• Title/Summary/Keyword: 퍼지 소속함수

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Study on Fuzzy Control of Electric Car via TMS320F240 (TMS320F240 칩을 이용한 전동차의 퍼지 주행 제어기에 대한 연구)

  • Son, J.W.;Choi, S.M.;Song, D.K.;Kim, J.K.;Bae, J.I.;Lee, M.H.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1998.07g
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    • pp.2381-2383
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    • 1998
  • 직류직권모터는 전동지게차와 같은 물류용 전동차에서 사용되는데, 우수한 기동 토오크를 가지는 반면에 파라미터의 열적, 변화가 심하고 마찰과 부하의 비선형성이 존재해 기존의 제어기로는 만족할 만한 성능을 내지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지제어기를 사용한다. 퍼지제어기는 변수의 애매성에 바탕을 두고 제어하기 때문에 이러한 비선형성에 대해 강인하나, 소속함수의 결정과 퍼지규칙의 선정이 어려우며, 체계적인 방법이 존재하지 않는다. 이러한 퍼지제 어의 결점을 해결하기 위해 소속함수는 유전 알고리즘을 통해 자기동조 시키며 퍼지규칙은 오차와 오차변화율의 위상평면을 이용하여 결정한다. 실용성을 검증하기 위해 TI사의 DSP TMS320F240을 이용해 실시스템에 적용했으며, 이를 통해 부하의 변동 및 기준 속도의 변화에도 잘 대처함을 알 수가 있었다.

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Position Control of Wheeled Mobile Robot using Self-Structured Neural Network Model (자율가변 구조의 신경망 모델을 이용한 구륜 이동 로봇의 위치 제어)

  • Kim, Ki-Yeoul;Kim, Sung-Hoe;Kim, Hyun;Lim, Ho;Jeong, Young-Hwa
    • The Journal of Information Technology
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    • v.4 no.2
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    • pp.117-127
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    • 2001
  • A self-structured neural network algorithm that finds optimal fuzzy membership functions and nile base to fuzzy model is proposed and a fuzzy-neural network controller is designed to get more accurate position and velocity control of wheeled mobile robot. This procedure that is composed of three steps has its own unique process at each step. The elements of output term set are increased at first step and then the rule base Is varied according to increase of the elements. The adjusted controller is in competition with controller which doesn't include any increased elements. The adjusted controller will be removed if the control-law lost. Otherwise, the controller is replaced with the adjusted system. After finished regulation of output term set and rule base, searching for input membership functions is processed with constraints and fine tuning of output membership functions is done.

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Design of a Classifier Based on Supervised Learning Using Fuzzy Membership Function and Weighted Average (퍼지 소속도 함수와 가중치 평균을 이용한 지도 학습 기반 분류기 설계)

  • Woo, Young Woon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.25 no.4
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    • pp.508-514
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    • 2021
  • In this paper, to propose a classifier based on supervised learning, three types of fuzzy membership functions that determine the membership of each feature of classification data are proposed. In addition, the possibility of improving the classifier performance was suggested by using the average value calculation method used in the process of deriving the classification result using the average value of the membership degrees for each feature, not by using a simple arithmetic average, but by using a weighted average using various weights. To experiment with the proposed methods, three standard data sets were used: Iris, Ecoli, and Yeast. As a result of the experiment, it was confirmed that evenly excellent classification performance can be obtained for data sets of different characteristics. It was confirmed that better classification performance is possible through improvement of fuzzy membership functions and the weighted average methods.

Comparing object images using fuzzy-logic induced Hausdorff Distance (퍼지 논리기반 HAUSDORFF 거리를 이용한 물체 인식)

  • 강환일
    • 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.

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Fuzzy Stereo Matching Algorithm (퍼지 스테레오 정합 알고리듬)

  • 전효병;심귀보
    • 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.

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A Fuzzy Traffic Light Controller Adaptable to the Congestion of Traffic based on the Membership Function Modification Algorithm (소속함수 수정 알고리즘에 의한 혼잡상황에 적응하는 퍼지 교통 신호 제어기)

  • Choi, Wan-Kyoo
    • 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.

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GIS-based Data-driven Geological Data Integration using Fuzzy Logic: Theory and Application (퍼지 이론을 이용한 GIS기반 자료유도형 지질자료 통합의 이론과 응용)

  • ;;Chang-Jo F. Chung
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.36 no.3
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    • pp.243-255
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    • 2003
  • The mathematical models for GIS-based spatial data integration have been developed for geological applications such as mineral potential mapping or landslide susceptibility analysis. Among various models, the effectiveness of fuzzy logic based integration of multiple sets of geological data is investigated and discussed. Unlike a traditional target-driven fuzzy integration approach, we propose a data-driven approach that is derived from statistical relationships between the integration target and related spatial geological data. The proposed approach consists of four analytical steps; data representation, fuzzy combination, defuzzification and validation. For data representation, the fuzzy membership functions based on the likelihood ratio functions are proposed. To integrate them, the fuzzy inference network is designed that can combine a variety of different fuzzy operators. Defuzzification is carried out to effectively visualize the relative possibility levels from the integrated results. Finally, a validation approach based on the spatial partitioning of integration targets is proposed to quantitatively compare various fuzzy integration maps and obtain a meaningful interpretation with respect to future events. The effectiveness and some suggestions of the schemes proposed here are illustrated by describing a case study for landslide susceptibility analysis. The case study demonstrates that the proposed schemes can effectively identify areas that are susceptible to landslides and ${\gamma}$ operator shows the better prediction power than the results using max and min operators from the validation procedure.

A Fuzzy Traffic Controller with Asymmetric Membership Functions (비대칭적인 소속 함수를 갖는 퍼지 교통 제어기)

  • Kim, Jong-Wan;Choi, Seung-Kook
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.10
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    • pp.2485-2492
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    • 1997
  • Nowadays the traffic conditions have been getting worse due to continuous increase in the number of vehicles. So it has become more important to manage traffic signal lights efficiently. Recently fuzzy logic is introduced to control the cycle time of traffic lights adaptively. Conventional fuzzy logic controller adjusts the extension time of current green phase by using the fuzzy input variables such as the number of entering vehicles at the green light and the number of waiting vehicle during the red light. However this scheme is inadequate for an intersection with variable traffic densities. In this paper, a new FLC with asymmetric membership functions that reflects more exactly traffic flows than other FLCs with symmetric ones regardless of few control rules is propsed. The effectiveness of the proposed method was shown through simulation of a single intersection. The experimental results yielded the superior performance of the proposed FLC in terms of the average delay time, the number of passed vehicles, and the degree of saturation.

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TSK Fuzzy Modeling of Dynamic System using GA (유전 알고리즘을 이용한 동적시스템의 TSK 퍼지 모델링)

  • 강정옥;이상민;조중선
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.12a
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    • pp.237-241
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    • 2001
  • 본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.

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Automatic Fuzzy Rule Generation Using Neural Networks Based Reinforcement Larning (신경망의 보상학습기능을 이용한 퍼지규칙의 자동생성기법)

  • 조재형;윤소정;오경환
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.8 no.3
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    • pp.56-66
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    • 1998
  • 본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

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