• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.191-194
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• 2002

기존의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지제어시스템 설계시에 퍼지 입.출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.5
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• pp.227-232
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• 2015

The fuzzy linear programming(FLP) is the useful approach to many real world problems under uncertainty. This paper deals with a FLP whose objective value is fuzzy. And the right hand sides of convergent equality constraints are fuzzy numbers. We assume that the membership function of the objective value is piecewise linear and those of the right hand side are trapezoidal. Each of these trapezoidal functions can be algebraically replaced with three linear functions. Then the FLP problem is transformed into the Zimmermann's symmetric model. The fuzzy solution based on the max-min rule can be obtained by solving the crisp linear programming problem derived from the symmetric model. A numerical example has illustrated our approach. The application of our approach to the inconsistent linear system can enable generate us to get define the useful and flexible inexact solutions within acceptable tolerance. Further research is required to generalize the membership function.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.4
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• pp.24-31
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• 1993

원전 증기발생기의 수위제어기를 퍼지제어기로 구성하는 경우 증기발생기의 단독운전이 아닌 전체발전소의 가동중에 소속함수 조정이 이루어져야 하는 제약환경을 고려할 때 많은 반복실행횟수를 필요로 하는 임의적인 시행착오방법이나 일반화되어 있지 않은 복잡한 방법보다는 보다 간단명료하고 예측가능한 조정경로를 통해 소속함수를 조정할 필요가 있다. 여기에서는 그 방안으로서 프로세스 제어응답의 최대초과량 상승시간의 합으로 평가함수를 도입하고 descent method를 이용하여 제어응답의 결과로 얻는 평가함수의 최소점을 따라 소속함수를 조정해가는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.741-746
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• 2002

본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 내용과 시험 평가를 객관적으로 판단할 있는 자기 주도적 학습 내용 및 시험 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 내용 및 시험평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.545-557
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• 2001

In this paper we propose a hierarchical classification algorithm based on rough membership function which can reason a new object approximately. We use the fuzzy reasoning method that substitutes fuzzy membership value for linguistic uncertainty and reason approximately based on the composition of membership values of conditional sttributes Here we use the rough membership function instead of the fuzzy membership function It can reduce the process that the fuzzy algorithm using fuzzy membership function produces fuzzy rules In addition, we transform the information system to the understandable minimal decision information system In order to do we, study the discretization of continuous valued attributes and propose the discretization algorithm based on the rough membership function and the entropy of the information theory The test shows a good partition that produce the smaller decision system We experimented the IRIS data etc. using our proposed algorithm The experimental results with IRIS data shows 96%~98% rate of classification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.508-514
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• 2021

In this paper, to propose a classifier based on supervised learning, three types of fuzzy membership functions that determine the membership of each feature of classification data are proposed. In addition, the possibility of improving the classifier performance was suggested by using the average value calculation method used in the process of deriving the classification result using the average value of the membership degrees for each feature, not by using a simple arithmetic average, but by using a weighted average using various weights. To experiment with the proposed methods, three standard data sets were used: Iris, Ecoli, and Yeast. As a result of the experiment, it was confirmed that evenly excellent classification performance can be obtained for data sets of different characteristics. It was confirmed that better classification performance is possible through improvement of fuzzy membership functions and the weighted average methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.373-378
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• 2002

In fuzzy inferencing, most of conventional fuzzy controllers have problems of speed down in floating point operations of fuzzy membership functions in (0,1) as compared with integer operations. Therefore, in this paper, we propose a high-speed fuzzy controller with only integer operations. In this, for fast fuzzy computations, we use a scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the set of the closest integer pixels. We also implement a GUI (Graphic User Interface) application program for the convenient environments to modify and input fuzzy membership functions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.212-219
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• 2006

The important problem in designing a Fuzzy Logic Controller(FLC) is generation of fuzzy control rules and it is usually the case that they are given by human experts of the problem domain. However, it is difficult to find an well-trained expert to any given problem. In this paper, I describes an application of genetic algorithm, a well-known global search algorithm to automatic generation of fuzzy control rules for FLC design. Fuzzy rules are automatically generated by evolving initially given fuzzy rules and membership functions associated fuzzy linguistic terms. Using genetic algorithm efficient fuzzy rules can be generated without any prior knowledge about the domain problem. In addition expert knowledge can be easily incorporated into rule generation for performance enhancement. We experimented genetic algorithm with a non-trivial vehicle controling problem. Our experimental results showed that genetic algorithm is efficient for designing any complex control system and the resulting system is robust.