In order to design the products that impression or emotional taste influence the purchase, feedback is necessary as useful data for better idea sketches through users emotional evaluation in early stage of design process. On the other hand, it was required to make judgments individually in previous image evaluations for emotional evaluations such as semantic differential method (SD method) that objects have been considered as classified tendency. However those SD methods are not enough to reflect flexible human capability with similarity judgment in object perceptual process. Therefore, this study proposes a classification of stimulus based on intuitive judgment and a hierarchical image evaluation method based on analysis of hierarchical process and fuzzy integration. The evaluation will be conducted through the order of process, intuitive classification of objective stimulus and items, definition of representatives in each class. Evaluation for each image of the stimulus, calculation of prior raking based on fuzzy integration. The evaluation supportive software is developed to conduct this evaluation process under interactive environments.
There are Two new models developed for objective evaluation of fabric color patterns by applying a multiple regression analysis and an adaptive foray-rule-based system. The physical features of fabric color patterns are extracted through digital image processing and the emotional features are collected based on the psychological experiments of Soen[3, 4]. The principle physical features are hue, saturation, intensity and the texture of color patterns. The emotional features arc represented thirteen pairs of adverse adjectives. The multiple regression analyses and the adaptive fuzzy system are used as a tool to analyze the relations between physical and emotional features. As a result, both of the proposed models show competent performance for the approximation and the similar linguistic interpretation to the Soen's psychological experiments.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.173-180
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1998
In conventional probability-based quality evaluation of products with qualitative characteristics, many factors that affect the evaluation are not easily represented quantitatively, because the relation between reliability of human evaluator and each of these factors is not clear. In order to evaluate the quality of product with qualitative characteristics quantitatively, in this paper, the relation is represented as the shape of possibility distribution function of fuzzy set on the interval [0,1]. Furthermore, fuzzy reasoning is used to obtain the estimates of quality characteristics. And, it is supposed that many quality characteristics affected by the above factors are connected with the final characteristic through hierarchical structures. Finally, using the estimates gained from the final evaluation, qualitative characteristics are evaluated by use of concept of pattern recognition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.9-16
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2016
In this paper, we present a performance evaluation agent based on fuzzy cluster analysis and validity measures. The proposed agent is consists of three modules, fuzzy cluster analyzer, performance evaluation measures, and feature ranking algorithm for feature selection step in CAD system. Feature selection is an important step commonly used to create more accurate system to help human experts. Through this agent, we get the feature ranking on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. Also we design a CAD system incorporating the agent and apply five different feature combinations to the system. Experimental results proposed approach has higher classification accuracy and shows the feasibility as a diagnosis supporting tool.
This paper proposes a weighted fuzzy reasoning algorithm for rule-based systems based on weighted fuzzy Pr/T nets, where the certainty factors of the fuzzy production rules, the truth values of the predicates appearing in the rules and the weights representing the importance of the predicates are represented by the fuzzy numbers. The proposed algorithm is more flexible and much closer to human intuition and reasoning than other methods : $\circled1$ calculate the certainty factors using by the simple min and max operations based on the only certainty factors of the fuzzy production rules without the weights of the predicates[10] : $\circled2$ evaluate the belief of the fuzzy production rules using by the belief evaluation functions according to fuzzy concepts in the fuzzy rules without the weights of the predicates[12], because this algorithm uses the weights representing the importance of the predicates in the fuzzy production rules.
Conventional fault tree analysis has several problems as the estimations and tolerances of the failure probability values. To overcome these problems, fuzzy concepts with natural language can be applied to conventional fault tree analysis. And, we propose the evaluation method of the imprecision of top/basic events and possibility importances of basic events.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.2
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pp.9-18
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2014
This paper proposes the fuzzy PI controller for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system. The output characteristics of the solar cell are a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation. The MPPT control is a very important technique in order to increase an output and efficiency of the photovoltaic system. The conventional perturbation and observation(PO) and incremental conductance(IC) are the method which finding maximum power point(MPP) by the continued self-excitation vibration, and uses the fixed step size. If the fixed step size is a large, the tracking speed of maximum power point is faster, but the tracking accuracy in the steady state is decreased. On the contrary, when the fixed step size is a small, the tracking accuracy is increased and the tracking speed is slower. Therefore, this paper proposes the MPPT control using the fuzzy PI controller that can be improve a MPPT control performance. The fuzzy PI controller is adjusted a input of PI controller by fuzzy control and compensated a cumulative error of fuzzy control by PI controller. The fuzzy PI MPPT control is compared to conventional PO and IC MPPT method for various temperature and radiation condition. This paper proves the validity of the fuzzy PI controller using these results.
Park, Jaeseok;Kim, Hongsik;Seungpil Moon;Junmin Cha;Park, Daeseok;Roy Billinton
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.2A
no.3
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pp.95-101
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2002
This paper illustrates a new fuzzy effective load model for probabilistic and fuzzy production cost simulation of the load point of the composite power system. A model for reliability evaluation of a transmission system using the fuzzy set theory is proposed for considering the flexibility or ambiguity of capacity limitation and overload of transmission lines, which are subjective matter characteristics. A conventional probabilistic approach was also used to model the uncertainties related to the objective matters for forced outage rates of generators and transmission lines in the new model. The methodology is formulated in order to consider the flexibility or ambiguity of load forecasting as well as capacity limitation and overload of transmission lines. It is expected that the Fuzzy CMELDC (CoMposite power system Effective Load Duration Curve) proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems in a competitive environment in the future. The characteristics of this new model are illustrated by some case studies of a very simple test system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.11
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pp.1382-1387
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1999
This paper presents an optimal fuzzy power system stabilizer to damp out low frequency oscillation. So far fuzzy controllers have been applied to power system stabilizing controllers due to its excellent properties on the nonlinear systems. But the design process of fuzzy logic power system stabilizer requires empirical and heuristic knowledge of human experts as well as many trial-and-errors in general. This paper presents and optimal design method of the fuzzy logic stabilizer using the genetic algorithm. Non-symmetric membership functions are optimally tuned over an evaluation function. The present inputs of fuzzy stabilizer are torque angle error and the change of torque angle error without loss of generality. The coding method used in this paper is concatenated binary mapping. Each linguistic fuzzy variable, defined as the peak of a membership function, is assigned by the mapping from a minimum value to a maximum value using eight bits. The tournament selection and the elitism are used to keep the worthy individuals in the next generation. The proposed system is applied to the one-machine infinite-bus model of a power system, and the results showed a promising possibility.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.8
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pp.1684-1690
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2003
In this paper, we proposed a fuzzy controller for the evaluation of the quantization Parameters in the H.263 coder to optimize the subjective quality of each coded frame, keeping the transmission rate constant. We adopted the Mamdani method for fuzzification and the centroid method for defuzzification. The energy and entropy are correlated to features of the HVS in spatial domain, while motion vectors are used to estimate the temporal characteristics of the signal. And then, the fuzzy inputs adapted the variance and the entropy in spatial domain, and the motion vector in temporal domain. We induced the fuzzy membership function and decided the fuzzy relevance to be compatible in visual characteristics. And then, we designed FAM banks. The fuzzy technology has been applied to a practical video compression. This results is obtained an effective rate control technique, an optimum bit allocation and a high subjective quality using fuzzy quantization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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