• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.303-306
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• 1995

In this study we present the inverse correlation method to select the exploratory variables, while Sugeno used RC method in his paper[6] We assume linear model with measurement error variables as in Fuller's Book[9]. we provide possibilistic linear model and predict the fuzzy response variable in case of fuzzy exploratory variables. By plotting data we can divide them for piecewise plane and provide the piecwise possibilistic linear model. If the exploratory variable is fuzzy trapezoidal variable or interval variable, then we estimate fuzzy trapezoidal variable or interval variable, then we estimate fuzzy trapezoidal response variable respondent to it. We will illustrate using Nonlinear System data in Sugeno's paper

• 대한산업공학회지
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• 제29권1호
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• pp.32-40
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• 2003

In this study, we develop the Genetic Fuzzy System(GFS) to estimate the link traveling speed. Based on the genetic algorithm, we can get the fuzzy rules and membership functions that reflect more accurate correlation between traffic data and speed. From the fact that there exist missing links that lack traffic data, we added a Case Base Reasoning(CBR) to GFS to support estimating the speed of missing links. The case base stores the fuzzy rules and membership functions as its instances. As cases are accumulated, the case base comes to offer appropriate cases to missing links. Experiments show that the proposed GFS provides the more accurate estimation of link traveling speed than existing methods.

• 산업기술연구
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• 제13권
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• pp.33-41
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• 1993

In this paper, a new LMS algorithm with a fuzzy variable step size (FVS LMS) is presented. The change of step size ${\mu}$, at each iteration which is increases or decreases according to the misadaptation degree, is computed by a proportional fuzzy logic controller. As a result the algorithm has very good convergence speed and low steady-state misadjustment. As a measure of the misadaptation degree, the norm of the cross correlation between the estimation error and input signal is used. Simulation results are presented to compare the performance of the FVSS LMS algorithm with the normalized LMS algorithm.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.977-987
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• 2013

본 연구에서는 다기준 의사결정기법을 적용한 홍수취약성 평가에 내재되는 불확실성을 고려한 평가기법을 제시하였다. 홍수취약성평가과정은 3단계로 구성되며 1단계에서는 홍수와 연관되는 사회적, 경제적, 환경적 영향요인들 중에서 지역의 특성을 반영할 수 있는 평가인자를 선정하고 각 인자의 가중치를 책정한다. 이때 델파이 설문조사기법을 적용하여 의사결정자들의 의견을 수렴한다. 2단계는 평가자료를 수집하고 평가에 사용할 수 있도록 가공하는 단계이며 불확실성 문제를 해소하기 위하여 퍼지수를 적용하였다. 마지막단계에서 홍수취약성을 정량적으로 산정하여 취약지역의 우선순위를 도출한다. 본 연구에서는 퍼지수의 연산과정에서 발생하는 퍼지수의 과장 및 왜곡문제를 해소하기 위한 ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS 방법을 적용하였다. 또한 수립한 평가기법으로 산정한 결과에 대하여 퍼지자료(fuzzy data)를 적용한 fuzzy TOPSIS, 크리스프(crisp) 자료를 사용한 TOPSIS, WSM등의 다양한 방법으로 평가한 결과들과의 상관관계분석을 수행하였다. 분석결과, ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS 방법은 대체로 모든 방법과 높은 상관성을 나타내었다. 즉, 크리스프 자료와 퍼지자료를 사용하는 평가방법 사이에서 발생하는 결과의 차이가 ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS를 이용하면 줄어드는 효과가 있다. 따라서본 연구에서 수립한 홍수취약성 평가방법은 불확실성 문제를 일정 부분 해소한 평가결과를 제시함으로서 치수정책 수립의 유용한 근거자료를 제공할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.417-422
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• 2000

본 논문에서는 적응 뉴로-퍼지 모델링을 위해 최근에 BBS(blind source separation)분야에서 발전된 독립 성분 분석기법(ICA)을 전처리로 이용하여 효과적인 퍼지 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 뉴로-퍼지 모델링은 입력 데이터 성분간의 상관관계를 고려하지 않고 입력공간을 분할하기 때문에 효과적으로 분할하지 못하는 단점이 있다. 이로 인해 과도한 규칙 수와 큰 오차를 가지고 있었다. 이에, 본 연구에서는 독립 성분 분석기법을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거함으로서 적은 규칙 수를 갖으면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3128-3149
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• 2018

A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.754-759
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• 2001

본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.468-473
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• 1998

An intelligent multimode target tracking algorithm using fuzzy logic is presented. Multimode tracking represents a synergistic approach that utilizes a variety of tracking techniques(centroid, correlation, etc.) to overcome the limitations inherent in any single-mode tracker. The design challenge for this type of multimode tracker is the data fusion algorithm. designs for this algorithm are based on heuristic rather than analytical approaches. A correlation-tracking algorithm seeks to align the incoming target image with a reference in age of the target, but has a critical problem, so called drift phenomenon. In this paper we will suggest a robust correlation tracker with gradient preprocessor combined by centroid algorithm to overcome the drift problem.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.111-117
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• 2010

To improve the performance of the prediction system, the system should reflect well the uncertainty of nonlinear data. Thus, this paper presents multiple prediction systems based on Type-2 fuzzy sets. To construct each prediction system, an Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System and difference data were used, because, in general, it has been known that the Type-2 Fuzzy Logic System can deal with the uncertainty of nonlinear data better than the Type-1 Fuzzy Logic System, and the difference data can provide more steady information than that of original data. Also, to improve each rule base of the fuzzy prediction systems, the HCBKA (Hierarchical Correlation Based K-means clustering Algorithm) was applied because it can consider correlationship and statistical characteristics between data at a time. Subsequently, to alleviate complexity of the proposed prediction system, a system selection method was used. Finally, this paper analyzed and compared the performances between the Type-1 prediction system and the Interval Type-2 prediction system using simulations of three typical time series examples.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.135-144
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• 2003

침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.