• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.32 no.7
• /
• pp.674-682
• /
• 2005

This paper proposes classification of multi-spectral satellite image based on fusion of fuzzy G-K (Gustafson-Kessel) algorithm and PCM algorithm. The suggested algorithm establishes the initial cluster centers by selecting training data from each category, and then executes the fuzzy G-K algorithm. PCM algorithm perform using classification result of the fuzzy G-K algorithm. The classification categories are allocated to the corresponding category when the results of classification by fuzzy G-K algorithm and PCM algorithm belong to the same category. If the classification result of two algorithms belongs to the different category, the pixels are allocated by Bayesian maximum likelihood algorithm. Bayesian maximum likelihood algorithm uses the data from the interior of the average intracluster distance. The information of the pixels within the average intracluster distance has a positive normal distribution. It improves classification result by giving a positive effect in Bayesian maximum likelihood algorithm. The proposed method is applied to IKONOS and Landsat TM remote sensing satellite image for the test. As a result, the overall accuracy showed a better outcome than individual Fuzzy G-K algorithm and PCM algorithm or the conventional maximum likelihood classification algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.95-96
• /
• 2008

본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1995.04a
• /
• pp.496-500
• /
• 1995

전문가 내지 구성원의 주관적인 의견에 의존하는 방법의 하나인 델파이법(Delphi Method)은 관련자료가 불충분한 중.장기 예측, 전략결정 등에 이용되고 있다. 이 방법을 더욱 발전시킨 퍼지 델파이법(Fuzzy Delphi Method)은 델파이법에 퍼지숫자(fuzzy number)의 개념을 도입하여 정확한 예측을 하고자 하는 것이다. 또한 이러한 예측치가 삼각 퍼지 숫자(Triangular Fuzzy Number)로 주어져 불확실성에 대한 예측과 의견종합을 쉽게 하며, 전문가에 의해 추정된 삼각 퍼지 숫자의 입력을 토애 그 추정치들의 비유사도(Dissemblance Index)와 퍼지거리(fuzzy distance)를 계산하고 간단한 그래프를 다시 전문가에게 피드백(feedback)할 수 있도록 나타내어지는 과정을 code화하여 전문가들로 하여금 다양한 정보를 통하여 좀 더 정확한 추정치를 예측하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.2093-2094
• /
• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.117-120
• /
• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.1815-1816
• /
• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.782-791
• /
• 2005

In this paper, path planning and tracking problems are mentioned to guarantee efficient and safe navigation of autonomous mobile robots. We focus on the path planning and also deal with the path tracking and obstacle avoidance. We improved the conventional distance transform (DT) algorithm for the path planning. Using the improved DT algorithm, we obtain paths with shorter distances compared to the conventional DT algorithm. In the stage of the Path tracking, we employ the fuzzy logic controller to conduct the path tracking behavior and obstacle avoidance behavior. Through computer simulation studies, we show the effectiveness of the Nosed navigational algorithm for autonomous mobile robots.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.295-299
• /
• 2005

In this paper, path planning and tracking problems are mentioned to guarantee efficient and safe navigation of autonomous mobile robots. We focus on the path planning and also deal with the path tracking and obstacle avoidance. We improved the conventional distance transform (DT) algorithm for the path planning. Using the improved DT algorithm, we obtain paths with shorter distances compared to the conventional DT algorithm. In the stage of the path tracking, we employ the fuzzy logic controller to conduct the path tracking behavior and obstacle avoidance behavior. Through computer simulation studies, we show the effectiveness of the proposed navigational algorithm for autonomous mobile robots.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
• /
• v.45 no.6
• /
• pp.108-116
• /
• 2008

In this paper, we propose an algorithm that can estimate the distance using disparity based on stereo vision system, even though the obstacle is located in long ranges as well as short ranges. We use sub-pixel interpolation to minimize quantization errors which deteriorate the distance accuracy when calculating the distance with integer disparity, and also we use enhanced adaptive fuzzy strong tracking Kalman filter(EAFSTKF) to improve the distance accuracy and track the path optimally. The proposed method can solve the divergence problem caused by nonlinear dynamics such as various vehicle movements in the conventional Kalman filter(CKF), and also enhance the distance accuracy and reliability. Our simulation results show that the performance of our method improves by about 13.5% compared to other methods in point of root mean square error rate(RMSER).

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.524-530
• /
• 2002

This note suggests a stepwise fuzzy moving sliding surface using Sugeno-type fuzzy system and presents a sliding mode control scheme using it. The fuzzy system has the angle of state error vector and the distance from the origin in the phase plane as inputs and a first-order linear differential equation as output. The surface initially passes arbitrary initial states and subsequently moves towards a predetermined surface via rotating or shifting. This method reduces the reaching and tracking time and improves robustness. Conceptually the slope of the Proposed fuzzy moving sliding surface increases stepwise in the stable region of the phase plane. The surface, however, rotates continuously because the surface is a fuzzy system. The asymptotic stability of the fuzzy sliding surface is proved. The validity of the proposed control scheme is shown in computer simulation for a second-order nonlinear system.