• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 추계학술대회 논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.57-62
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• 1999

A disassembility assessment has mostly depend on the subjective decision making from the qualitative element. It is not useful in the practical assessement because it is not specified. The purpose of this paper is an assessmet based on Fuzzy-study-rule. This rule is definitely modified fromnon-fuzzy language of qualitative element. The new assessment method of design for disassembility assessment(DFDA) is practical to introduce the fuzzy number as the conversion of quantitative element from qualitative. It is appled to air-cleaner of passenger-vehicle for the usefulness.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권10호
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• pp.69-77
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• 2004

본 논문에서는 ATM 망에서의 효율적인 트래픽 제어를 위하여 언어적인 규칙과 퍼지 추론부로 구성되는 퍼지 로직에서 퍼지 규칙을 생성하였다. 퍼지 규칙 내부에 포함된 제어 파라메터들은 주어진 성능 함수를 최소화하도록 학습된다. 즉, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 퍼지집합 이론을 통하여 추론한 후 그 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 서버에서의 서비스율을 제어하도록 하였다. 또한, 생성된 퍼지 규칙의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB6.5에서와 온라인 빌드업으로 규칙에 대한 실험결과를 보인다. 그 결과, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 효율적으로 서버에서의 서비스율이 제어 됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.731-734
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• 2017

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화 과정의 적자생존의 유전적 부호화 및 처리과정을 모델링함으로서 해석적으로 처리하기 힘든 문제의 최적화에 널리 이용하고 있으며, 퍼지제어에서 룰의 선택에도 적용된다. 본 논문에서는 일반적인 GA방법에 자료의 유사성을 체크하는 방법을 도입하여 Fuzzy Rule선택 환경에 적용하고 시뮬레이션을 통해 이를 확인한다. 시뮬레이션 결과 제안된 SFRGA(Similarity Fuzzy Rule Genetic Algorithm)방법은 일반적 GA방법보다 단축된 지연시간 효과와 부수적으로 조기포화 현상(premature convergence)의 감소 및 자동 배정 퍼지 클리스터링(Fuzzy clustering)의 가능성을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1149-1158
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• 2004

본 논문에서는 ATM 망에서의 효율적인 트래픽 제어를 위하여 언어적인 규칙과 퍼지 추론부로 구성되는 퍼지로직에서 퍼지 규칙을 생성하였다. 퍼지 규칙 내부에 포함된 제어 파라메터들은 주어진 성능 함수를 최소화하도록 학습된다 즉, 발생된 저, 고순위 트래픽 도착 비율에 따라 퍼지집합 이론을 통하여 추론한 후 그 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 버퍼에서의 임계값을 제어하도록 하였다. 또한, 생성된 퍼지 규칙의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB6.5에서와 온라인 빌드업으로 규칙에 대한 실험결과를 보인다. 그 결과, 고, 저 트래픽 도착 비율에 따라 효율적으로 버퍼에서의 임계값이 제어됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.227-230
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• 2003

We can not distinguish semantism of the feature of the current language “big”, “small”, “beautiful”. But we study artificial linguistic interface work and convert natural language to digital binary linguistic theory, we should define the basical conversion process. When we utilize the sum of product fuzzy theory and the visible numerical value, we can establish reasoning rule of input language. Fuzzy theory should be converted to general resulting rule.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.231-238
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• 1993

퍼지제어룰은 일반적으로 시스템에 대한 전문오퍼레이터나 기술자가 갖고 있는 애매모호함을 포함하고 있는 제어지식을 시스템의 입 출력 분할에 의해 if-then이라는 언어적 룰로서 표현하는 것으로 전문오퍼레이터나 기술자의 제어지식 자체의 부정확과 룰의 불완전등으로 완전하게 표현한다는 것은 대단히 어렵다. 이러한 불완전한 룰의 정확도를 시스템 동작 후에도 연속적으로 높이기 위한 방법으로서 신경회로망에 의한 퍼지 추론과 학습을 제시한다. 이 방식은 시스템의 퍼지롤의 후건부를 층상신경회로망의 역전파(Back-propagation) 학습방법에 의한 정확도를 증진시키고, 전건부의 적합도를 연상기억방식에 의해 추론하는 방식으로서, 이 방식을 이용하여 한정된 구역 내에서 숙련된 기술과 지식이 필요한 차의 안전하고 신속한 정차를 위한 Auto-Parking Fuzzy Controller를 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권6호
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• pp.20-27
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• 1993

The white-balance system for color tevision is characterized by 5 input-5 output nonlinear process. A design strategy of fuzzy control rules is treated in which it can be adopted to the white balance adjustment for color television. A fuzzy rule based on an expert's knowledge is constructed, and then a multivariable fuzzy control rule is designed. Since human has just two hands, he can manipulate two variables simutaneously. In case when the process to be controlled has more than three control variables, expert's control rule is much different from the multivariable control rule. A multivariable fuzzy control rule is constructed by utilizing the expert' knowledge and rough relations between input and output variables, and its usefulness is shown by experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.106-118
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• 1998

The study concerns a design procedure of rule-based systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient from of "IF..., THEN..." statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The method for rule-based fuzzy modeling concerns the from of the conclusion part of the the rules that can be constant. Both triangular and Gaussian-like membership function are studied. The optimization hinges on an autotuning algorithm that covers as a modified constrained optimization method known as a complex method. The study introduces a weighted performance index (objective function) that helps achieve a sound balance between the quality of results produced for the training and testing set. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance. The study is illustrated with the aid of two representative numerical examples.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1541-1550
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• 2016

In this paper, we introduce a novel learning methodology of fuzzy clustering-based neural network pattern classifier. Fuzzy clustering-based neural network pattern classifier depicts the patterns of given classes using fuzzy rules and categorizes the patterns on unseen data through fuzzy rules. Least squares estimator(LSE) or weighted least squares estimator(WLSE) is typically used in order to estimate the coefficients of polynomial function, but this study proposes a novel coefficient estimate method which includes advantages of the existing methods. The premise part of fuzzy rule depicts input space as "If" clause of fuzzy rule through fuzzy c-means(FCM) clustering, while the consequent part of fuzzy rule denotes output space through polynomial function such as linear, quadratic and their coefficients are estimated by the proposed local least squares estimator(LLSE)-based learning. In order to evaluate the performance of the proposed pattern classifier, the variety of machine learning data sets are exploited in experiments and through the comparative analysis of performance, it provides that the proposed LLSE-based learning method is preferable when compared with the other learning methods conventionally used in previous literature.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제26권2호
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• pp.55-74
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• 2000

A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.