• 제목/요약/키워드: Probabilistic Fuzzy Logic

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Design of Robust Fuzzy-Logic Tracker for Noise and Clutter Contaminated Trajectory based on Kalman Filter

  • Byeongil Kim
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제27권2_1호
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    • pp.249-256
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    • 2024
  • Traditional methods for monitoring targets rely heavily on probabilistic data association (PDA) or Kalman filtering. However, achieving optimal performance in a densely congested tracking environment proves challenging due to factors such as the complexities of measurement, mathematical simplification, and combined target detection for the tracking association problem. This article analyzes a target tracking problem through the lens of fuzzy logic theory, identifies the fuzzy rules that a fuzzy tracker employs, and designs the tracker utilizing fuzzy rules and Kalman filtering.

Fuzzy Logic Approach to Zone-Based Stable Cluster Head Election Protocol-Enhanced for Wireless Sensor Networks

  • Mary, S.A. Sahaaya Arul;Gnanadurai, Jasmine Beulah
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권4호
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    • pp.1692-1711
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    • 2016
  • Energy is a scarce resource in wireless sensor networks (WSNs). A variety of clustering protocols for WSNs, such as the zone-based stable election protocol-enhanced (ZSEP-E), have been developed for energy optimization. The ZSEP-E is a heterogeneous zone-based clustering protocol that focuses on unbalanced energy consumption with parallel formation of clusters in zones and election of cluster heads (CHs). Most ZSEP-E research has assumed probabilistic election of CHs in the zones by considering the maximum residual energy of nodes. However, studies of the diverse CH election parameters are lacking. We investigated the performance of the ZSEP-E in such scenarios using a fuzzy logic approach based on three descriptors, i.e., energy, density, and the distance from the node to the base station. We proposed an efficient ZSEP-E scheme to adapt and elect CHs in zones using fuzzy variables and evaluated its performance for different energy levels in the zones.

A Probabilistic Fuzzy Logic Approach to Identify Productivity Factors in Indian Construction Projects

  • Princy, J. Darwin;Shanmugapriya, S.
    • Journal of Construction Engineering and Project Management
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    • 제7권3호
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    • pp.39-55
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    • 2017
  • Preeminent performance of construction industry are unattainable with poor productivity resulting in time and cost over runs. Enhancement in productivity cannot be achieved without identifying and analyzing factors that adversely affect productivity. The objective therefore is to propose a productivity analysis model to quantify the probability of effect of factors influencing productivity by using fuzzy logic incorporated with relative importance index method, for various types of construction projects. To achieve this objective, a questionnaire survey was carried out targeting respondents of Indian construction industry, from four distinct projects, namely, residential, commercial, infrastructure and industrial projects. Based on questionnaire administered, the relative importance and ranks of factors demonstrated using relative importance index method. Probability assessment model to analyze productivity was then developed by using Fuzzy Logic Toolbox of MATLAB. The applicability of the proposed model was tested in seven construction projects and the probability of impact of factors on productivity evaluated. The results of application of model in the construction firms infers that the most contributing factor groups for most of the projects were discerned to be manpower, motivation and time group.

확률적 퍼지 룰 기반 학습 시스템의 적응 방법 (Adaptation Methods for a Probabilistic Fuzzy Rule-based Learning System)

  • 이형욱;변증남
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.223-226
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    • 2007
  • 지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

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A Study on Target-Tracking Algorithm using Fuzzy-Logic

  • Kim, Byeong-Il;Yoon, Young-Jin;Won, Tae-Hyun;Bae, Jong-Il;Lee, Man-Hyung
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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    • pp.206-209
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    • 1999
  • Conventional target tracking techniques are primarily based on Kalman filtering or probabilistic data association(PDA). But it is difficult to perform well under a high cluttered tracking environment because of the difficulty of measurement, the problem of mathematical simplification and the difficulty of combined target detection for tracking association problem. This paper deals with an analysis of target tracking problem using fuzzy-logic theory, and determines fuzzy rules used by a fuzzy tracker, and designs the fuzzy tracker by using fuzzy rules and Kalman filtering.

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확률적 퍼지 룰 기반 학습에 의한 개인화된 미디어 제어 방법 (Personalized Media Control Method using Probabilistic Fuzzy Rule-based Learning)

  • 이형욱;김용휘;이태엽;박광현;김용수;조준면;변증남
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.25-28
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    • 2006
  • 사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

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확률적 퍼지 룰 기반 학습에 의한 개인화된 미디어 제어 방법 (Personalized Media Control Method using Probabilistic Fuzzy Rule-based Learning)

  • 이형욱;김용휘;이태엽;박광현;김용수;조준면;변증남
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.244-251
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    • 2007
  • 사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

New fuzzy method in choosing Ground Motion Prediction Equation (GMPE) in probabilistic seismic hazard analysis

  • Mahmoudi, Mostafa;Shayanfar, MohsenAli;Barkhordari, Mohammad Ali;Jahani, Ehsan
    • Earthquakes and Structures
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    • 제10권2호
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    • pp.389-408
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    • 2016
  • Recently, seismic hazard analysis has become a very significant issue. New systems and available data have been also developed that could help scientists to explain the earthquakes phenomena and its physics. Scientists have begun to accept the role of uncertainty in earthquake issues and seismic hazard analysis. However, handling the existing uncertainty is still an important problem and lack of data causes difficulties in precisely quantifying uncertainty. Ground Motion Prediction Equation (GMPE) values are usually obtained in a statistical method: regression analysis. Each of these GMPEs uses the preliminary data of the selected earthquake. In this paper, a new fuzzy method was proposed to select suitable GMPE at every intensity (earthquake magnitude) and distance (site distance to fault) according to preliminary data aggregation in their area using ${\alpha}$ cut. The results showed that the use of this method as a GMPE could make a significant difference in probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) results instead of selecting one equation or using logic tree. Also, a practical example of this new method was described in Iran as one of the world's earthquake-prone areas.

무선 센서 네트워크에서 확률적 투표 기반 여과 기법의 에너지 효율성을 위한 퍼지 로직 시스템 기반의 다음 이웃 노드 선택 기법 (Fuzzy Logic based Next Hop Node Selection Method for Energy Efficient PVFS in WSN)

  • 이재관;남수만;조대호
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.65-72
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    • 2014
  • 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 개방된 환경에 배치되기 때문에 공격자들을 통해 쉽게 훼손된다. 공격자는 훼손된 노드를 통해 허위 보고서 및 허위 투표 주입 공격을 할 수 있다. 이러한 공격은 센서 노드의 에너지를 고갈시키거나 정상 보고서의 전송을 막는다. 이 두 가지 공격에 대응하기 위해 Li와 Wu는 확률적 투표 기반 여과 기법을 제안하였다. 이 기법은 보고서 임계값과 검증 노드를 고정적으로 사용하기 때문에 센서 노드의 에너지를 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 PVFS의 에너지 향상을 위해 퍼지 로직 시스템을 기반으로 다음 이웃 노드 선택 방법을 제안한다. 퍼지 로직 시스템의 매개변수들은 에너지, 홉의 수, 검증 성공 횟수이며, CH는 퍼지 로직 시스템을 기반으로 도출된 2개의 이웃 노드 중에서 상태 정보가 높은 다음 이웃 노드를 선택한다. 실험을 통해 제안 기법은 기존 기법과 비교하여 약 9%의 에너지가 향상되었고, 센서 노드들의 에너지 절감을 통해 전체 네트워크의 수명 연장을 기대한다.

유전알고리즘을 사용한 HVDC용 퍼지 제어기의 설계 (Tuning of Fuzzy Logic Current Controller for HVDC Using Genetic Algorithm)

  • Jong-Bo Ahn;Gi-Hyun Hwang;June Ho Park
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제52권1호
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    • pp.36-43
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    • 2003
  • This paper presents an optimal tuning method for Fuzzy Logic Controller (FLC) of current controller for HVDC using Genetic Algorithm(GA). GA is probabilistic search method based on genetics and evolution theory. The scaling factors of FLC are tuned by using real-time GA. The proposed tuning method is applied to the scaled-down HVDC simulator at Korea Electrotechnology Research Institute(KERI). Experimental result shows that disturbances are well-damped and the dynamic performances of FLC have the better responses than those of PI controller for small and large disturbances such as ULTC tap change, reference DC current change and DC ground fault.