer clinical training data. n set of small, medium, and large weighted triangular membership functions in a hyperbox are used for representing n set of featured input. The membership functions are randomly distributed and weighted initially, and then their positions and weights are adjusted during learning. After learning, prediction rules are extracted directly from n set of enhanced bounded sums of n set of small, medium, and large weighted fuzzy membership functions. Then, the non-overlap area distribution measurement method is applied to select important features by deleting less important features. Two sets of prediction rules extracted from NEWFM using the selected 4 input features out of 9 features outperform to the current published results in number of set of rules, number of input features, and accuracy with 99.71%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.17 no.11
• /
• pp.27-32
• /
• 2012

In this paper, we propose a fuzzy method that improves the existing problem of the fuzzy filtering algorithm. The proposed fuzzy filtering algorithm separates R, G, and B channels from the color image. Mask information was extracted from separated channels and the brightness of the mean value and median value for channels was applied in the function of the proposed fuzzy method to calculate the membership and achieve application in the inference rule. Also, the membership degrees of R, G, and B were used to distinguish the possibility of noise. The proposed fuzzy method selected three membership functions. If noise is distinguished, the noise is eliminated by selecting the median value or mean value as the relevant pixel value according to the degree of noise. By applying the proposed method in color images, it was verified that the proposed method is more effective in eliminating noise when compared with the conventional fuzzy filtering method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.121-125
• /
• 2001

본 논문에서는 자동적인 퍼지 규칙 생성을 위해 퍼지 균등화(Fuzzy Equalization)와 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 TSK 퍼지 시스템의 구축을 다룬다. Pedrycz에 의해 제안된 퍼지 균등화 방법은 수치적인 데이터로부터 확률분포함수를 구축한 후 전체공간상에서 이들을 적절히 표현할 수 있는 소속함수를 생성한다. 이렇게 구축된 각 입력에 대한 소속함수는 유전알고리즘에 의해 입력공간이 분할되며 결론부 파라미터는 최소자승법에 의해 추정되어 진다. 제안된 방법은 그리드 분할로 인해 규칙의 수가 증가하는 문제를 해결하고 학습데이터와 검증데이터에 의해 타당한 입력공간분할과 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 시뮬레이션의 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.563-566
• /
• 2001

이 논문에서는 이동로봇의 자유로운 배회 및 목적지 찾기 행동을 위한 진화형 퍼지 제어기의 설계 방법을 제안 한다. 전체 실험공간을 장애물과 충돌없이 자유롭게 움직이기 위해서 진화연산 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수의 자동생성을 거친 뒤 이를 통해 전체 지도정보를 구축한다. 여러 시스템에서 응용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 시스템을 잘 이해하고 있는 전문가로부터 구축되어 사용되어진다. 그러나 사람의 지식과 경험은 간혹 알려진 범위 내에서란 완벽하게 작동하기 때문에 그 범위를 벗어나면 오류를 범할 수 있다. 이러한 알려진 해법외의 새로운 규칙과 제어 방법을 찾기 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수를 구축하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서도 유전 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 퍼지 제어기에 사용된 규칙과 소속함수의 최적화를 통해 견고한 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 통해 구축된 지도정보는 로봇의 Deliberative한 행동을 위해 사용되며, Fuzzy-GA 제어기는 센서기반 Reactive 시스템에서 이용된다. 전체 실험환경의 구성부터 제안한 이동로봇 퍼지 제어기 구축과 지도 구축작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.299-302
• /
• 2003

In fuzzy control systems having large volumes of fuzzy data. one of the important problems is the improvement of execution speed in the fuzzy inference and defuzzification stages. In this paper, to improve the speedup of fuzzy controllers, we use an integer line mapping algorithm to convert [0, 1] real values in the fuzzy membership functions to integer pixels. U sing this, we propose a real-time high-speed fuzzy control system and implement a fast fuzzy processor and control system using FPGAs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.115-117
• /
• 2004

인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노드가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.