• Title/Summary/Keyword: 퍼지기법

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A Fuzzy-based Fusion Wireless Localization Method (퍼지기반 융합 무선위치추정기법)

  • Cho, Seong-Yun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.10 no.4
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    • pp.507-512
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    • 2015
  • In the wireless localization systems using range measurements, iteration method-based approximated solutions have been used. Also, linear closed-form solutions have been investigated in the light of local minimum problem and computational load. However, each closed-form solution has individual error factors that cause usage limit of the solutions. In this paper, a fusion method integrating two representative closed-form solutions is presented. The presented method cancels the error factors of each solution out. Weights for integrating the standalone solutions are determined using the error factors-based fuzzy method. The performance of the proposed method is verified using some simulation results.

Fuzzy based Verification Node Decision Method for Dynamic Environment in Probabilistic Voting-based Filtering Scheme (확률적 투표기반 여과기법에서 가변적 환경을 위한 퍼지 기반 검증 노드 결정 기법)

  • Lee, Jae-Kwan;Nam, Su-Man;Cho, Tae-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.11-13
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    • 2013
  • 무선 센서 네트워크는 개방된 환경에서 무작위로 배치되어 악의적인 공격자들에게 쉽게 노출된다. 센서 노드는 한정된 에너지 자원과 손쉽게 훼손된다는 단점을 통해 허위 보고서와 투표 삽입 공격이 발생한다. Li와 Wu는 두 공격을 대응하기 위해 확률적 투표기반 여과기법을 제안하였다. 확률적 투표기반 여과기법은 고정적인 검증 경로를 결정하기 때문에 특정 노드의 에너지 자원고갈 위험이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 보고서 여과 확률 향상을 위하여 퍼지 시스템을 기반으로 다음 노드 선택을 약 6% 효율적인 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법은 전달 경로 상의 노드 중 상태정보가 높은 노드를 검증 노드로 선택하고, 선택된 검증 노드는 허용 범위 경계 값을 기준으로 공격 유형을 판별하고 여과한다. 실험결과를 통해 제안기법은 기존기법과 비교하였을 때 에너지 효율이 향상되었다.

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Detection of Flaws in Cerarmics using Fuzzy Binarization and Gaussian Filtering Method (퍼지 이진화와 가우시안 필터링을 이용한 세라믹의 결함 검출)

  • Hwang, Sun-Woo;Park, Hyo-Min;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.215-218
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.

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Fuzzy Weighing Technology for Alloy Iron of Electric Arc Furnace (전기로 합금철 퍼지 계량 제어)

  • Lee, Gi-Beom;Heo, Jeong-Heon;Ju, Mun-Gap
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.296-299
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    • 2007
  • 본 논문에서는 전기로 합금철 투입 중량을 보다 정밀하게 제어하기 위하여 퍼지 함수를 사용한 제어 기법을 적용하였다. 합금철 중량 제어에 사용된 퍼지 제어는 기존 단순 패턴 제어에 비하여 합금철 계량 정밀도를 높였으며, 합금철 계량 시간을 크게 단축시켰다. 한편 퍼지 제어 함수는 제어수식을 일반화시켜서 Programmable Logic Controller (PLC)의 래더 프로그램으로 구현하였다.

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Automatic Fuzzy Rule Generation Using Neural Networks Based Reinforcement Larning (신경망의 보상학습기능을 이용한 퍼지규칙의 자동생성기법)

  • 조재형;윤소정;오경환
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.8 no.3
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    • pp.56-66
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    • 1998
  • 본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

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Adaptive Fuzzy Controller by using TSK fuzzy system (TSK퍼지시스템을 이용한 적응퍼지제어기)

  • 장용줄;오갑석;이원창;강근택
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.150-153
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    • 2000
  • 본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.

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A Study on Definition of User Profile for Retrieval Feedback in Software Reuse (소프트웨어 재사용에서 검색 피드백을 위한 유저 프로필 정의에 관한 연구)

  • Kim Gui-Jug
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.341-344
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    • 2004
  • 본 연구는 소프트웨어 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 검색 피드백을 지원할 수 있는 유저 프로필을 정의하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 사용자 피드백을 반영하는 퍼지화 함수에 유저 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백 방법은 퍼지 기법을 적용한 퍼지화 함수와 유저 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있도록 하였다.

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Design of Intelligent Fuzzy Controller for Nonlinear System Using Genetic Algorithm (유전알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 지능형 퍼지 제어기 설계)

  • Kim, Moon-Hwan;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.14 no.5
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    • pp.593-597
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    • 2004
  • This paper presents the new design method of fuzzy control system for nonlinear system. Many conventional design methods for fuzzy controller find the control gain for stabilizing fuzzy controller with some mathematical approaches. However, there exist some controllers which are hard to design with mathematical approach. In order to solve these problems, we propose the intelligent design method for fuzzy controller by using genetic algorithm with evolution strategy. The genetic algorithm with evolution strategy finds the control gain by changing the evolution region of chromosome. Finally, an application example of stabilizing a cart-pole typed inverted pendulum system will be given to show the stabilizability of the fuzzy controller.

Controlling of Dam Gates with Outflow Control by Dynamic Fuzzy Inference (동적 퍼지 추론에 의한 방류량 조절 가능 댐 수문 제어)

  • Woo, Young-Woon;Lee, Soo-Jong;Kim, Kwang-Baek
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.7
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    • pp.75-82
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    • 2008
  • Control of dam gates is a complex, nonlinear, and non-stationary control process and is significantly affected by hydrological conditions which are not predictable beforehand. In this paper, we proposed control methods based on a fuzzy inference method for the operation of dam gates. The proposed methods are not only suitable for controlling gates but also able to maintain target water level in order to prepare a draught, and able to control the amount of the outfow from a reservoir in order to prevent floods in lower areas of a river. In the proposed methods, we used the dynamic fuzzy inference method that membership functions can be varied by changing environment conditions for keeping up the target water level instead of conventional static fuzzy inference methods, and used additional fuzzy rules and membership functions for restricting the amount of the outflow. Simulation results demonstrated that the proposed methods produce an efficient solution for both of maintaining target water level defined beforehand and controlling the amount of the outflow.

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Design of Fuzzy System with Hierarchical Classifying Structures and its Application to Time Series Prediction (계층적 분류구조의 퍼지시스템 설계 및 시계열 예측 응용)

  • Bang, Young-Keun;Lee, Chul-Heui
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.19 no.5
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    • pp.595-602
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    • 2009
  • Fuzzy rules, which represent the behavior of their system, are sensitive to fuzzy clustering techniques. If the classification abilities of such clustering techniques are improved, their systems can work for the purpose more accurately because the capabilities of the fuzzy rules and parameters are enhanced by the clustering techniques. Thus, this paper proposes a new hierarchically structured clustering algorithm that can enhance the classification abilities. The proposed clustering technique consists of two clusters based on correlationship and statistical characteristics between data, which can perform classification more accurately. In addition, this paper uses difference data sets to reflect the patterns and regularities of the original data clearly, and constructs multiple fuzzy systems to consider various characteristics of the differences suitably. To verify effectiveness of the proposed techniques, this paper applies the constructed fuzzy systems to the field of time series prediction, and performs prediction for nonlinear time series examples.