• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.1
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• pp.15-20
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• 1995

Fuzzy membership functions are some kinds of mapping function for the fuzzification and the defuzzification. Triangle-shaped fuzzy membership functions are widely used in fuzzy controller, for it is easy to implement. In these membership functions, it is known that narrower fuzzy sets permit finer control near the operating point than that far from the operating point. $Supp{\acute{o}}se$ we have a membership function with narrower triangle near zero and wider triangle far from zero. The membership function will make fine control when small input is given and rough control at large input. Therefore the performance of the controller with that membership function will be enhanced. This paper presents how the width of triangle base in the fuzzy membership function has influence on the output using geometrical approaches.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.144-147
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• 1994

본 연구에서는 진도우파수 성분과 진동진폭에 대한 이상진동의 멤버쉽함수(membership function)를 고려하여, 멤버쉽정도(membership grade)를 구하고, 퍼지연산에 의하여 회전동기와 비동기진동을 구별하는 1차 진단을 한후, 각각에 대한 진동진폭의 멤버쉽함수와 인과매트릭스(decision table)를 이용하여 보다 세분된 2차 진단을 수행하는 2단계의 진단수법을 제안한다. 그리고 실험장치에서 여러가지의 결함을 인위적으로 만들고, 이 계측자료와 관련자료를 이용하여 본 진단법의 유용성을 검토하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.95-96
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• 2008

본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.2
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• pp.123-128
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• 2002

A fuzzy traffic controller with the control rules and the membership functions generated by using genetic algorithm is presented for crossroad management. Conventional fuzzy traffic controllers use control rules and membership functions generated by human operators. However, this approach does not guarantee the optimal solution to design fuzzy control system. Genetic algorithm is a good solution for an optimal problem requiring domain-specific knowledge that is often heuristic. In this paper, we use genetic algorithms to automatically determine the near optimal rules and their membership functions of fuzzy traffic controllers. The effectiveness of our method was shown through simulation of crossroad network.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.3
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• pp.40-52
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• 1992

In this paper, we propose the speaker adaptive word recognition method using a mapped membership function, in order to absorb a fluctuation owing to personal difference which is a problem of speaker independent speech recognition. In the training procedure of this method, the mapped membership function is made with the fuzzy theory introducded into a mapped codebook, between an unknown speaker's spectrum pattern and a standard speaker's one. In the recognition procedure, an input pattern of an unknown speaker is reconstructed to the pattern which is adapted to that of a standard speaker by the mapped membership function. To show the validity of this method, word recognition experiments are carried out using 28 DDD area names. The recognition rate of the conventional speaker-adaptive method using a mapped codebook by VQ is 64.9[%], and that made by a fuzzy VQ is 76.2[%]. Throughout the experiment using a mapped membership function, we can achieve 95.4[%] recognition rate. This shows that our proposed method is more excellent in recognition performance. Moreover, this method doesn't need an iterative training procedure to make the mapped membership function, and memory capacity and computation requirements for this method are reduced to 1/30 and 1/500 time of those for the conventional method using a mapped codebook, respectively.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.1
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• pp.32-41
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• 1994

To solve the frequency variation of speech patterns which consist of LPC sequences, new membership function view from LPC, spectrum and the relations between the order of LPC and spectrum is proposed. To solve the time variation, multi-secation equi-segmentation method which equally divide the speech section into several section are applied. False recognition mainly occur at time when the same syllable is placed at the same utterance. To reduce the error, fuzzy inference is executed using the proposed membership function and weights are assigned into sectional certainty and then the decision method for recognized the section up to the third candidate. To testify the validation of this method, we experimented the recognition test of 28 DDD area names. The recognition rate of the fuzzy inference by the triangle membership function is $92\%$. That of the combined method of the fuzzy inference and the dicision method is $92.9\%$ and that of fuzzy inference by the proposed membership funtion is $93.8\%$.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.149-152
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• 2002

본 연구에서는 밸브의 입출력 류량 검출 센싱 장치 및 류량 성능 특성 곡선을 측정하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 개발품은 기체 또는 액체의 양을 조절하는 밸브의 정밀한 제품을 생산할 수 있는 시스템이다. 멤버쉽함수의 최적한 폭을 자기동조에 의해 선정할 수 있었으며, 이를 이용하여 밸브의 압력 제어 성능을 보다 정밀하게 보정 할 수 있었다. 기체 또는 액체의 유량을 조절하는 감압 자동 조절밸브의 성능을 온라인으로 시험 할 수 있는 소프트웨어를 국산화하였다. 본 제품의 개발 결과 우수한 성능을 가진 감압 밸브 성능자동 보정 시험 검사용 소프트웨어임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1851-1852
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• 2008

Type-2 퍼지 논리 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지 논리 집합의 확장한 것이다. Type-2 퍼지 논리 시스템은 외부 노이즈를 효율적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는 불확실성을 표현하기 위해서 전.후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부 멤버쉽 함수의 정점을 결정하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 멤버쉽 함수의 정점을 결정한다. 제안된 모델은 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 테스트 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치적인 예를 보인다.