• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.311-318
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• 2001

본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.

• 전산구조공학
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• 제4권3호
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• pp.107-115
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• 1991

지진예측을 위한 확률론적퍼지모형을 제안하였다. 제안된 모형은 지진발생에 대하여 무작위성(randomness)과 퍼지니스(fuzziness)를 같이 사용하여, 기존의 확률론에 근거한 지진예측방법을 개선할 수 있도록 하였다. 이 연구의 결과는 (a) 주어진 초과확률에 대한 지반가속도 또는 주어진 지반가속도에 대한 초과확률의 멤버쉽함수와 (b) 멤버쉽함수를 대표할 수 있는 특성값(characteristic value)이다. 확률론적 퍼지모형을 미국 Utah주의 Wasatch Front Range의 자료에 적용하여 서로 다른 연간 초과확률, 최대지반가속도에 대하여 지진도를 작성하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-63
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• 2014

본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.60-69
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• 1998

본 눈문에서는 퍼지 벡터양자호를 이용하여 음성을 합성하는 방법을 제시하고,원음에 가까운 합성음을 얻기 위하여 퍼지벡터양자화의 성능을 최적화 하는 Fuzziness갑의 선정방법을 연구한다. 퍼지벡터 양자화를 이용하여 음성을 합성할때, 분석단에서는 입력 음성패턴과 코드북의 음성패턴의 유사도를 나타내는 퍼지 소속함수값을 출력하고, 합성단에서는 분석단에서 얻은 퍼지소속 함수값, fuzziness값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산식을 이용하여 음성을 합성한다. 시뮬레이션을 통하여 벡터양자화에 의해 합성된 음성과 퍼지 벡터양자화에 의해 합성된 음성을 코드북의 크기에 따라 비교한 결과, 퍼지벡터양자화를 이용한 음성합성의 성능이 코드북 크기가 절반으로 줄어도 벡터양자화에 의한 성능과 거의 같음을 알수 있다. 이것은 VQ(Vecotr Quantiz-ation)에 의한 음성합성 결과와 같은 성능을 얻기 위해서 퍼지 VQ를 사용하면, 코드북 저장을 위한 메모리의 크기를 절반으로 줄일 수 있음을 의미한다. 그리고 SQNR을 최대로 하는 퍼지 벡터양자화를 얻기 위한 최적 Fuzziness값은 음성분석 프레임의 분산값이 크면 작게 선정해야 하고, 작으면 크게 선정 해야함을 밝혔다. 또한 합성음들을 주파수 영역의 스펙트로그램에서 비교한 결과 포만트 주파수와 피치주파수에서 퍼지 VQ에 의한 합성음이 VQ에 의한 것보다 원 음성에 더 가까움을 알 수 있었다.