Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)
Korean Institute of Intelligent Systems
- Semi Annual
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2001.12a
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Landsat TM 위성영상을 대상으로 인공신경망 모형과 RBF 신경망 모형의 토지피복분류 정확도를 평가하였다. 토지피복의 특성에 따라 세 개의 연구지역(복합토지이용, 농경지, 도시지역)을 대상으로 RBF 신경망 모형의 입력밴드 조합 및 분류 항목의 변화에 따른 민감도 분석이 수행되었다. 오염부하 원단위의 신뢰구간 및 분포를 추정하기 위하여 붓스트랩기법이 적화하였으며, 특히 토지이용이 다양한 도시지역에서 가장 큰 변화폭을 보였다.
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In this paper, we propose the new audio watermarking method and can be used on line processing. Instead of the wavelet transform, we use the integer wavelet transform for the reduction of the computational load. The watermark associated with the chi-square distribution is inserted into the signal on the integer wavelet domain. When extracting the watermark, the spread spectrum methods are used with the coefficients associated with the covariance sequence. We show that the chi-square distribution is a good tool for the spread spectrum method on the wavelet domain. This watermarking technique may be used for the control of the electrical product which can be controlled with the hidden signals and can be moved according to the audible signals simultaneously.
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Nonlinear Function Approximation of Moduled Neural Network Using Genetic Algorithm Neural Network consists of neuron and synapse. Synapse memorize last pattern and study new pattern. When Neural Network learn new pattern, it tend to forget previously learned pattern. This phenomenon is called to catastrophic inference or catastrophic forgetting. To overcome this phenomenon, Neural Network must be modularized. In this paper, we propose Moduled Neural Network. Modular Neural Network consists of two Neural Network. Each Network individually study different pattern and their outputs is finally summed by net function. Sometimes Neural Network don't find global minimum, but find local minimum. To find global minimum we use Genetic Algorithm.
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Recently, CMOS image sensor is rapidly used as an image capture device such as mobile phone or notebook PC. Because of poor quality of image by CMOS image sensor, ISP is essential step to improve image quality. In this paper, we implemented and simulated ISP algorithm for real time moving picture of CMOS image sensor. Especial Iy, we concentrated on color interpolation, which extracts three color component from uncompleted color information. Several algorithms for color interpolation are implemented and analyzed to acquire a good quality of picture. Finally, we proposed an improved algorithm and confirmed the effectiveness by experimental simulation results.
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In this paper, Streaming Current Monitor (SCM), Pilot Filter (PF) and Coagulant Feeding System(CFS) for fuzzy neural network are used as a coagulation control method in WTP and the results are compared. Several parameters such as coagulant dosage, pH, and turbidity have been changed to find the response characteristic of each equipment. SCM, PF and CFS responded for certain parameters but the range of sensitivity was different each other. It is demonstrated that WTP will be operated more efficiently when SCM, PF and CFS are used as coagulation control strategy.
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순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, p-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
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A inventory management system of the manufacturing industry has a model of different kinds according to the objective and the situation. A inventory management system needs superior system technique in demand forecast, economical efficiency, reliability and application for stable supply of the finished goods, the raw materials and the parts. This paper proposes a demand forecast method based on fuzzy structured neural network, which uses min-operation and trapezoid membership function of fuzzy rules. So we can have an intelligent inventory management system for optimized decision-making of forecasting data with expert's opinion in fuzzy environment. This inventory management system used an intelligence agent and it could be adapted to asystemenvironmentchangeinorder.
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본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOn와 SOx를 계측하는 TH 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neuro-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
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본 논문에서는 전문가 시스템에서 지식에 대한 규칙을 감소시키기 위해 러프 집합을 이용한 지식 감축 방법을 제안한다. 또한, 속성 항을 클래스로 분류하여 각 클래스와 이웃하는 클래스의 항들을 비교하여 리덕트와 코어를 구하여 최소화하였다. 이러한 방법은 방대한 양의 규칙을 최소화함으로써 의사결정 시간을 단축시킬 수 있다.
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In the case of mobile internet service using WAP, It was connected to http protocol using WAP Gateway. So, Users take increased cost of mobile internet service. and it was generated inner security problem because it watched user information in the WAP Gateway. To solve this problem we use java language. Which is independant of platform and low cost and intensely security and downloadable application. Additional, Using socket connection, Multi Messaging System(MMS) will connect real time between PC-Client and Mobile-Client, Mobile-Client and Mobile-Client, and so on. In this paper, as design and implementation o( multi messaging used SK-VM based on .12ME, It will be foundation to develop various mobile application in the future.
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Voice is one of the most efficient communication media and it includes several kinds of factors about speaker, context emotion and so on. Human emotion is expressed in the speech, the gesture, the physiological phenomena (the breath, the beating of the pulse, etc). In this paper, the method to have cognizance of emotion from anyone's voice signals is presented and simulated by using neuro-fuzzy model.
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With the rapid growth of the World Wide Web and electronic information services, information is becoming available on-Line at an incredible rate. One result is the oft-decried information overload. No one has time to read everything, yet we often have to make critical decisions based on what we are able to assimilate. The technology of automatic text summarization is becoming indispensable for dealing with this problem. Text summarization is the process of distilling the most important information from a source to produce an abridged version for a particular user or task. Information retrieval(IR) is the task of searching a set of documents for some query-relevant documents. On the other hand, text summarization is considered to be the task of searching a document, a set of sentences, for some topic-relevant sentences. In this paper, we show that document information, that is more reliable and suitable for query, using document length normalization of which is gained through information retrieval . Experimental results of this system in newspaper articles show that document length normalization method superior to other methods use query itself.
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In this paper, unmaned fully automation systems are applied for the CSTR(Continuously Stirred Tank Reactor) and, SBR (Sequencing Batch Reactor) wastewater treatment pilot plant. This plant is constructed in the country side which is little far from a main city. So networks and wireless modules are employed for the data transmission. The SBR plant has a local control and monitoring system which is contained communication parts which consist of one ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) network and one CDMA (Code Division Multiple Access) module. Remote control and monitoring systems are constructed at a laboratory in a metropolis.
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In this paper, a new learning methodology for Kernel Methods is suggested that results in a sparse representation of kernel space from the training patterns for classification problems. Among the traditional algorithms of linear discriminant function(perceptron, relaxation, LMS(least mean squared), pseudoinverse), this paper shows that the relaxation procedure can obtain the maximum margin separating hyperplane of linearly separable pattern classification problem as SVM(Support Vector Machine) classifier does. The original relaxation method gives only the necessary condition of SV patterns. We suggest the sufficient condition to identify the SV patterns in the learning epochs. Experiment results show the new methods have the higher or equivalent performance compared to the conventional approach.
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Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be done by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient Quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
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The dynamic characteristics of turning processes are complex, non-linear and time-varying. Consequently, the conventional techniques based on crisp mathematical model may not guarantee surface roughness regulation. This paper presents a fuzzy controller which can regulate surface roughness in milling process using end-mill under varying cutting condition. The fuzzy control rules are established from operator experience and expert knowledge about the process dynamics. regulation which increases productivity and tool life is achieved by adjusting feed-rate according to the variation of cutting conditions. The performance of the proposed controller is evaluated by cutting experiments in the converted CNC milling machine. The result of experiments show that the proposed fuzzy controller has a good surface roughness regulation capability in spite of the variation of cutting conditions.
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One of the most important technology in PA(Factory Automation) is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productibility in the factory, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition.
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Electronic Weighting Machine is used an electronic scale which has many trouble because of broken load cells. In this paper, we propose an intelligent Diagnosis System will for an electronic weighting machine using fuzzy logic. It's purpose be detect of the load cell's trouble. The electronic circuit of system, which call 'junction box', will be connected resistances in a series at circuit of Wheatstone Bridge for monitoring the condition of load cells.
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In injection molding, short shot is one of the frequent and fatal defects. Experts of injection molding usually adjust process conditions such as injection time, mold temperature, and melt temperature because it is the most economic way in time and cost. However it is a difficult task to find appropriate process conditions for troubleshooting of short shot as injection molding process is a highly nonlinear system and process conditions are coupled. In this paper, a fuzzy neural network(FNN) has been applied to injection molding process to shorten troubleshooting time of short shot. Based on melt temperature and fill time, a reasonable initial mold temperature is recommended by the FNN, and then the mold temperature is inputted to injection molding process. Depending on injection molding result, specifically the insufficient quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature is recommend repeatedly through the FNN.
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This paper is concerned with the estimation of a wafer part in grasping system. The estimation of a wafer size in grasping system is very important because a wafer must be placed in accurate position. The accurate information of a wafer size should be forward to Robot in order to place a wafer in accurate position. So in this paper, we decide the size of a wafer with Fuzzy Logic and consider the possibility of this method by simulation.
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In the frequency response analysis using a modal method, it is very important to determine the number of modes involved with the formulation of a frequency response function. Most engineers are inclined to determine mode truncation with their experience. But it is difficult for non-experts to decide the mode truncation reasonably in many problems of dynamic analyses. In this study, fuzzy theory is used to standardize the empirical determination of mode truncation so that not only the experts but also non-experts can decide a proper mode truncation easily. Fuzzy rule base is based on the simulation results using finite element method. Numerical simulations show that the developed mode truncation method is a very effective method to choose the number of the considered modes.
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In this paper, we propose a method how to determine the medical section select that get input the conditions of illness from a dialog-box using a fuzzy logic as a guidance system of the Cyber Hospital. It is to offer an output the most matched section for medical treatment using the Algebraic product fuzzy inference and Max inference after match the membership degree table of symptoms of received input from patient and their information. It will present of the direction for ignored patient which of a medical section select.
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It has well known that the congestion of traffic and it's distribution. There are very important problems in the traffic control systems. In this paper, we will purpose an ITFS(Intelligent Traffic Forecasting System) which can determine the car classes and transport them to ITS(Intelligent Traffic control System). The system will be used the Inductive Loop Detector(ILD)and the Fuzzy logic and shown the effectiveness by the computer simulation.
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본 논문은 대량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위한 PCI 기반 병렬 퍼지 시스템을 구현한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 이러한 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대규모의 퍼지 전문가 시스템 등에 활용될 수 있다.
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영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.
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이 논문에서는 음악을 시계열 자료로 해석하고 시계열 자료의 퍼지 로직에 기반한 모델링에 대해 설명한다. 음악은 음악적 기호들인 보표, 악센트, 오선, 박자표, 음표, 쉼표 등등과 같은 유한개의 음악적 표기법들로 구성된다. 악보는 음악 해석에 필요한 리듬, 멜로디, 화음등과 달은 다양한 특성을 표현하기 위해 음악적 기호들을 사용한다. 본 논문에서는 각각의 시간에서 소리나는 음들의 비트와 높낮이로 인식한다는 관점에서 음악에서의 비트와 음의 높낮이를 시계열 자료로 표현하는 것이 가능하다. 악보의 규정된 특징들을 바탕으로, 악보를 시계열 자료로 표현하고 시계열을 예측하기 위해 퍼지 로직에 기반한 모델로 구성한다. 제안한 방법의 타당성으로 보이기 위해 몇 가지 예를 제시한다.
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In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKS) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKS using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKS so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.
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충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.
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This paper explains the walking robot with 4 legs. One leg is composed of 4 dc server motors and have 4 d.o.f. This walking robot has simple structure using the principle of lever. The structure of robot models the 4 legs animal such as dog. The walking patterns is various and complex. With Inspecting the walking dogs, the walking motions implemented by patterns. The center of mass is important of this type robot. The significant issue of walking is weight. As the weight is lighter, so the robot well walks. The method of walking is patterns.
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In this paper, in order to control uncertain missile autopilot, an adaptive fuzzy control(AEC) scheme via parallel distributed compensation(PDC) is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Moreover adaptive law is designed so that the plant output tracks the stable reference model(SRM), From the simulations results, we can conclude that the suggested scheme can effectively solve the control problems of uncertain missile systems based on T-S fuzzy model.
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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.
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In this paper, we design 75(Takagi-Sugeno) fuzzy controllers for the systems that can be represented by the 75 fuzzy model. We use inverse optimal approach in which the cost function is determined later than the Lyapunov function and its corresponding control input satisfying the design requirements such as stability and decay rate. The obtained design procedure is in the form of solving LMI(Linear Matrix Inequalities), thus very efficient in practice.
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This paper proposes a decentralized control technique for 2-dimensional experimental helicopter systems. The decentralized control technique is especially suitable in large-scale control systems. We derive the stabilization condition for the interconnected Takagi-Sugeno (75) fuzzy system using the rigorous tool - Lyapunov stability criterion and formulate the controller design condition in terms of linear matrix inequality (LMI). To demonstrate the feasibility of the proposed method, we include the experiment result as well as a computer simulation one, which strongly convinces us the applicability to the industry.
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일반적으로 가변구조제어는 외란과 변수 변화에 대해 강인한 특성을 가지지만 제어기 설계자는 이러한 값들에 대한 상한 값과 하한 값을 알아야한다. 그러나 때로는 이러한 상한 값과 하한 값을 얻는다는 것은 쉽지가 않다. 이에 반해 퍼지제어기는 외란과 변수 변화에 대한 제어기 설계에 있어서 효과적인 방법을 제공한다. 따라서 퍼지제어기와 가변구조제어기가 가지는 장점들을 결합하는 연구가 진행되어져 왔다. 본 논문에서는 기존의 선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용하는 방법 대신 비선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용한 적응 퍼지 가변구조제어기를 이용하였다. 따라서 시스템의 결과는 선형 슬라이딩 면을 가지는 제어기 설계에서 나타나는 동적 특성과 정적 특성의 대립을 해결할 수 있다. 또한, 가변구조제어의 동적 특성을 결정하는 제어입력을 도입하여 적응 퍼지 가변구조제어기의 안정도를 판명하였다. 제안된 제어 알고리듬의 유용성을 입증하기 위해 비선형성이 큰 가변 길이를 갖는 진자 시스템을 이용하였다.
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본 논문은 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에는 Takagi-Sugeno(75) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기는 "정복-분할(divide and conquer)"이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 75 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식들(LMls)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.
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This paper discusses a stochastic stabilization of Takagi-Sugeno (75) fuzzy system with Markovian input delay. The finite Markovian process is adopted to model the input delay of the overall control system. It is assumed that the zero and hold devices are used for control input. The continuous-time 75 fuzzy system with the Markovian input delay is discretized for easy handling delay, accordingly, the discretized 75 fuzzy system is represented by a discrete-time 75 fuzzy system with jumping parameters. The stochastic stabilizibility of the jump 75 fuzzy system is derived and formulated in terms of linear matrix inequalities (LMls).
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본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.
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본 연구는 영상 이미지로 가공물을 획득하는 가공기에서 기계적인 충격이나 그 외의 요인으로 인한 가공기의 좌표공간과 CCD(Charge couple Device)카메라 상의 획득영상과의 좌표의 변화가 생기게 된다. 이에 그러한 변화에 둔감하고 유연한 좌표변환 계수를 제어기가 획득하게 함으로써 시스템의 신뢰성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 논문은 이러한 좌표왜곡에 대한 수정 파라메터를 퍼지 논리에 의해 수정 하도록 하고 이를 어류가공기에 적용하여 그 효과가 나오도록 하는데 초점을 두었다.
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본 논문은 비선형 헬리콥터 시스템의 퍼지 비례-적분-미분 (PID) 제어기의 설계기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 풍부한 자유도를 포함하므로 비선형 시스템의 제어에 매우 적합하다. 그러나 이의 설계는 전문가의 지식에 의존하므로 시스템의 정확한 지식의 획득에 어려울 경우 우수한 성능을 보장하는 제어기의 설계가 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제안된 퍼지 PID 제어기의 성능 향상 및 최적화를 위하여 전역적 비선형 최적화 기법인 유전 알고리듬 (GA)을 도입한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 PID 제어기의 설계기법은 실제 비선형 헬리콥터 실험 장치에 적용하여 그 효용성 및 실제 산업분야에의 응용 가능성을 보인다.
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최근 들어 두드러지고 있는 선박 업계의 승조원 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 해결하기 위해 선박의 자동화 및 지능화를 위한 연구가 활발히 전개되고 있다. 선박운항의 지능화를 이루기 위한 핵심적인 요소는 지능형 자율운항시스템이다. 지능형 자율운항시스템은 선박운항에 있어 항해 계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가의 능력을 전산화 한 것이다 지능형 자율운항시스템은 실제 선박에 장착하여 성능을 검정되어야 하나, 시간과 경제적 측면의 현실적 문제로 인하여 시뮬레이터를 이용하여 테스트되는 추세이다. 년 연구에서는 지능형 자율운항시스템을 테스트하기 위한 선박조종시뮬레이터를 개발하였다. 선박조종시뮬레이터는 선박의 물리적 요소값 및 초기 상태에 대한 입력 값으로 초기화 한 후, 매 순간 자율운항 시스템의 출력 값인 조타 및 추진 제어치를 시간에 기초하여 입력 받는다 선박의 다음 상태는 선박 운동방정식을 모방하여 산출하고, 그 결과를 센서 값으로 변화하여 지능형 자율운항 시스템에 다시 제공한다. 본 연구의 선박조종시뮬레이터에서는 선박의 물리적 및 운항 특성을 모방하기 위해서 선박 운동방정식을 이용한다.
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본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.
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The subject of this paper is to efficient Pm duty contort for two DC motor synchronousness in the system. Fuzzy controller have been successfully applied to many uncertain and complex industrial plant. So, It adapted fuzzy controller using compositional fuzzy rule so that change PH duty for speed control if the length of destination is different, And for unknow plant, it is the study to make the unknow transfer function system with fuzzy control method. This controller has been successfully applied to Pm duty control for the system synchronousness.
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인간 두뇌의 연상과 기억 작용의 모델링을 통한 구현의 일부분으로, 본 논문에서는 Hebb 의 학습방법과 non-cloning template를 사용하여 discrete-time cellular neural networks의 연상메모리 기능을 구현한다. 본 논문에서 사용된 학습방법은 각 셀의 인접한 셀과의 연결상태에 따라 하중값 메트릭스를 구현한다. 이러한 방법은 새로운 패턴의 추가 학습과 삭제가 쉽고, 또한 쉽게 구현 할 수 있는 장점이 있다. 이 방법으로 모의 실험에서는 교통표지판의 분류에 사용한다.
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According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulations by a cell change and a string change of self file.
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뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.
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In the large scale B2B transaction like buying Express-Train or selling Daewoo Motor, a tremendous amount of variables and factors of chaos functionate in it directly or indirectly. To get effective information processing on the so called complex system like this, it should be possible to unite the global insight power of the human being and the local computing power of the machine. In this paper, we suggested a union model of human being and machine using Hugent concept. Hugent is defined as an agent model which allows us to chemically unite the human's component and the machine's component in terms of information processing. In this paper, we showed that some typical problems contained in the complex system can be treated more easily through the suggested Hugent concept.
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일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는 (1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (Tone), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequency), 그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed) (6)음질(Voice Quality) 등이다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석요소 보다는 론과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로 쓰일 수 있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 요소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 조금 더 공학적인 포만트 주파수를 사용할 수 있게 되는 것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성 인식시스템을 구현하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있는데, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 알과 기쁠 때 간단하게 사용하는 말들을 기반으로 하여 극단적인 두 가지 감정의 독특한 특성을 찾아낸다.
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In this Paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera, and then propose the method for recognizing the expression to be represented the structural correlation of man's feature Points(eyebrows, eye, nose, mouse) It is central technology that the Process of extract, separate and recognize correct data in the image. for representation is expressed by structural corelation of human's feature Points In the Proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Had separated complexion area using color-difference of color space by method that have separated background and human's face toughly to change such as external illumination in this paper. For this, we propose an algorithm to extract four feature Points from the face image acquired by the color CCD camera and find normalization face picture and some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector. Finally, we show the Practical application possibility of the proposed method.
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본 논문은 무한 지식베이스에 가까운 웹으로부터 추출된 지식의 최적화 관리에 관한 것이다. 비록 웹 문서로부터 사실이나 규칙과 같은 유용한 지식을 추출했다 하더라도 일반화되지 않은 지식을 포함하고 있으므로 이를 적절하게 제거함으로서 지식베이스가 일반화된 지식만을 포함하도록 관리해야 할 필요가 있다 이를 위하여 본 논문에서는 인간의 망각에 기반한 기억방식을 응용한 망각에 의한 기억알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 기억을 관심도, 망각정도와 시간의 함수로 가정한다. 즉, 관심 있는 지식을 더 잘 기억하고, 잘 망각할수록 그리고 기억된 지 오래될 수륵 기억은 지수함수 적으로 감소한다. 여기서, 망각이란 이전의 기억정도, 기억능력 그리고 자극횟수의 함수로서, 이전에 기억된 정도가 크고, 기억능력이 크고, 자주 자극 받을수록 그 지식은 덜 망각하게 된다.
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기존의 유한오토마타는 입력 값에 따른 상태 전이가 유한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하나 무한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유한오토마타의 상태 전이를 다치오토마타 모델을 이용하여 무한개의 상태로 확장할 수 있는 가능성을 제시하고 이를 신경망 (Neural Network)으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다.
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The fuzzy equalization method does not require the usual learning step for generating fuzzy rules. However it is heavily depend on the given input-output data set. So, we adapt an hierarchical scheme which sequentially optimizes the fuzzy inference system. Here, the parameters of fuzzy membership functions obtained from the fuzzy equalization are optimized by the genetic algorithm, and then they are also modified to increase the performance index using the linguistic hedge. Finally, we applied it to the Rice taste data and got better results than previous ones.
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In this paper, we propose the initial optimized structure of the Radial Basis Function Network which is more simple in the part on the structure and converges more faster than Neural Network with the analysis method using Time-Frequency Localization and genetic algorithm. When we construct the hidden node with the Radial Basis Function whose localization is similar with an approximation target function in the plane of the Time and Frequency, we have initial structure of RBFN, After that, we evaluate the parameters of RBF in the network and the parameters needed for the network is more a few. Finally, we make a good decision of the initial structure having an ability of approximation.
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DNA computing has been applied to the problem of getting an optimal solution since Adleman's experiment. DNA computing uses strings with various length and four-type bases that makes more useful for finding a global optimal solutions of the complex multi-modal problems. This paper presents DNA coding method for finding optimal solution of the multi-modal function and compares the efficiency of this method with the genetic algorithms (GA). GA searches effectively an optimal solution via the artificial evolution of individual group of binary string and DNA coding method uses a tool of calculation or Information store with DNA molecules and four-type bases denoted by the symbols of A(Ademine), C(Cytosine), G(Guanine) and T(Thymine). The same operators, selection, crossover, mutation, are applied to the both DNA coding algorithm and genetic algorithms. The results show that the DNA based algorithm performs better than GA.
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Recently, several promising multiobjective evolutionary algorithms, e,g, SPEA, NSGA-ll, PESA, and SPEA2, have been developed. In this paper, we also propose a new multiobjective evolutionary algorithm that compares to them. In the algorithm proposed in this paper, we introduce a novel concept, "inherited age" and total algorithm is executed based on the inherited age concept. Also, we propose a new sharing algorithm, called objective classication sharing algorithm(OCSA) that can preserve the diversity of the population. We will show the superior performance of the proposed algorithm by comparing the proposed algorithm with other promising algorithms for the test functions.
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In this paper, we propose a TSK-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy C-Means) clustering and hybrid GA(genetic algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive Genetic Algorithm) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.
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본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.
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본 논문은 유전자알고리즘과 영상처리기법을 이용해 특정 대상물의 절단위치를 추출하는 방법을 제시한 것으로서, 최근에는 기존의 아날로그 센서를 사용하여 단지 대상의 명암으로 물체를 구분한 대신에 CCD(Charge-Couple Device)카메라로부터 얻어진 화상 데이터를 이용해 물체의 정보를 추출해 이용하는 방법이 많이 응용되고 있고, 영상의 형태학, 지식기반의 영상 해석 시스템에 대한 관심이 많이 높아 졌다. 그리고 지금에는 거의 모든 분야에서 화상처리기법들이 사용되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 그레이 레벨의 입력 화상에 대하여 특정 물체의 특정위치를 유전 알고리즘과 영상처리기법을 이용해 검출 방법을 제안하고, 실제의 시스템에 적용한 예를 제시하려고 한다.
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In this paper, we propose an growing and pruning algorithm to design the adaptive structure of modular wavelet neural network(MWNN) with F-projection and geometric growing criterion. Geometric growing criterion consists of estimated error criterion considering local error and angle criterion which attempts to assign wavelet function that is nearly orthogonal to all other existing wavelet functions. These criteria provide a methodology that a network designer can constructs wavelet neural network according to one's intention. The proposed growing algorithm grows the module and the size of modules. Also, the pruning algorithm eliminates unnecessary node of module or module from constructed MWNN to overcome the problem due to localized characteristic of wavelet neural network which is used to modules of MWNN. We apply the proposed constructing algorithm of the adaptive structure of MWNN to approximation problems of 1-D function and 2-D function, and evaluate the effectiveness of the proposed algorithm.
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본 논문에서는 Self Organizing Map을 이용하여 fMRI data를 분석해 보았다. fMRl (functional Magnetic Resonance Imaging)는 인간의 뇌에 대한 비 침투적 연구 방법 중 최근에 각광받고 있는 것이다. Motor task를 수행하고 있는 피험자로부터 image data를 얻어내어 SOM을 적용하여 clustering한 결과 motor cortex 영역이 뚜렷하게 clustering 되었음을 알 수 있었다.
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This paper is implementation of cellular automata neural network system which is a living creatures' brain using evolving hardware concept. Cellular automata neural network system is based on the development and the evolution, in other words, it is modeled on the ontogeny and phylogeny of natural living things. The proposed system developes each cell's state in neural network by CA. And it regards code of CA rule as individual of genetic algorithm, and evolved by genetic algorithm. In this paper we implement this system using evolving hardware concept Evolving hardware is reconfigurable hardware whose configuration is under the control of an evolutionary algorithm. We design genetic algorithm process for evolutionary algorithm and cells in cellular automata neural network for the construction of reconfigurable system. The effectiveness of the proposed system is verified by applying it to time-series prediction.
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본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
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It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads and open area without any specific mark such as painted guide line or tape. In this method, Robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the road. An Artificial Neural Network System was used to decide where to move. It is designed with USB web camera as visual sensor.
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In this paper, we propose the self-autonomous algorithm for mobile robot system. The proposed mobile robot system which is teamed by learning with the neural networks can trace the target at the same distances. The mobile robot can evaluate the distance between robot and target with ultrasonic sensors. By teaming the setup distance, current distance and command velocity, the robot can do intelligent self-autonomous drive. We use the neural network and back-propagation algorithm as a tool of learning. As a result, we confirm the ability of tracing the target with proposed mobile robot.
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Recently, most vehicles has the Automatic transmission system as their transmission system. The automatic transmission system operates with fixed shift patterns. In the opposite of manual operation, it is easy and convenient for driving. Though these merit, the system can not evaluate the driver's intension because of usage of fixed shift pattern, To consider driver's intension, we must consider both the driving intensity of driver and the status of vehicle. In this paper, we developed flexible automatic transmission system by using the proposed moduled neural networks which can learn the status of the vehicle and driver's intensity As a result, we compare the transmission system using fixed shift pattern and the proposed transmission system and show the good performance in the change of shift position.
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In this paper, We evaluate the learning ability of non-monotonic DBM(Deterministic Boltzmann Machine) network through numerical simulations. The simulation results show that the proposed system has higher performance than monotonic DBM network model. Non-monotonic DBM network also show an interesting result that network itself adjusts the number of hidden layer neurons. DBM network can be realized with fewer components than other neural network models. These results enhance the utilization of non-monotonic neurons in the large scale integration of neuro-chips.
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This paper presents an image contrast enhancement technique for improving the low contrast images using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) Model. The low pictorial information of a low contrast image is due to the vagueness or fuzziness of the multivalued levels of brightness rather than randomness. Fuzzy image processing has three main stages, namely, image fuzzification, modification of membership values, and image defuzzification. Using a new model of automatic crossover point selection, optimal crossover point is selected automatically. The problem of crossover point selection can be considered as the two-category classification problem. The improved MEC can classify the image into two classes with unsupervised teaming rule. The proposed method is applied to some experimental images with 256 gray levels and the results are compared with those of the histogram equalization technique. We utilized the index of fuzziness as a measure of image quality. The results show that the proposed method is better than the histogram equalization technique.
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Based on a fuzzy system representation of gray scale images, we derive an edge detection algorithm whose convolution kernel is different from the known kernels such as those of Roberts', Prewitt's or Sobel's gradient. Our fuzzy system representation is an exact representation of the bicubic spline function which represents the gray scale image approximately. Hence the fuzzy system is a continuous function and it provides a natural way to define the gradient and the Laplacian operator. We show that the gradient at grid points can be evaluated by taking the convolution of the image with a 3 3 kernel. We also show that our gradient coupled with the approximate value of the continuous function generates an edge detection method which creates edge images clearer than those by other methods. A few examples of applying our methods are included.
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Bishop이 제안한 generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률적 버전이다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 추론을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 베이지안 추론을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과가 나타남을 실험을 통하여 확인하였다.
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최근 들어 개인용 컴퓨터의 광범위한 보급과 인터넷의 확산으로 인하여 이러한 시스템을 사용하는 사용자들은 보다 편리하고 사용자의 요구에 적절하게 대응할 수 있는 지능화 된 시스템을 필요로 하게 되었다. 이러한 배경을 바탕으로 하여 지능형 에이전트 이론을 활용한 연구와 개발은 다방면에 걸쳐 활성화되고 있다. 본 연구에서는 패턴분류에 있어서의 몇 가지 알고리즘을 통하여 공통된 데이터에 대한 패턴 클러스터링을 통한 패턴의 분류 방법을 고찰하고, 또한 지능형 에이전트 개념을 적용하여 패턴분류를 위한 지능형 에이전트 시스템을 모델링하고 구현하였다. 그 결과 4개의 알고리즘에 대한 300개의 3차원 데이터의 패턴분류가 정확하게 되는 것을 확인하였으며, 본 연구의 핵심 분야인 지능형 에이전트 시스템의 다양한 에이전트들을 적용하여 기존의 시스템과는 차별화 된 인터페이스가 이루어질 수 있음을 보인다.
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본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.
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The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of
$.$ 10 persons show that the proposed method yields high recognition rates. -
패턴 인식에서 선형 분류 가능한 경계면을 찾아 패턴을 분류하는 방법 중 가장 기본적인 방법은 퍼셉트론이라고 볼 수 있다. 하지만 선형 분류 불가능한 패턴에 대해서는 유용한 결과를 보여주지 못하였다. 먼저 제안된 퍼지 퍼셉트론은 베타영역 설정에 의해 수렴하지 못하는 특성을 보완하였다. 그러나 패턴의 순수한 전형성을 고려해 주지 못하는 단점이 있다. 이에 Crisp의 선형분류 특성과 퍼지의. 수렴특성을 합성하고자 Possibilistic 퍼셉트론을 제시한다.
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In this paper, we consider performance assessment methods of mathematics and investigate some difficulties which teachers have been grading of performance assessment of mathematics. And also, using fuzzy theory, we define fuzzy grade sheets for performance assessment of mathematics and discuss some usefulness and simple examples of this new definition.
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In this paper, we define type-2 fuzzy mappings on L-L fuzzy numbers and discuss some properties of these mappings.
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Constructing a shortest path on a graph is a fundamental problem in the area of graph theory. In an application where we cannot exactly determine the weights of edges, fuzzy weights can be used instead of crisp weights, and Type-2 fuzzy weights will be more suitable if this uncertainty varies under some conditions. In this paper, shortest path problem in type-1 fuzzy weighted graphs is extended for type-2 fuzzy weighted graphes. A solution is also given based on possibility theory and extension principle.
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First, we study some properties of F-continuities. Second, we introduce the concept of fuzzy set-valued mappings and study some properties of fuzzy set-valued mappings and fuzzy set-valued continuous mappings. Finally, we Introduce the concept of fuzzy semi-continuous of fuzzy set-valued mappings and investigate their some properties.
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본 논문은 Chidamber와 Kemerer가 제안한 객체지향 설계를 위한 척도를 바탕으로 이를 확장하여 클래스 상속 구조의 유지보수성을 이해성과 변경성 측면에서 측정하는 새로운 객체지향 척도를 제안했다. 그리고 클래스 상속 구조의 예를 들어 비교 평가를 함으로써 Chidamber와 Kemerer의 척도 및 Henderson-Sellers의 척도보다 우수함을 보였다.
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In Cretu [Fuzzy Sets and Systems 120(2001) 371-383], triangular norms and their hierarchy are investigated. In this paper, we give new proofs which are significantly shorter than those given in Cretu, applying a known result which involves only one argument of one-place rather than two place arguments by Klement et al. [FSS 86(1997) 189-195]
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In this paper, we introduce the concept of fuzzy quotient spaces as the new ways and investigate their some properties.
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In this paper, we consider the observability conditions for the following nonlinear fuzzy neutral functional differential equations : (equation omitted), where x(t) is state function on E
$\_$ N/$\^$ 2/, u(t) is control function on E$\_$ N/$\^$ 2/ and nonlinear continuous functions f:J C$\_$ 0/ E$\_$ N/$\^$ 2/, k:J C$\_$ 0/ E$\_$ N/$\^$ 2/ are satisfies global Lipschitz conditions. -
20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.
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In this paper the concept of fuzzy connectednees between fuzzy sets [8] is generalized to fussy bitopological spaces and some of its properties are studied.
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We propose one properties of Bayesian fuzzy hypotheses testing by revision for prior possibility distribution and posterior possibility distribution using weighted fuzzy hypotheses H
$\sub$ 0/($\theta$ ) versus H$_1$ ($\theta$ ) on$\theta$ . -
In this paper, we study the existence of fuzzy solution for the following differential system with fuzzy coefficient using the different two methods: (equation omitted), where a, b is the fuzzy natural number generated by fuzzy number l . The a-level set of the fuzzy number (equation omitted). The -level set of a is (equation omitted) and -level set of b is (equation omitted).
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In this paper, we study the existence and uniqueness of fuzzy solution for the nonlinear fuzzy differential equations with nonlocal initial condition in E
$\sub$ N/$\^$ 2/ by using the concept of fuzzy number of dimension 2 whose values are normal convex upper semicontinuous and compactly supported surface in R$_2$ . -
The aim of this paper is to continue the study of fuzzy quasi-continuous mappings due to Park et at. (12) on fuzzy bitopological spaces.