• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.4 no.1
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• pp.1-5
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• 2018

This paper is concerned with the modeling and identification of time series data corrupted by noise. As modeling techniques, nonsingleton fuzzy logic system (NFLS) is employed for the modeling of corrupted time series. Main characteristic of the NFLS is a fuzzy system whose inputs are modeled as fuzzy number. So the NFLS is especially useful in cases where the available training data or the input data to the fuzzy logic system are corrupted by noise. Simulation results of the Mackey-Glass time series data will be demonstrated to show the performance of the modeling methods. As a result, NFLS does a much better job of modeling noisy time series data than does a traditional Mamdani FLS.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11c
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• pp.650-652
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• 2004

본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식의 유도전동기를 위한 하이브리드 퍼지 속도제어기를 설계한다. 제안한 하이브리드 퍼지 속도제어기는 유도 전동기의 속도 응답 성능을 향상시키기 위하여 응답 상태에 따라 PI(비계적분) 제어기와 퍼지 제어기를 선택하여 사용하는 형태이다. 정상상태에서는 PI 제어기를 사용하고 속도 오차값이 크면 퍼지 제어기를 사용한다. 또한 사용된 퍼지 제어기는 퍼지 입력의 파라미터를 튜닝하여 응답 성능을 높였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 퍼지속도 제어기와 기존의 PI 제어기의 성능을 실험을 통하여 비교 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.528-531
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• 2001

Finding a shortest path on a graph is a fundamental problem in the area of graph theory. In an application where we cannot exactly determine the weights of edges fuzzy weights can be used instead of crisp weights. and Type-2 fuzzy weight will be more suitable of this uncertainty varies under some conditions. In this paper, shortest path problem in type-1 fuzzy weighted graphs is extended for type 2 fuzzy weighted graphes. A solution is also given based on possibility theory and extension principle.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.329-330
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• 2007

본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.389-392
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• 2004

본 논문에서는 급성복통(acute abdominal pain)의 진단을 위하여 퍼지관계곱에서 이용하는 퍼지조건연산자와 알파절단(alpha-cut)의 적합한 선택에 관하여 논의한다. 퍼지관계곱은 퍼지조건연산자를 이용하여 적절히 처리되는데 퍼지조건연산자는 이진 조건 연산과는 달리 다양한 방법으로 구현이 가능하여 적용되는 분야에 연관되어 적절히 선택되어져야 한다. 본 논문에서는 급성복통 진단을 위한 휴리스틱 탐색기법을 설계하고 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 효율성을 증명하기 위하여 평균 진단성공율을 증가시키는 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대하여 시뮬레이션을 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.11
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• pp.84-91
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• 1999

In this paper, we could analyze the comparison with applied WFM to the quantization triangularity fuzzy function and triangularity Fuzzy function. In order to improve on a fault which not remove completely noise included image according to a peculiarity of noise, we got to realize FDNN of the high speed weight eliminating noise included image, minimizing the lost of information, obtaining information of suitability owing to applied Fuzzy Algorithm to DBNN of a hierarchical structure. We could analyze the comparison with a power of WFM and FDNN using simulation We could find to superiority the proposed FDNN )n a result which was the comparison of MSE for the boats image.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.212-217
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• 2009

There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2189-2198
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• 1994

In this paper, a self-tuning fuzzy logig controller is implemented to control a DC servo motor by the self-tuning technique based on fuzzy meta-rules with learning in several algorithms to improve the performance of the fuzzy logic controller used in a fuzzy control system. Simulations and experimental results of the self-tuning fuzzy logic controller are compared with those of the fuzzy logic controller to evaluate its performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.101-105
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.