• Title/Summary/Keyword: 퍼지관계논리곱

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Fuzzy Traffic Control Expert System (퍼지 교통 제어 전문가 시스템)

  • 진정애;김용기
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.1 no.2
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    • pp.17-32
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    • 1995
  • 본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

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Set-theoretic Kripke-style Semantics for Weakly Associative Substructural Fuzzy Logics (약한 결합 원리를 갖는 준구조 퍼지 논리를 위한 집합 이론적 크립키형 의미론)

  • Yang, Eunsuk
    • Korean Journal of Logic
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    • v.22 no.1
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    • pp.25-42
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    • 2019
  • This paper deals with Kripke-style semantics, which will be called set-theoretic Kripke-style semantics, for weakly associative substructural fuzzy logics. We first recall three weakly associative substructural fuzzy logic systems and then introduce their corresponding Kripke-style semantics. Next, we provide set-theoretic completeness results for them.

Comparison of Fuzzy Implication Operators by means of a Local Path-Planning of AUVs (자율수중운동체의 상세경로설정기법을 위한 퍼지조건연산자의 비교)

  • 이영일;김용기
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.140-143
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

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Fuzzy Test Generation for Fault Detection in Logic Circuits. (논리회로의 고장진단을 위한 퍼지 테스트생성 기법)

  • 조재희;강성수;김용기
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1996.10a
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    • pp.106-110
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    • 1996
  • 고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.

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A Restriction Strategy for Automated Reasoning using a Fuzzy Algorithm (퍼지 알고리즘을 이용한 자동화된 추론의 입력 제한 기법)

  • Kim, Yong-Gi;Baek, Byeong-Gi;Gang, Seong-Su
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.4
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    • pp.1025-1034
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    • 1997
  • Inference process of resolution-based automated reasoning easily consumes the memory of computer without giving any useful result by priducing lots of fruioless information which are not necessary for the conslusion. This paper suggests a control strategy for saving the space of computer memory and reducing the inference time. The strategy uses a restriction that comparatively irrelevant axioms do mot take pare in the resoluition. In order to analyze and determine the priorities of the input axioms of joning the inference process, the system employs the fuzzy relational products.

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Dynamic Classification of Categories in Web Search Environment (웹 검색 환경에서 범주의 동적인 분류)

  • Choi Bum-Ghi;Lee Ju-Hong;Park Sun
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.33 no.7
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    • pp.646-654
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    • 2006
  • Directory searching and index searching methods are two main methods in web search engines. Both of the methods are applied to most of the well-known Internet search engines, which enable users to choose the other method if they are not satisfied with results shown by one method. That is, Index searching tends to come up with too many search results, while directory searching has a difficulty in selecting proper categories, frequently mislead to false ones. In this paper, we propose a novel method in which a category hierarchy is dynamically constructed. To do this, a category is regarded as a fuzzy set which includes keywords. Similarly extensible subcategories of a category can be found using fuzzy relational products. The merit of this method is to enhance the recall rate of directory search by expanding subcategories on the basis of similarity.