• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제1권1호
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• pp.119-124
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• 2001

In this pattern recognition on the large volumes of remote sensing satellite images, the inference time is much increased. In the case of the remote sensing data [5] having 4 wavebands, the 778 training patterns are learned. Each land cover pattern is classified by using 159, 900 patterns including the trained patterns. For the fuzzy classification, the 778 fuzzy rules are generated. Each fuzzy rule has 4 fuzzy variables in the condition part. Therefore, high performance parallel fuzzy inference system is needed. In this paper, we propose a novel parallel fuzzy inference system on T3E parallel computer. In this, fuzzy rules are distributed and executed simultaneously. The ONE_To_ALL algorithm is used to broadcast the fuzzy input to the all nodes. The results of the MIN/MAX operations are transferred to the output processor by the ALL_TO_ONE algorithm. By parallel processing of the fuzzy rules, the parallel fuzzy inference algorithm extracts match parallelism and achieves a good speed factor. This system can be used in a large expert system that ha many inference variables in the condition and the consequent part.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1272-1278
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• 1999

A fault is considered as a variation of physical parameters; therefore the design of fault detection and identification(FDI) can be reduced to the parameter identification of a non linear system and to the association of the set of the estimated parameters with the mode of faults. Neuro-Fuzzy Inference System which contains multiple linear models as consequent part is used to model nonlinear systems. Generally, the linear parameters in neuro-fuzzy inference system can be effectively utilized to fault diagnosis. In this paper, we proposes an FDI system for nonlinear systems using neuro-fuzzy inference system. The proposed diagnostic system consists of two neuro-fuzzy inference systems which operate in two different modes (parallel and series-parallel mode). It generates the parameter residuals associated with each modes of faults which can be further processed by additional RBF (Radial Basis Function) network to identify the faults. The proposed FDI scheme has been tested by simulation on two-tank system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.764-770
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• 2001

본 논문에서는 대용량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위해 새로운 PCI 버스 기반 병렬 퍼지 시스템을 제안한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 9050 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 여기서 소속함수들의 각 요소와 전건부 또는 후건부부분의 병렬화을 고려하여 제안된 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간에 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대용량 인공위성 영상 데이터의 패턴 인식 등과 같이 다수의 전건부, 후건부의 변수를 갖는 시스템에 활용될 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권2호
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• pp.133-138
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• 2002

In this paper, we propose an integrated GUI environment of parallel fuzzy inference system fur pattern classification of remote sensing data. In this, as 4 fuzzy variables in condition part and 104 fuzzy rules are used, a real time and parallel approach is required. For frost fuzzy computation, we use the scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the closest integer pixels. We design 4 fuzzy processor unit to be operated in parallel by using FPGA. As a GUI environment, PCI transmission, image data pre-processing, integer pixel mapping and fuzzy membership tuning are considered. This system can be used in a pattern classification system requiring a rapid inference time in a real-time.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.50-55
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• 2004

We propose an intgrated Gill environment system having only integer fuzzy operations in the consequent part and the defuzzification stage. In this paper, we also propose an integrated Gill environment system with 4 parallel fuzzy processing units to be operated in parallel on the classification of the sensed image data. In this, we solve the problems of taking longer times as the fuzzy real computations of [0, 1] by using the integer pixel conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the closest integer pixels. This procedure is performed automatically in the GUI application program. As a Gill environment, PCI transmission, image data pre-processing, integer pixel mapping and fuzzy membership tuning are considered. This system can be operated in parallel manner for MIMO or MISO systems.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.492-495
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• 1995

기존의 반도체 공장에서 사용되어진 제품의 코드는 필요에 의해 각 부문의 코드 담당자가 필요한 제품의 특성을 표현할 수 있도록 생성시켜 사용하여 왔으므로 여러 제품의 특성에 따라, 유사하나 독자적인 생성규칙이 존재하고 있으며 종합적인 관리체계가 이루어질 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고 코드를 자동으로 생성시켜 생산라인에 제공할 수 있는 전문가 시스템을 구축하기 위하여 각각의 규칙을 정의하여 병렬로 처리할 수 있는 지능형 코드관리 시스템을 개발하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.613-620
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• 1992

최근, 퍼지 이론에 따른 정보 처리는 여러 분야에서 그 유효성이 기대되어 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 일반적인 퍼지 제어 시스템에서는 실제 많은 입력변수의 도입에 따른 퍼지 소속 함수간의 연산 및 추론 시간이 크게 증가되므로, 최근 퍼지 연산을 보다 효과적으로 고속, 병렬 처리 할 수 있는 새로운 퍼지 추론 시스템의 구현이 요구되고 있다.따라서, 본 논문에서는 병렬 및 실시간 처리가 가능한 새로운 접근 방법으로 2차원 공간 광 변조기와 디지털 이미지 보드를 이용한 광 퍼지 추론 시스템을 구성하고, 실제 퍼지 에어컨 시스템에 이를 적용한 실험 결과를 통해 새로운 실시간 광 퍼지 추론 시스템의 구현가능성을 제시 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.981-984
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• 1993

During the past decade, several specific hardwares for fast fuzzy inference have been developed. Most of them are dedicated to a specific inference method and thus cannot support other inference methods. In this paper, we present a hardware architecture called KAFA(KAist Fuzzy Accelerator) which provides various fuzzy inference methods and fuzzy set operators. The architecture has SIMD structure, which consists of two parts; system control/interface unit(Main Controller) and arithmetic units(FPEs). Using the parallel processing technology, the KAFA has the high performance for fuzzy information processing. The speed of the KAFA holds promise for the development of the new fuzzy application systems.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권7호
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• pp.30-41
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• 1992

As a general model of rule-based systems, we propose a model for a fuzzy production system having chaining rules and an inference engine associated with the model. The concept of so-called 'fuzzy petri nets' is used to model the fuzzy production system and the inference engine is designed to be capable of handling inexact knowledge. The fuzzy logic is adopted to represent vagueness in the rules and the certainty factor is used to express uncertainty of each rules given by a human expert. Parallel, inference schemes are devised by transforming Fuzzy Petri nets to matrix formula. Futher, the inference engine mechanism under the Mamdani's implication method can be desceribed by a simple algebraic formula, which makes real time inference possible.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.144-150
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• 2002

본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.