• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.5
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• pp.1289-1296
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• 1997

To build up a knowledge-based system in an Artifical Inerligence System, selecting an appropriate set of rules is one of the key provlems. In this paper, we discuss a new method for exteacting fuzzy rules diredtly from fuzzy membdrchip function dat for pattern classifcation. The fuzzy rules with variable fuzzy recions are defined by sharing fuzzy space in fuzzy grid.Tehse rules are extracted form memberchop function. Them, optimal input vari-ables for the rules are determined using the number of extracted rules as a criterion. The method is compared with neural networks using Ishibuchi. Finally, in order to demonstrate the cffectiveness of the present method, simulation results are shown.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.630-636
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• 2011

This paper is concerned with the stability analysis and stabilization for the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy systems with parametric uncertainties. To reduce conservativeness in stability analysis for T-S fuzzy systems, fuzzy Lyapunov functions are used. Stability analysis is performed and robust fuzzy controller is designed for stabilization of the system with parametric uncertainties. The stability and stabilization conditions are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, simulation example is presented to show the effectiveness of the proposed approach.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.4
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• pp.73-79
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• 2002

In this paper, I will propose the Niche-Meta Genetic Algorithm that has a multi-mutation operator for design of fuzzy controller. The gene in the proposed algorithm is formed by several parameters that represent the crossover rate, mutation rate and input-output membership functions. The optimization of fuzzy membership function is performed with local search on sub-population and the optimal structure is constructed with global search on total-population. The multi-mutation is selected under basis of the result of local evolution. A simulation for 2 D.O.F wheeled-mobile robot is showed to prove the efficiency of the proposed algorithm

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.472-478
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• 2006

This paper presents a new fuzzy-neural-network based interacting multiple model (FNNBIMM) algorithm for tracking a maneuvering target. To effectively handle the unknown target acceleration, this paper regards it as additional noise, time-varying variance to target model. Each sub model characterized by the variance of the overall process noise, which is obtained on the basis of each acceleration interval. Since it is hard to approximate this time-varying variance adaptively owing to the unknown acceleration, the FNN is utilized to precisely approximate this time-varying variance. The error back-propagation method is utilized to optimize each FNN. To show the feasibility of the proposed algorithm, a numerical example is provided.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.463-466
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• 2005

본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.248-259
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• 2002

최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.236-243
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• 1998

퍼지 제어기는 유도전동기에 대한 정확한 수학적 모델링의 과정 없이 IF-THEN 규칙으로 제어하는 비선형 제어기로서 과도 응답 특성과 외란에 대한 강인성 면에서 고전 제어 방식보다 우수한 성능을 보여준다. 그러나 입출력 변수의 공간을 균등하게 나누고 일정한 형태의 삼각형 멤버쉽 함수를 이용한 퍼지 제어기는 한정된 성능 이상을 기대할 수없다. 다라서 퍼지 제어기의 성능을 항상시키기 위해서는 멤버쉽 함수의 폭과 위치를 조정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 퍼지 제어기의 각 변수에 할당된 삼각형 멤버쉽 함수의 폭을 유도 전동기의 광범위한 속도에서의 과도 응답 상태에 EK랄 rkqustlzladmfhTJ 유도 전동기의 성능을 향상시키는 방법에 대해 연구하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.57-62
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• 2015

In this paper, we design fuzzy inference-based deterioration diagnosis system through different image for rapid as well as efficient diagnosis of electrical equipments. When the deterioration diagnosis of the electrical equipment starts, abnormal state of assigned area is detected by comparing with the temperature of the first normal state of the area. Deterioration state of detected area is diagnosed by using fuzzy inference algorithm. In the fuzzy inference algorithm, fuzzy rules are defined by If-then form and are described as look-up table. Both temperature and its ensuing variation are used as input variables. While triangular membership function is used for the fuzzy input variables of fuzzy rules, singleton membership function is used for the output variable of fuzzy rules. The final output is calculated by using the center of gravity of fuzzy inference method. Experimental data acquired from individual electrical equipments is used in order to evaluate the output performance of the proposed system.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.603-608
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• 2008

In this paper an approach to building fuzzy model to predict daily open, close, high, and low stock prices is presented. One of prior problems in building a stock prediction model is to select most effective indicators for the stock prediction. The problem is overcome by the selection of information used in the analysis of stick-chart as the input variables of our fuzzy model. The fuzzy rules have the premise and the consequent, in which they are composed of trapezoidal membership functions, and nonlinear equations, respectively. DE(Differential Evolution) searches optimal fuzzy rules through an evolutionary process. To evaluate the effectiveness of the proposed approach numerical example is considered. The fuzzy models to predict open, high, low, and close prices of KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) on a daily basis are built, and their performances are demonstrated and compared with those of neural network.