• Title/Summary/Keyword: 퍼지추론과정

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Design and Analysis of Fault-Tolerant Object Group Framework for Effective Object Management and Load Distribution (효율적 객체 관리 및 부하 분산을 위한 고장포용 객체그룹 프레임워크 설계)

  • Kang, Myung-Seok;Jung, Jae-Yun;Kim, Hag-Bae
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.1B
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    • pp.22-30
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    • 2007
  • In this paper, to achieve consistency maintenance as well as stable service execution, we build a Fault-Tolerant Object Group framework that provides both of the group management service and the load scheduling service. The group management service supports the object management such as registration and authentication, and provides two schemes for failure recovery using the service priority and the checkpointing. In the load scheduling servile, we improve the effectiveness of service execution through the reasoning process of object loads based on the ANFIS architecture. The effectiveness in the performance of the developed framework is validated through a virtual home-network simulation based on the FTOG framework.

Building a Model to Estimate Pedestrians' Critical Lags on Crosswalks (횡단보도에서의 보행자의 임계간격추정 모형 구축)

  • Kim, Kyung Whan;Kim, Daehyon;Lee, Ik Su;Lee, Deok Whan
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.29 no.1D
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    • pp.33-40
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    • 2009
  • The critical lag of crosswalk pedestrians is an important parameter in analyzing traffic operation at unsignalized crosswalks, however there is few research in this field in Korea. The purpose of this study is to develop a model to estimate the critical lag. Among the elements which influence the critical lag, the age of pedestrians and the length of crosswalks, which have fuzzy characteristics, and the each lag which is rejected or accepted are collected on crosswalks of which lengths range from 3.5 m to 10.5 m. The values of the critical lag range from 2.56 sec. to 5.56 sec. The age and the length are divided to the 3 fuzzy variables each, and the critical lag of each case is estimated according to Raff's technique, so a total of 9 fuzzy rules are established. Based on the rules, an ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) model to estimate the critical lag is built. The predictability of the model is evaluated comparing the observed with the estimated critical lags by the model. Statistics of $R^2$, MAE, MSE are 0.96, 0.097, 0.015 respectively. Therefore, the model is evaluated to explain the result well. During this study, it is found that the critical lag increases rapidly over the pedestrian's age of 40 years.

SVM Classifier for the Detection of Ventricular Fibrillation (SVM 분류기를 통한 심실세동 검출)

  • Song, Mi-Hye;Lee, Jeon;Cho, Sung-Pil;Lee, Kyoung-Joung
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.42 no.5 s.305
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    • pp.27-34
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    • 2005
  • Ventricular fibrillation(VF) is generally caused by chaotic behavior of electrical propagation in heart and may result in sudden cardiac death. In this study, we proposed a ventricular fibrillation detection algorithm based on support vector machine classifier, which could offer benefits to reduce the teaming costs as well as good classification performance. Before the extraction of input features, raw ECG signal was applied to preprocessing procedures, as like wavelet transform based bandpass filtering, R peak detection and segment assignment for feature extraction. We selected input features which of some are related to the rhythm information and of others are related to wavelet coefficients that could describe the morphology of ventricular fibrillation well. Parameters for SVM classifier, C and ${\alpha}$, were chosen as 10 and 1 respectively by trial and error experiments. Each average performance for normal sinus rhythm ventricular tachycardia and VF, was 98.39%, 96.92% and 99.88%. And, when the VF detection performance of SVM classifier was compared to that of multi-layer perceptron and fuzzy inference methods, it showed similar or higher values. Consequently, we could find that the proposed input features and SVM classifier would one of the most useful algorithm for VF detection.

Ship s Maneuvering and Winch Control System with Voice Instruction Based Learning (음성지시에 의한 선박 조종 및 윈치 제어 시스템)

  • Seo, Ki-Yeol;Park, Gyei-Kark
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.6
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    • pp.517-523
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    • 2002
  • In this paper, we propose system that apply VIBL method to add speech recognition to LIBL method based on human s studying method to use natural language to steering system of ship, MERCS and winch appliances and use VIBL method to alternate process that linguistic instruction such as officer s steering instruction is achieved via ableman and control steering gear, MERCS and winch appliances. By specific method of study, ableman s suitable steering manufacturing model embodies intelligent steering gear controlling system that embody and language direction base studying method to present proper meaning element and evaluation rule to steering system of ship apply and respond more efficiently on voice instruction of commander using fuzzy inference rule. Also we embody system that recognize voice direction of commander and control MERCS and winch appliances. We embodied steering manufacturing model based on ableman s experience and presented rudder angle for intelligent steering system, compass bearing arrival time, evaluation rule to propose meaning element of stationary state and correct steerman manufacturing model rule using technique to recognize voice instruction of commander and change to text and fuzzy inference. Also we apply VIBL method to speech recognition ship control simulator and confirmed the effectiveness.

Design of Optimized pRBFNNs-based Face Recognition Algorithm Using Two-dimensional Image and ASM Algorithm (최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 알고리즘 설계)

  • Oh, Sung-Kwun;Ma, Chang-Min;Yoo, Sung-Hoon
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.6
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    • pp.749-754
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    • 2011
  • In this study, we propose the design of optimized pRBFNNs-based face recognition system using two-dimensional Image and ASM algorithm. usually the existing 2 dimensional face recognition methods have the effects of the scale change of the image, position variation or the backgrounds of an image. In this paper, the face region information obtained from the detected face region is used for the compensation of these defects. In this paper, we use a CCD camera to obtain a picture frame directly. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. AdaBoost algorithm is used for the detection of face image between face and non-face image area. We can butt up personal profile by extracting the both face contour and shape using ASM(Active Shape Model) and then reduce dimension of image data using PCA. The proposed pRBFNNs consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of RBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face image database and then demonstrated from viewpoint of the output performance and recognition rate.

Fine particulate Judgment based on Fuzzy Inference System (FUZZY 추론 시스템 기반 미세먼지 판단)

  • Hong, You-Sik
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.20 no.5
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    • pp.127-133
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    • 2020
  • The international cancer research institute under the WHO designated fine dust as a first-class carcinogen. Particular matter refers to dust that is small enough to be invisible and floating in the air. Particular matter is mainly emitted from the combustion process of fossil fuels such as coal and oil, and is a risk factor that can cause lung disease, pneumonia, and heart disease. The Ministry of Environment recently analyzed the output data of 10 fine dust measuring stations and, as a result, announced that about 60% had an error that the existing atmospheric measurement concentration was higher. In order to accurately predict fine dust, the wind direction and measurement position must be corrected. In this paper, in order to solve these problems, fuzzy rules are used to solve these problems. In addition, in order to calculate the fine particulate sensation index actually felt by pedestrians on the street, a computer simulation experiment was conducted to calculate the fine particulate sensation index in consideration of weather conditions, temperature conditions, humidity conditions, and wind conditions.

Failure Restoration of Mobility Databases by Learning and Prediction of User Mobility in Mobile Communication System (이동 통신 시스템에서 사용자 이동성의 학습과 예측에 의한 이동성 데이타베이스의 실채 회복)

  • Gil, Joon-Min;Hwang, Chong-Sun;Jeong, Young-Sik
    • Journal of KIISE:Information Networking
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    • v.29 no.4
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    • pp.412-427
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    • 2002
  • This paper proposes a restoration scheme based on mobility learning and prediction in the presence of the failure of mobility databases in mobile communication systems. In mobile communication systems, mobility databases must maintain the current location information of users to provide a fast connection for them. However, the failure of mobility databases may cause some location information to be lost. As a result, without an explicit restoration procedure, incoming calls to users may be rejected. Therefore, an explicit restoration scheme against the failure of mobility databases is needed to guarantee continuous service availability to users. Introducing mobility learning and prediction into the restoration process allows systems to locate users after a failure of mobility databases. In failure-free operations, the movement patterns of users are learned by a Neuro-Fuzzy Inference System (NFIS). After a failure, an inference process of the NFIS is initiated and the users' future location is predicted. This is used to locate lost users after a failure. This proposal differs from previous approaches using checkpoint because it does not need a backup process nor additional storage space to store checkpoint information. In addition, simulations show that our proposal can reduce the cost needed to restore the location records of lost users after a failure when compared to the checkpointing scheme

Characteristics of Edgetones by Jet-Cylinder Interaction (분류와 원통에 의해 발생하는 쐐기소리의 특성)

  • 한희갑;김승덕;안진우;권영필
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1996.04a
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    • pp.235-239
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    • 1996
  • 분류가 모서리에 충돌할 때 발생하는 순음성 소리인 쐐기소리(edgetone)는 공력음향의 대표적인 현상으로서 지금까지 수많은 연구가 있어 왔으며 그 대부분의 특성이 규명되었다고 할 수 있다. 쐐기소리의 발생기구인 되먹임(feedback) 이론을 처음으로 제안한 이는 Powell로서 그는 되먹임사이클의 위상조건에 의하여 주파수특성에 관한 모델을 제안하였으며, 최근 그 모델의 위상인자에 관하여 Kwon은 새로운 값을 제안한 바 있다. 그런데, 쐐기소리의 이론은 주로 분류가 쐐기나 벽에 충돌할 경우에 집중되어 왔으며 분류가 원통에 충돌하여 발생하는 경우에 관한 연구는 Krothapalli의 초음속분류에 관한 연구와 Mochizuki등의 아음속분류에서 원통지름의 영향에 관한 연구를 들 수 있을 뿐이다. Mochizuki등은 원통의 지름이 노즐의 높이보다 작은 경우에 쐐기 소리의 주파수가 원통의 와류이탈(vortex shedding) 주파수와 같은 것을 관찰하였다. 그러나 분류와 원통이 작용하여 발생하는 쐐기소리의 주파수 특성에 관한 이론적 해석을 시도한 연구는 없으며 또한 방사음장의 특성에 관하여도 Han과 Kwon에 의한 모델이 발표된 바 있으나 실험적으로 입증되지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 2 fig.1과 같이 2차원 분류가 원통에 충돌할 때 발생하는 쐐기소리의 주파수특성의 정량적인 모델을 세우고 방사음장의 지향특성의 이론 모델을 확립하는 것이다. 먼저 주파수특성을 실험하고 되먹임이론을 적용하여 분석하므로써 유효음원의 위치를 구하고 또한, 수직벽에 작용하여 발생하는 충돌음(impinging tone)의 경우를 실험하여 주파수특성을 비교 고찰하므로써 유효음원의 위치에 관한 이론을 입증한다. 아울러 원통과 평면벽의 각 경우에 방사음장의 지향특성을 측정하고 고찰한다.2,5,6]을 단계별로 고찰하여, 점점 까다로워져 가는 선박 진동규제[3,4]에 대처하고 승무원의 안락성에 대한 욕구, 구조물의 안전성, 장비의 성능보존이 만족되는 저진동 선박의 건조를 위해 향후 해결해야할 과제들을 도출하여 선박진동분야이 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both

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Automatic Recommendation of (IP)TV programs based on A Rank Model using Collaborative Filtering (협업 필터링을 이용한 순위 정렬 모델 기반 (IP)TV 프로그램 자동 추천)

  • Kim, Eun-Hui;Pyo, Shin-Jee;Kim, Mun-Churl
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.14 no.2
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    • pp.238-252
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    • 2009
  • Due to the rapid increase of available contents via the convergence of broadcasting and internet, the efficient access to personally preferred contents has become an important issue. In this paper, for recommendation scheme for TV programs using a collaborative filtering technique is studied. For recommendation of user preferred TV programs, our proposed recommendation scheme consists of offline and online computation. About offline computation, we propose reasoning implicitly each user's preference in TV programs in terms of program contents, genres and channels, and propose clustering users based on each user's preferences in terms of genres and channels by dynamic fuzzy clustering method. After an active user logs in, to recommend TV programs to the user with high accuracy, the online computation includes pulling similar users to an active user by similarity measure based on the standard preference list of active user and filtering-out of the watched TV programs of the similar users, which do not exist in EPG and ranking of the remaining TV programs by proposed rank model. Especially, in this paper, the BM (Best Match) algorithm is extended to make the recommended TV programs be ranked by taking into account user's preferences. The experimental results show that the proposed scheme with the extended BM model yields 62.1% of prediction accuracy in top five recommendations for the TV watching history of 2,441 people.

Experimental Vibration Analysis of Vehicle Body-Engine Systems by Transfer Function Synthesis Method (전달함수합성법에 의한 차체-엔진계의 실험적 진동해석)

  • 정의봉;안세진;김원영
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1995.10a
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    • pp.289-295
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    • 1995
  • 구조물의 동적부하에 대한 동적변형 응답을 정확히 예측하고, Over Design이나 Under Design이 아닌 합리적인 설계방안의 개발은 중요한 과제이다. 동적강도해석이나 소음 승차감과 같은 진동 및 충격에 기인하는 제반 문제를 복잡한 구조물을 대상으로 합리적으로 처리하기 위한 Dynamic Design Analysis는 높은 신뢰성의 추구와 더불어 필요불가결한 기술이 되고 있다. 동적해석 방법으로는 현재 유한요소법이 널리 사용되고 있으며 여러 종류의 범용 프로그램들이 보급되어 있는 실정이다. 그러나 특히 동적문제에 있어서는 형상이나 거동이 복잡한 구조물의 경우, 또는 차량의 차체와 같이 많은 장착물이 부착된 경우에는 유한요소법의 적용이 곤란하여, 지금까지 대처할 수 있는 유용한 방법이 없었다. 따라서 비교적 용이하고 간단하게 적용가능한 진동실험을 기초로 한 구조물의 동적 응답해석 및 설계 방안의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진동시험으로 얻어진 부분구조물의 응답특성과 결합특성으로부터 결합 후의 응답특성을 예측할 수 있는 방법을 전달함수합성이론을 기초로하여 프로그래밍 package화 한다. 그리고 평판구조물에 대하여 진동시험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 개발된 방법의 타당성을 검증한다. 또한 실제 차량에서 차체만의 진동시험과 엔진의 자유진동시험에 의한 시험데이터로부터 차체와 엔진이 마운트 결합된 후의 진동특성을 예측한다. 진동시험시에 입력과 출력에 노이즈가 필연적으로 혼입되어 주파수응답함수의 크기(magnitude)와 위상(phase)을 왜곡시킨다. 특히 위상의 왜곡은 복소수연산을 하는 전달함수합성법의 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 데이타 획득시 입력과 출력의 시간지연으로 생기는 위상왜곡을 보정하는 방법을 제시하고, 그 개선 정도를 조사한다.는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on bot

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