• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권11호
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• pp.3665-3674
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• 2021

One of the important parts of the in-core fuel management is loading pattern optimization (LPO). The loading pattern optimization as a reasonable design of the in-core fuel management can improve both economic and safe aspects of the nuclear reactor. This work proposes the hybrid of fuzzy logic controller with harmony search algorithm (HS) for loading pattern optimization in a pressurized water reactor. The music improvisation process to find a pleasing harmony is inspiring the harmony search algorithm. In this work, the adjustment of the harmony search algorithm parameters such as the bandwidth and the pitch adjustment rate are increasing performance of the proposed algorithm which is done through a fuzzy logic controller. Hence, membership functions and fuzzy rules are designed to improve the performance of the HS algorithm and achieve optimal results. The objective of the method is finding an optimum core arrangement according to safety and economic aspects such as reduction of power peaking factor (PPF) and increase of effective multiplication factor (Keff). The proposed approach effectiveness has been tried in two cases, Michalewicz's bivariate function problem and NEACRP LWR core. The results show that by using fuzzy harmony search algorithm the value of the fitness function is improved by 15.35%. Finally, with regard to the new solutions proposed in this research it could be used as a trustworthy method for other optimization issues of engineering field.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.240-259
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• 2020

Analyzing network traffic is the basis of dealing with network security issues. Most of the network security systems depend on the feature selection of network traffic data and the detection ability of malicious traffic in network can be improved by the correct method of feature selection. An FAFS method, which is short for Fuzzy Association Feature Selection method, is proposed in this paper for network malicious traffic detection. Association rules, which can reflect the relationship among different characteristic attributes of network traffic data, are mined by association analysis. The membership value of association rules are obtained by the calculation of fuzzy reasoning. The data features with the highest correlation intensity in network data sets are calculated by comparing the membership values in association rules. The dimension of data features are reduced and the detection ability of malicious traffic detection algorithm in network is improved by FAFS method. To verify the effect of malicious traffic feature selection by FAFS method, FAFS method is used to select data features of different dataset in this paper. Then, K-Nearest Neighbor algorithm, C4.5 Decision Tree algorithm and Naïve Bayes algorithm are used to test on the dataset above. Moreover, FAFS method is also compared with classical feature selection methods. The analysis of experimental results show that the precision and recall rate of malicious traffic detection in the network can be significantly improved by FAFS method, which provides a valuable reference for the establishment of network security system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2924-2932
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• 2015

영상 이진화 기술은 객체와 배경을 분할하는 과정으로 영상 분석 및 인식 분야에 널리 적용되고 있다. 기존의 이진화 방법은 임계치를 설정하는 과정에서 객체와 배경의 명암 차이가 크지 않을 경우에 불확실성이 존재한다. 이러한 문제점을 개선한 퍼지 이진화는 객체의 특징을 효과적으로 이진화 하지만 ${\alpha}$-cut값을 정적으로 설정하기 때문에 객체의 특징들이 손실된 상태로 이진화 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균, 반복, Otsu 이진화 방법들의 임계치를 이용한 퍼지 소속 함수를 구하여 ${\alpha}$-cut값을 동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존의 이진화 방법 및 퍼지 이진화 방법보다 배경과 객체들의 손실이 적은 상태로 이진화된 것을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권3호
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• pp.190-196
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• 2006

In this paper, the nonlinear damping force model is made to identify the properties of the ER damper using higher order spectrum. The higher order spectral analysis is used to investigate the nonlinear frequency coupling phenomena with the damping force signal according to the sinusoidal excitation of the damper. Also, this paper presents an inverse model of the ER damper, i.e., the model can predict the required voltage so that the ER damper can produce the desired force for the requirement of vibration control of vehicle suspension systems. The inverse model has been constructed by using piecewise linear damping force model. In this paper, the fuzzy logic control based on heuristic knowledge is combined with the skyhook control. And it is simulated for a quarter car model. The acceleration of the sprung mass is included in the premise part of the fuzzy rules to reduce the vertical acceleration RMS value of the sprung mass. Then scaling factors and membership functions are tuned using genetic algorithm to obtain optimal performance.

• 한국지형학회지
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• 제23권2호
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• pp.109-125
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• 2016

This study aims to identify the landslide susceptible zones of Boeun area and provide reliable landslide susceptibility maps by applying different modeling methods. Aerial photographs and field survey on the Boeun area identified landslide inventory map that consists of 388 landslide locations. A total ofseven landslide causative factors (elevation, slope angle, slope aspect, geology, soil, forest and land-use) were extracted from the database and then converted into raster. Landslide causative factors were provided to investigate about the spatial relationship between each factor and landslide occurrence by using fuzzy set and logistic regression model. Fuzzy membership value and logistic regression coefficient were employed to determine each factor's rating for landslide susceptibility mapping. Then, the landslide susceptibility maps were compared and validated by cross validation technique. In the cross validation process, 50% of observed landslides were selected randomly by Excel and two success rate curves (SRC) were generated for each landslide susceptibility map. The result demonstrates the 84.34% and 83.29% accuracy ratio for logistic regression model and fuzzy set model respectively. It means that both models were very reliable and reasonable methods for landslide susceptibility analysis.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권1호
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• pp.80-88
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• 1994

In the automation of rigid parts mating process with the intelligent robots, Peg-In-Hole is the most available task since inserting is some analytic and needs suitable range of forces that can be controlled by induatrial manipulators. In this Peg-In-Hole process, it is very important to identify the contact state between tow parts, peg and hole, to build the strategies for robot motion that leads to avoid the jamming condition occurs during insertion process. In this paper, we adpopted 3 parameters for identification, lFzl, lFxy/Fzl, and lMxy/Fxyl, derived from axes value of Whitney's jamming diagram. Also, we defined the fuzzy membership functions for these parameters and developed the identification algorithm based on fuzzy inference method of max-product. As an experimental result, we obtained about 96% of identification ratio that could be raised up to industrial requirements by further research.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.57-66
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• 2011

이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심 임야지역을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.27-36
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• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.193-201
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• 2003

본 연구에서는 요분석 시스템의 분류기를 설계하기 위하여 전처리 및 퍼지 알고리듬을 적용하였다. 데이터 전처리 과정은 무채색의 측정치로 구성된 보정용 곡선으로 요분석용 스트립의 측정치를 정규화하는 과정과 삼자극치를 이용한 연산 과정으로 구성하였다. 표준 시약에 의한 분류 실험을 통해 종형의 멤버쉽함수로 측정치를 퍼지화하고 min 추론과 무게중심법의 비퍼지화 과정으로 검사 항목의 농도를 정성적으로 분석할 수 있는 퍼지 분류기를 구성하였다. 표준 시약과 환자 요 검체의 관계에 의해 멤버쉽함수를 보정한 후 구성된 분류기를 통해 환자 요검체를 측정하여 분류 결과를 관찰함으로써 설계된 요분석용 분류기의 임상 적용 가능성을 검토하였다. 실험 결과는 모든 검사 항목에 대해 기준 장비의 검사 결과와 만족할 만한 일치도를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.463-470
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• 2009

본 논문은 기존의 센서 기반 화재 감지기가 넓은 장소와 개방된 공간에서 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 카메라 영상을 이용한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 다수의 휴리스틱한 정보를 이용하거나 속도가 느린 문제점을 보여주었다. 이를 해결하기 위하여, 통계적인 값들을 사용했으며 속도를 개선하기 위해 블록 단위로 처리하였다. 먼저 입력된 영상에서 배경 모델과 불꽃 색상 모델 을 이용하여 화재 후보 영역을 추출한다. 그 후 후보 블록에 대하여 시간축 상에서의 명도 변화, 웨이블릿 계수 변화, 모션 변화를 추출하여 확 률 모델을 생성하며, 생성된 모델들을 퍼지 로직의 멤버십 함수로 사용하였다. 마지막으로 역퍼지(defuzzification) 과정을 통해 최종 결과 함수를 생성하고 이로부터 불꽃 발생 확률값을 예측하였다. 실험에서는 제안한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 성능이 가장 좋다고 알려진 Toreyin의 알고리즘과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다.