• 전자공학회논문지S
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• 제34S권5호
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• pp.35-44
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• 1997

In this paper, a an algorithm that detects the endocardial boundary, expanding the region from endocardial cavity using fuzzy inference, is proposed. This algorithm decides the ventricular cavity by fuzzy inference in process of searching each pixel from the inside of left ventricle in echocardial image and expands it. Uncertainty and fuzziness exists in decision of endocardial boundary. Therefore, we convert the lingustic representation of mean, standard deviation, and threshold value that are characteristic variables of endocardial boundary to fuzzy input and output variables. And, we extract proposed method is robuster to noise than radial searching method that is highly dependent on center position. To prove the similarity of detected boundary by fuzzy nference, we used the measures of SIZE, correlation coefficient, MSD, and RMSE and had acquired reasonable results.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권4호
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• pp.58-66
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• 1998

In many situations, it is very important to identify a certain unkown system, it from its input-output data. For this purpose, several system modeling algorithms have been suggested heretofore, and studies regarding the fuzzy modeling based on its nonlinearity get underway as well. Generatlly, fuzzy models have the capability of dividing input space into several subspaces, compared to linear ones. But hitherto subggested fuzzy modeling algorithms do not take into consideration the correlations between components of sample input data and address them independently of each other, which results in ineffective partition of input space. Therefore, to solve this problem, this letter proposes a new fuzzy modeling algorithm which partitions the input space more efficiently that conventional methods by taking into consideration correlations between components of sample data. As a way to use correlation and divide the input space, the method of principal component is ued. Finally, the results of computer simulation are given to demonstrate the validity of this algorithm.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.5-14
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• 2001

[감성지향 제품] 디자인에 있어서는 디자이너가 제품을 통해 표현하려는 이미지와 사용자가 제품을 통해 느끼는 감성적 평가와의 사이에 존재하는 갭(gap)이 문제가 되고 있는데, 이 갭을 해소하는 데에 있어 디자인 과정에서 활용되어진 이미지화상들과 디자인 평가를 위해 사용되었던 감성적 평가어 사이와의 관련도에 관한 정보는 특히 유효하다. 본 연구에서는 이러한 관련도 정보에 근거하여, 이미지 화상 및 이미지어 탐색을 통해 스타일링 디자인을 지원하는 감성검색시스템을 제안한다. 본 시스템에 있어서 관련도 정보는 이미지어와의 유사도를 유의어 계수로 상정한 퍼지 시소러스에 의해 표현된다. 또한 이미지어 사이의 유사도는 이미지 화상 평가를 기초로 산출된다. 이미지 탐색은 검색 중시도(weight)를 파라메터로한 퍼지 시소러스 전개의 알고리즘에 의해 실행되며, 탐색 모드로서 이미지어 상호간, 이미지어에서 이미지화상, 이미지 화상에서 이미지어, 이미지 화상간의 합계 네 종류의 모드가 제공 된다. 또한 이들 모드간의 이행은 직접 조작형 인터페이스에 의해 실행되며, 이로 인해 아이디어 탐색단계에 있어서의 디자이너의 발상과정이 원활하게 지원된다. 시스템은 감성적 평가의 계측 유니트와 갭의 연산, 가시화 유니트로부터 구성되며, 조작의 일관성을 유지하기 위해 통일적인 인터페이스의 환경 하에서 구축하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권9호
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• pp.901-913
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• 2012

본 연구는 불확실성을 고려하여 홍수 취약성 평가를 정량화하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 현실 세계로부터 얻는 많은 정보들은 불확실성을 가지고 있으므로 본 연구는 우리나라의 공간적 홍수 취약성을 산정하기 위해 Fuzzy TOPSIS기법을 사용하였다. 또한 Fuzzy TOPSIS의 결과를 TOPSIS 및 가중합계법을 적용한 결과와 비교하였다. 그 결과 일부지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. Spearman 순위 상관분석을 실시한 결과 TOPSIS와 가중합계법의 순위는 높은 일치성을 보였으나 Fuzzy TOPSIS의 순위와는 상당히 일치하지 않은 결과를 나타냈다. 즉, Fuzzy 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 크게 발생할 수 있으므로 본 연구에서 제시한 모형도 하나의 취약성 평가의 방법이 될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.750-755
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• 1998

Due to the temporal spatial correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vectors of its adjacent blocks in the same image frame. If we can obtain useful and enough information from the adjacent motion vectors, the total number of search points used to find the motion vector of the block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient fuzzy prediction search (FPS) algorithm for block motion estimation is proposed in this paper. Based on the fuzzy inference process, the FPS can determine the motion vectors of image blocks quickly and correctly.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.6-9
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• 2013

Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 이때 PU에 간섭을 일으키지 않기 위한 스펙트럼 센싱 기술이 중요하다. 하지만 상황에 따라 스펙트럼 센싱 알고리즘을 선택할수 있다면 좀더 효율적 센싱을 할수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 퍼지컨트롤러를 통해 에너지검출, 자기상관검출,M atched filter 검출 등을 개별 센싱에 반영하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다.

• 산업기술연구
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• 제28권B호
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• pp.101-109
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• 2008

In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.388-398
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• 1998

퍼지제어시스템에 영향을 미치는 요소들은 제어규칙, 소속함수, 퍼지추론, 비퍼지화 그리고 이 출력이득요소 이다. 구성요소들 각각에 의한 동조방법은 요소들 중 일부만을 동조하기 때문에 동조대상 이외의 요소들에 대한 오류와 파라메타의 부적절한 설정등에 의해 적절한 동조가 이루어지지 못할 수 있으며 각 요소들간의 상관관계를 고려하여 동조를 수행해야 하는 어려움이 있다. 입 출력단에서 작용하는 이득요소들은 제어시스템에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이들의 선정은 신중을 기해야 한다. 본 연구에서는 퍼지제어시스템의 동조를 위한 제어기 스스로 입 출력이득요소를 산출하는 방법과 퍼지제어기의 구성요소들에 의해 얻어진 초기의 제어값들을 원하는 목표치에 빨리 수렴할 수 있도록 동조하는 방법을 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.92-99
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• 2021

건축물의 정밀안전점검 및 정밀안전진단시에는 안전등급 판정을 위해 상태평가를 실시하여야 한다. 2004년부터 정량적인 상태평가를 위해 퍼지이론을 이용한 평가방법을 도입하였고, 퍼지이론을 이용한 철근콘크리트 부재의 평가항목 간의 관계와 중요도를 도출하였다. 일반적으로 퍼지이론은 상관관계가 명확하지 않고, 모호한 표현을 처리할 때 사용되는 방법으로, 개발 당시에는 점검 및 진단 결과자료들이 부족한 상황에서 대안으로 퍼지이론을 적용하여 개발한 것으로 보인다. 따라서 실제 점검 및 진단 결과자료를 이용하여 퍼지이론을 바탕으로 도출된 평가항목 간의 관계와 중요도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 정밀안전점검 19건과 정밀안전진단 9건의 결과와 성능점수 함수식을 이용하여 평가항목간의 상관관계를 도출하였으며, 이를 이용하여 부재의 합리적인 내구성 점수 산정식을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.468-476
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• 2002

The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.