By introducing the t-measures of fuzziness we give a method for determination the degree of interference between the elements with different properties of a universe. Finally we apply this method in geography of population.
The fuzzy theory is on the basis of understanding of the subjectivity and the ambiguity. The paradigm of the fuzzy theory is to explore a regularity from the subjectivity and the ambiguity. Nowadays, the fuzziness, the main concept of the fuzzy theory, is widely applied to a lot of fields as the theory which is positively accepted and actively interpreted. In the science, the fuzziness is officially called as multi-valence. On the other side, there exists the other theory called Han-ism which is presumed as a prototype of korean philosophy. The basic concept of the Han-ism - one, many, middle, same, about - includes the fuzziness. The purpose of this study is to unfold the interrelationship between the fuzzy theory and Han-ism, and furthermore, to interpretate the cultural phenomenon and architectural spaces in koreas traditional architecture with a viewpoint, the fuzziness of the Han-ism.
본 논문은 퍼지이론을 이용한 고전적인 역학문제의 확장에 관한 연구이다. 자중 및 휨강성 등 불확실한 매체를 갖는 기둥의 좌굴하중을 지배하는 미분방정식을 유도하였다. 수치해석예에서는 일단은 전형적인 자유, 회전, 고정단이고, 타단은 애매한 상수로 정의되는 회전스프링으로 지지된 기둥을 택하였다. 퍼지함수의 연산을 위하여 vertex method를 이용하였으며, 지배미분방정식의 수치적분과좌굴하중 결정을 위해 Runge-Kutta method와 행렬값탐사법을 각각 이용하였다. 좌굴하중의 소속함수를 산출하였으며,애매성의 흐름을 정량적으로 판단하기 위하여 퍼지지수를 정의 하였다. 지배인자의 애매성 변화에 따른 좌굴하중의 퍼지지수 변화를 분석하였으며, 단부 조건에 따른 감도를 고찰하였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1047-1050
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1993
In radiation protection and nuclear safety, there are many uncertainties or fuzziness due to subjective human judgement. It is desirable to have a theory by which both non-probabilistic uncertainties, or fuzziness, of human factors and the probabilistic properties of machines can be treated consistently. Fuzzy set theory seems to be an effective tool for analyzing the risk and safety of complex man-machine systems such as nuclear power plants.
본 눈문에서는 퍼지 벡터양자호를 이용하여 음성을 합성하는 방법을 제시하고,원음에 가까운 합성음을 얻기 위하여 퍼지벡터양자화의 성능을 최적화 하는 Fuzziness갑의 선정방법을 연구한다. 퍼지벡터 양자화를 이용하여 음성을 합성할때, 분석단에서는 입력 음성패턴과 코드북의 음성패턴의 유사도를 나타내는 퍼지 소속함수값을 출력하고, 합성단에서는 분석단에서 얻은 퍼지소속 함수값, fuzziness값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산식을 이용하여 음성을 합성한다. 시뮬레이션을 통하여 벡터양자화에 의해 합성된 음성과 퍼지 벡터양자화에 의해 합성된 음성을 코드북의 크기에 따라 비교한 결과, 퍼지벡터양자화를 이용한 음성합성의 성능이 코드북 크기가 절반으로 줄어도 벡터양자화에 의한 성능과 거의 같음을 알수 있다. 이것은 VQ(Vecotr Quantiz-ation)에 의한 음성합성 결과와 같은 성능을 얻기 위해서 퍼지 VQ를 사용하면, 코드북 저장을 위한 메모리의 크기를 절반으로 줄일 수 있음을 의미한다. 그리고 SQNR을 최대로 하는 퍼지 벡터양자화를 얻기 위한 최적 Fuzziness값은 음성분석 프레임의 분산값이 크면 작게 선정해야 하고, 작으면 크게 선정 해야함을 밝혔다. 또한 합성음들을 주파수 영역의 스펙트로그램에서 비교한 결과 포만트 주파수와 피치주파수에서 퍼지 VQ에 의한 합성음이 VQ에 의한 것보다 원 음성에 더 가까움을 알 수 있었다.
본 논문에서는 학습/적응능력을 갖는 퍼지제어시스템들이 여러가지 관점에서 고찰되었다. 먼저, 기존에 제안된 다양한 학습/적응 퍼지제어시스템들의 기본적인 구성요소들을 바탕으로하여 이러한 시스템들의 일반적인 구조를 제안하였다. 그리고 제안된 구조의 중요한 구성요소들을 중심으로 고찰기준을 설정하였다. 고찰기준으로는 퍼지제어기나 퍼지모델 등에 사용되는 퍼지추론시스템의 구조, 학습/적응에 사용되는 퍼지추론시스템의 조정계수와 제어성능 평가함수, 그리고 학습/적응알고리즘을 설정하였다. 다음으로, 이러한 고찰기준들을 바탕으로하여 학습/적응 퍼지제어시스템들을 분류하고 각각의 특징들을 고찰하였다. 마지막으로, 사용된 퍼지추론시스템들의 범용 함수근사화 성질에 대하여도 알아 보았다.
모바일 스트리밍은 대역폭 제한으로 인하여 서비스 지연 및 지터 등의 QoS에 많은 문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 청크 기반의 트랜잭션 갱신 기법을 제안하였다. 스트리밍 서비스를 위해서 트랜잭션을 읽기와 갱신으로 구분하였으며, 이들 트랜잭션들의 갱신을 위해서 퍼지 필터링을 수행하였다. 그리고 퍼지 적합도에 따라 $0{\sim}0.5$는 비적합, $0.5{\sim}0.7$은 보통, 0.8이상은 적합으로 구분하여 청크 블록을 재배치하였으며 재배치된 청크 블록에 대해서 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 그 결과 제안된 기법이 RBM(Randon Based method), DBM(Distance Based Method), FBM(Frequency Based Method) 기법에 비해서 성능이 증가됨을 알 수 있었다.
Diagnosis is one of the dominant applications of expert systems technology today. Most diagnosis system is apply to if-then rule, and it is called production systems which consist of linguistic data. A new diagnosis method is suggested in this paper, in which the fuzzy reasoning theory is used to diagnosis the rotating machinery. Diagnosis algorithm is made fuzzy reasoned by using linguistic data of fuzziness. Linguistic data for fuzziness was described in fuzzy scale and fuzzy membership function. Then, those lingnistic data have been synthesized and defuzzificated according to every item observed. This system is successfully used for linguistic data in fuzziness of rotating machinery. The results indicate that the realistic application can be built in precision diagnosis system.
A new method called fuzzy factor method for the stationary stochastic response analysis of fuzzy truss with global fuzzy structural parameters is presented in this paper. Considering the fuzziness of the structural physical parameters and geometric dimensions simultaneously, the fuzzy correlation function matrix of structural displacement response in time domain is derived by using the fuzzy factor method and the optimization method, the fuzzy mean square values of the structural displacement and stress response in the frequency domain are then developed with the fuzzy factor method. The influences of the fuzziness of structural parameters on the fuzziness of mean square values of the displacement and stress response are inspected via an example and some important conclusions are obtained. Finally, the example is simulated by Monte-Carlo method and the results of the two methods are close, which verified the feasibility of the method given in this paper.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1321-1325
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1993
This paper investigates the use of Fuzzy vector quantizer(FVQ) in speech synthesis. To compress speech data, we employ K-means algorithm to design codebook and then FVQ technique is used to analysize input speech vectors based on the codebook in an analysis part. In FVQ synthesis part, analysis data vectors generated in FVQ analysis is used to synthesize the speech. We have fined that synthesized speech quality depends on Fuzziness values in FVQ, and the optimum fuzziness values maximized synthesized speech SQNR are related with variance values of input speech vectors. This approach is tested on a sentence, and we compare synthesized speech by a convensional VQ with synthesized speech by a FVQ with optimum Fuzziness values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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