• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.11-19
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• 2014

본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1999년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.243-247
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• 1999

An electrolytic capacitor is widely used in a motor drive system. Therefore, the deterioration diagnosis of an electrolytic capacitor is needed of preventive maintenance of the system. In this paper, we propose a new diagnosis method for the electrolytic capacitor by using the system identification method, which presents the information about the capacitor's interna parameters in on-line operation an use fuzzy algorithm for the deterioration decision. We demonstrated the effectiveness of the proposed control scheme by using computer simulation.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.87-90
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• 2019

Machine learning techniques have been applied in almost all the domains of human life to aid and enhance the problem solving capabilities of the system. The field of medical science has improved to a greater extent with the advent and application of these techniques. Efficient expert systems using various soft computing techniques like artificial neural network, Fuzzy Logic, Genetic algorithm, Hybrid system, etc. are being developed to equip medical practitioner with better and effective diagnosing capabilities. In this paper, a comparative study to evaluate the predictive performance of subtractive clustering based ANFIS hybrid system (SCANFIS) with Fuzzy C-Means (FCM) based ANFIS system (FCMANFIS) for Alzheimer disease (AD) has been taken. To evaluate the performance of these two systems, three parameters i.e. root mean square error (RMSE), prediction accuracy and precision are implemented. Experimental results demonstrated that the FCMANFIS model produce better results when compared to SCANFIS model in predictive analysis of Alzheimer disease (AD).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.9-25
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• 1991

This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.203-206
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• 1995

In this paper, we heat 12 blood vessels which are ends of limbs of a body and measure the time for the patient to feel the pain. Using the time data and the fuzzy rule base, we implement a diagnosis system which can informs the present condition of the patient. It is shown by experiments that the proposed diagnosis system yields reasonable results and it can be easily utilized by beginners.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.57-63
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• 2003

가공 송전선로의 아연도금 강심 알루미늄연선 도체들은 장기간 동안 대기오염에 의해 서서히 열화되었기 때문에, 2천년 대에 이르러 수많은 도체들이 예상된 유효수명을 초과하였다. 대부분의 도체들은 경제적인 운용 측면에서 현재 상태들을 평가하지 않으면 안되므로, 이 논문에서는 경년, 환경지표, 및 도체구조와 같은 중요 파라미터들을 사용하여 노화도체의 현재 상태를 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 노화도체의 수명에 대응하는 열화등급을 예측하기 위한 진단 방법을 기술하였으며, 이 시스템은 전문가 지식과 경험을 토대로 적응 뉴로퍼지 추론시스템 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)으로 설계하였다. 이 진단시스템을 국내의 송전선로에 적용하여, 이 시스템이 노화 ACSR 도체를 비파괴적으로 진단하고 경제적으로 운용하기 위한 방안으로서 효과적으로 사용될 수 있음을 밝혔다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권2호
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• pp.87-93
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• 2014

Coronary artery disease (CAD) is currently a prevalent disease from which many people suffer. Early detection and treatment could reduce the risk of heart attack. Currently, the golden standard for the diagnosis of CAD is angiography, which is an invasive procedure. In this article, we propose an algorithm that uses data mining techniques, a fuzzy expert system, and the imperialist competitive algorithm (ICA), to make CAD diagnosis by a non-invasive procedure. The ICA is used to adjust the fuzzy membership functions. The proposed method has been evaluated with the Cleveland and Hungarian datasets. The advantage of this method, compared with others, is the interpretability. The accuracy of the proposed method is 94.92% by 11 rules, and the average length of 4. To compare the colonial competitive algorithm with other metaheuristic algorithms, the proposed method has been implemented with the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The results indicate that the colonial competition algorithm is more efficient than the PSO algorithm.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.463-467
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• 2002

본 논문에서는 사출 성형기 Barrel 부분에 인공지능 알고리즘을 적용하여 고장 검출 및 진단 시스템을 구성하였다. 고장 검출 및 진단을 위한 실시간 계측 시스템을 구축하였고, 계측된 데이터를 SQL-2000 Server를 사용하여 사출 성형기 Barrel의 이력 데이터베이스를 구축하였다 기존의 시스템이 단 시간의 시스템 정보를 습득하여 고장을 검출하고 진단한 것에 비해 본 연구에서는 장시간의 데이터를 습득하여 고장 검출 및 진단에 신뢰성을 높일 수있었다 고장 진단에 필요한 데이터는 실제 시스템의 운전에서 실시간으로 습득하였고, 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 사출 성형기의 데이터와 정밀 계측기의 데이터를 Database에 저장하였다. 고장 검출 및 진단을 위하여 Fuzzy 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 진단을 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.81-90
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 '한국인이 부담을 가지는 질병' 관련보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.886-889
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• 2017

An active Fault Tolerant Model Predictive Control (FTMPC) using Fuzzy scheduler is developed. Fault tolerant Control (FTC) system stages are broadly classified into two namely Fault Detection and Isolation (FDI) and fault accommodation. Basically, the faults are identified by means of state estimation techniques. Then using the decision based approach it is isolated. This is usually performed using soft computing techniques. Fuzzy Decision Making (FDM) system classifies the faults. After identification and classification of the faults, the model is selected by using the information obtained from FDI. Then this model is fed into FTC in the form of MPC scheme by Takagi-Sugeno Fuzzy scheduler. The Fault tolerance is performed by switching the appropriate model for each identified faults. Thus by incorporating the fuzzy scheduled based FTC it becomes more efficient. The system will be thereafter able to detect the faults, isolate it and also able to accommodate the faults in the sensors and actuators of the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) process while the conventional MPC does not have the ability to perform it.