• 대한전기학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1095-1103
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• 1992

An approach to fuse the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information and genetic algorithms which display the excellent robustness in complex optimization problems is presented in this paper. In order to combine genetic algorithms and fuzzy inference engine effectively the new reasoning method is suggested. The efficient identification method of fuzzy rules is proposed through the adjustment of search areas of genetic algorithms. The feasibilty of the proposed approach is evaluated through simulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1147-1150
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• 2001

This paper represents a realization of a fuzzy PI control method for a speed control of BLDC motor. In other words, the gains of the PI controller is tuned by a fuzzy logic controller. Simplified reasoning methods are used for fuzzy reasoning. Fuzzy logic speed controller is designed by using the high performance of DSPchip(TMS320F240). By experiment, it is confirmed that the speed of BLDC motor well follows an command speed in the load variables or speed variables.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제1권1호
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• pp.62-68
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• 1999

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. Authors have already proposed a diagnostic system based on FCM to utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern diagnosis. In FCM based fault diagnosis, Temporal Associative Memories (TAM) recall of FCM is utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern match where predicted pattern sequences obtained from TAM recall of fault FCM models are compared with actually observed ones. In engineering processes, the propagation delays are induced by the dynamics of processes and may vary with variables involved. However, disregarding such propagation delays in FCM-based fault diagnosis may lead to erroneous diagnostic results. To solve the problem, a concept of FTCM(Fuzzy Time Cognitive Map) is introduced into FCM-based fault diagnosis in this work. Expecially, translation method of FTCM makes it possible to diagnose the fault for some discrete time. Simulation studies through two-tank system is carried out to verify the effectiveness of the proposed diagnostic scheme.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1181-1187
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.7-12
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• 2005

This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper. The expert system which introduces fuzzy logic in order to process uncertainties is called fuzzy expert system. The fuzzy expert system, however, has a potential problem which may lead to inappropriate results due to the ignorance of some information by applying fuzzy logic in reasoning process in addition to the knowledge acquisition problem. In order to overcome these problems, We construct fuzzy inference network by extending the concept of reasoning network in this paper. In the fuzzy inference network, the propositions which form fuzzy rules are represented by nodes. And these nodes have the truth values representing the belief values of each proposition. The logical operators between propositions of rules are represented by links. And the traditional propagation rule is modified.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-8
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• 2007

현재 색에 관한 인간의 감성과 심리상태에 관하여 많은 연구가 진행 중 이다. 본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법과 유사한 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.343-346
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• 1998

This paper deals with the decision in vague knowledge, One method is a classic theory. That is to say, constraints and goals in the vague knowledge. Another method is the fuzzy catastrophe. If there exist two fuzzy variables, there may be a discontinuity which plays an important role in decision.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.209-216
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• 2005

수행 평가는 평가자에 의한 평가 오류 가능성, 채점의 공정성과 신뢰도, 타당도 문제, 채점 기준의 모호성, 객관성 확보에 대한 어려움 등의 문제가 야기되고 있다 이런한 수행 평가의 문제점을 해결하고 교사와 학생의 수행 평가 결과에 대한 만족도를 높이기 위하여, 본 논문에서는 회계 원리 과목을 대상으로 수행 평가의 각 영역에서 영향을 미치는 요인을 분석하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 퍼지 규칙을 정의하여 추론을 적용하여 객관적이고 신뢰성이 높은 수행 평가 방법을 제안하였다 또한 제안된 수행 평가 방법에서 수행 평가 항목은 형성 평가와 과제 평가로 구분하여 소속 함수를 설계하였다. 제안된 퍼지 수행 평가 시스템을 통해 산출된 수행 평가 결과는 평정자의 채점 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며 학생들에 게는 정확한 기준과 일관성 있는 채점을 통해 공평하고 신뢰성 있는 평가 결과를 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.209-212
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• 1990

The activated sludge process is a commonly used method for treating sewage and waste waters. The process is characterized by a lack of measurement instrumentations and control goals that are neither well defined nor well understood. In the present study the concept of fuzzy control is employed for such process in which a design method for fuzzy controller based on a multivariable fuzzy reasoning algorithms is investigated and then simulation results are presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1464-1471
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• 2017

One of the important factors in game design is difficulty adjustment. An appropriate level of difficulty makes users have a sense of challenge and interest. However, the adjustment of difficulty takes a lot of time and effort, because of its ambiguity. To solve the problem, we propose a difficulty control method using a fuzzy theory. In this paper, a simple demonstration is exemplified to verify the effectiveness of our method. Experimental results show that the difficulty of the game changes according to the user's skill.