• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제61권2호
• /
• pp.283-293
• /
• 2017

The main contribution of the present paper is to propose an intelligent fuzzy inference system approach for modeling the debonding strength of masonry elements retrofitted with Fiber Reinforced Polymer (FRP). To achieve this, the hybrid of meta-heuristic optimization methods and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is implemented. In this study, particle swarm optimization with passive congregation (PSOPC) and real coded genetic algorithm (RCGA) are used to determine the best parameters of ANFIS from which better bond strength models in terms of modeling accuracy can be generated. To evaluate the accuracy of the proposed PSOPC-ANFIS and RCGA-ANFIS approaches, the numerical results are compared based on a database from laboratory testing results of 109 sub-assemblages. The statistical evaluation results demonstrate that PSOPC-ANFIS in comparison with ANFIS-RCGA considerably enhances the accuracy of the ANFIS approach. Furthermore, the comparison between the proposed approaches and other soft computing methods indicate that the approaches can effectively predict the debonding strength and that their modeling results outperform those based on the other methods.

• International Journal of Korean Welding Society
• /
• 제4권1호
• /
• pp.30-37
• /
• 2004

There have been continuous efforts on automating welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, a vision system is constructed and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured on-line. For the application as in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제45권2호
• /
• pp.213-220
• /
• 2008

The aim of this paper is to build up the design model using ASMOD(Adaptive Spline Modeling of Observation Data) for the optimum scale of fleet, ship particulars and ship speed, etc. ASMOD, which define membership functions of fuzzy rule as B-spline basis function, represents a whole system as the sum of the sub-model. As it reduces the number of division of the space generated by the fuzzy set of input variables, it has a advantage of simplification to model structure and is efficient to represent the non-linear model.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.121-135
• /
• 2003

본 연구는 학습자 수준에 맞는 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과에 기반하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하며, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 하는 적응형 웹기반 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 또한, 학습의 평가시에도 문제의 난이도, 평가문항과의 관련도를 고려하여 평가 결과를 제시하게 된다. 본 논문에서 제시하는 퍼지 집합에 의한 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.526-537
• /
• 1999

본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
• /
• pp.253-260
• /
• 1999

The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem for disposal products. In this paper, a heuristic approach for fuzzy ART neural network is suggested. The modified Fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its aim is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권5호
• /
• pp.438-448
• /
• 2005

본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제15권3호
• /
• pp.186-191
• /
• 2015

Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제3권4호
• /
• pp.520-527
• /
• 2008

This work focuses on the evaluation of active power filter which is controlled by fuzzy logic and neural network based controller for harmonic mitigation and power factor enhancement. The APF consists of a variable DC voltage source and a DC/AC inverter. The task of an APF is to make the line current waveform as close as possible to a sinusoid in phase with the line voltage by injecting the compensation current. The compensation current is estimated using adaptive neural network. Using the estimated current, the proposed APF is controlled using neural network and fuzzy logic. Computer simulations of the proposed APF are performed using MATLAB. The results show that the proposed techniques for the evaluation of APF can reduce the total harmonic distortion less than 3% and improve the power factor of the system to almost unity.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.155-160
• /
• 2014

영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.