• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.7-13
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• 1999

This paper propose a fuzzy regression method using fuzzy neural networks when a membership value is attached to each input -output pair. First, an architecture of fuzzy neural networks with fuzzy weights and fuzzy biases is shown. Next, a cost function is defined using the fuzzy output from the fuzzy neural network and the corresponding target output with a membership value. A learning algorithm is derived from the cost function. The derived learning algorithm trains the fuzzy neural network so that the level set of the fuzzy output includes the target output. Last, the proposed method is applied to the quality evaluation problem of injection molding

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.613-615
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• 2004

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만 퍼지 규칙을 이용하는 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 따라서 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해서는 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수골 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Plma, Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.115-118
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• 2001

본 논문에서는 L-R 퍼지수의 집합-이론적 연산의 개념을 정의하고, 이들 개념의 성질들을 조사한다. 이들 연산들의 결과들을 이용하여 제2형 퍼지집합의 기수개념에 관하여 연구한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.4
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• pp.32-47
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• 1993

본 논문에서는 주어진 문제 영역상의 자료를 특성에 따라 분류하고, 자동적으로 퍼지 규칙을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비하여 효율적으로 퍼지 공간을 분할하고, 분할된 퍼지 공간의 부분적인 합병을 통하여 퍼지 규칙의 수를 최적화한다. 또한, 본 논문에서는 생성된 퍼지 규칙들이 정형적인 형태를 유지하도록 하며, 이용상의 적응력을 높히기 위하여 누적-히스토그램을 이용하여 귀속 함수를 정의하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2953-2955
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• 2000

본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.6 no.1 s.10
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• pp.30-39
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• 2002

In this paper, we proposed a new circuit construction method that reduces the number of circuit devices of fuzzy controller. Sasaki had defined a new operator to eliminate the divide circuit comparing with the center of gravity method which often using to design the fuzzy controller. In this paper we obtained the more compacted fuzzy controller's circuit by using the proposed definition of fuzzification and defuzzification than using the Sasaki's method and the fuzzification and defuzzification are reverse operation each other. Using these definitions we exhibit the new design method and circuit structure that can eliminate the bounded product(BP) circuit included in Sasaki's circuit. Using the proposed method to level controlling of the water tank, we verified the fuzzy controller's performance by using existent method and proposed method. As a result that are calculated by using the Proposed fuzzy controller to level controlling of the water tank, total numbers of blocks and devices were decreased. If the number of variables and antecedents are Be11ing larger, this method is more efficient.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1457-1464
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• 2011

In this paper, we go one step further in that the number of competitive layers is not determined by experience but can be determined by fuzzy control rules based on input pattern information. In our method, we design a set of membership functions and corresponding rules and used Max-Min reasoning proposed by Mamdani. Also, we use centroid method as a defuzzification. In experiment that has various patterns of English inputs, this new method works beautifully to determine the number of competitive layers and also efficient in overall accuracy as a result.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.53-59
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• 2002

This paper presents a model for diagnosing students'learning misconceptions in the domain of heat and temperature using fuzzy cognitive maps(FCM) and fuzzy associative memory(FAM). In a model for diagnosing learning misconceptions. an FCM can represent with cause and effect between preconceptions and misconceptions that students have about scientific phenomenon. An FAM which represents a neurallike memory for memorizing causal relationships is used to diagnose causes of misconceptions in learning. This study will present a new method for more autonomous and intelligent system than a model to diagnose misconceptions that was being done with classical methods in learning and may contribute as an intelligent tutoring system for learning diagnosis within various educational contexts.