This paper partially presents a Hierachical neural network architecture for providing the intelligent control of complex Automatic Transmission(AJT) system which is usually nonlinear and hard to model mathematically. It consists of the module to apply or release an engine brake at the slope and that to judge the intention of the driver. The HNN architecture simplifies the structure of the overall system and is efficient for the learning time. This paper describes how the sub-neural networks of each module have been constructed and will compare the result of the intelligent hJT control to that of the conventional shift pattern.
The ECG-NIBP patient monitor consist of Noninvasive Blood Pressure(NIBP) module that have micro controller inside. This module transfer data by serial communication to the main processor. This system apply the fuzzy inflating method to reduce the blood pressure measuring time, and moving artifact removing algorithm, several parameters used or more accurate measurement. The ECG monitor use the Digital Signal Processor(DSP) or digital filtering, peak detection, heart rate calculation. This system also offer convenient user interface by rotary key, menu bar. With 7" CRT display, auxiliary TFT LCD display adapted to display information on wide screen.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.288-291
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2004
This paper proposes an intelligent search modeling using avatar agent. This system consists of some modules such as agent interface, agent management, preprocessor, interface machine. Core-Symbol Database and Spell Checker are related to the preprocessor module and Interface Machine is connected with Best Aggregate Designer. Our avatar agent system does the indexing work that converts user's natural language type sentence to the proper words that is suitable for the specific branch information retrieval. Indexing is one of the preprocessing steps that make it possible to guarantee the specialty of user's input and increases the reliability of the result. It references a database that consists of synonym and specific branch dictionary. The resulting symbol after indexing is used for draft search by the internet search engine. The retrieval page position and link information are stored in the database. We experimented our system with the stock market keyword SAMSUNG_SDI, IBM, and SONY and compared the result with that of Altavista and Google search engine. It showed quite excellent results.
무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 영향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 갈을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다.
In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
신경회로망은 최근 복잡하고 정형화가 어려운 문제의 해결을 위해 지능적인 기법이 제안되고 있다. 모듈라 네트워크는 복잡한 문제를 부문제로 나누어 해결한다. 퍼지 시스템은 복잡한 문제를 작은 부문제로 나누어 해결한다는 점에서 모듈라 네트워크와 유사하다. 하지만 퍼지 시스템의 경우에도 입력공간을 전문가가 직접 분할하고, 룰을 만들어야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 퍼지 뉴럴 네트워크가 제안되었다. 하지만 입력의 증가에 따른 규칙수가 지수적으로 증가하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 계층적 구조를 설계함으로서 해결하였다. 또한, 제안된 구조는 앞선 모듈의 출력이 후건부에만 기여하는 구조를 사용하였다. 제안된 구조를 사용함으로써 입출력관계가 더욱 이해하기 쉬워졌으며, 설계의 어려움을 해결했다. 또한 룰이 수가 작다는 장점이 있다.
본 연구에서는 인공 벌 군집(ABC: Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용하여 주어진 레이더 데이터로부터 강수 사례와 비강수 사례를 분류하는 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs: Radial Basis Function Neural Networks)분류기를 소개한다. 기상청에서 사용하고 있는 기상 레이더 데이터의 특성 분석을 통해 입력 데이터를 구성한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 조건부에서는 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하여 적합도를 계산하고, 결론부에서는 최소자승법(LSE: Least Square Method)을 이용하여 다항식 계수를 추정한다. 추론부에서 최종출력 값은 퍼지 추론 방법을 이용하여 얻어진다. 제안된 분류기의 성능은 기상청에서 사용하는 QC와 CZ 데이터를 고려하여 비교 및 분석되어진다.
본 논문에서는 덥고 습한 실내에서 온도,습도에 의해 움직이는 팬을 적절하게 조절하여 쾌적 환경을 조성하고자 한다. 이를 위해 실내 온도와 습도를 이용한 퍼지 기반의 팬 제어를 제안하고, 이를 아두이노를 이용하여 실내 온, 습도 등의 환경 데이터 수집하고, 블루투스 통신으로 전달하고, 퍼지 로직에 따라 팬의 동작 시간을 조절한다. 먼저 이를 위해 아두이노 하드웨어에 온도 습도 센서를 연결하고, 컴퓨터에 있는 아두이노 프로그램을 이용해서 소스코드를 작성하고 아두이노에 코딩한다. 그뒤 아두이노로부터 온도와 습도 등의 환경 데이터 수집하고 나서 얻은 환경 데이터를 아두이노 제어 모듈에 블루투스 통신으로 전달한다. 전달 받은 환경데이터를 퍼지 로직을 이용하여 온도 습도 등 환경 데이터에 따라 팬이 동작하는 시간을 조절한다. 이 과정이 끝나면 팬이 온도,습도에 따라 동작하여 환경을 쾌적하게 조성 한다. 이 연구를 통해 아두이노는 더욱 간단하고 일반인들도 쉽게 사용이 가능하고, 아두이노 하드웨어, 데이터 수집, 퍼지 로직, 제어 등을 이용하여 실생활에 활용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1888-1906
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2024
Aiming at the problems that the edge of melanoma image is fuzzy, the contrast with the background is low, and the hair occlusion makes it difficult to segment accurately, this paper proposes a model MSCNet for melanoma segmentation based on U-net frame. Firstly, a multi-scale pyramid fusion module is designed to reconstruct the skip connection and transmit global information to the decoder. Secondly, the contextural information conduction module is innovatively added to the top of the encoder. The module provides different receptive fields for the segmented target by using the hole convolution with different expansion rates, so as to better fuse multi-scale contextural information. In addition, in order to suppress redundant information in the input image and pay more attention to melanoma feature information, global channel attention mechanism is introduced into the decoder. Finally, In order to solve the problem of lesion class imbalance, this paper uses a combined loss function. The algorithm of this paper is verified on ISIC 2017 and ISIC 2018 public datasets. The experimental results indicate that the proposed algorithm has better accuracy for melanoma segmentation compared with other CNN-based image segmentation algorithms.
The purpose of this paper is to establish an effective inspection system by using OMM (On-Machine Measurement) system based PC-NC. This system can reduce manufacturing lead time because part is inspected each process. Inspection process planning is accomplished by determining the number of measuring points, their location, measuring path using fuzzy logic, Hammersley method, traveling salesperson problem. Inspection with contacted sensor improve quality as inspection feature is developed to based machining feature. This method is tested by simulation and experiment, then analyzed measuring data and geometry tolerance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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