• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.206-209
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• 2003

본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.505-513
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• 2009

Z. Cao had proposed NFRM(new fuzzy reasoning method) which infers in detail using relation matrix. In spite of the small inference rules, it shows good performance than mamdani's fuzzy inference method. But the most of fuzzy systems are difficult to make fuzzy inference rules in the case of MIMO system. The past days, We had proposed the MIMO fuzzy inference which had extended a Z. Cao's fuzzy inference to handle MIMO system. But many times and effort needed to determine the relation matrix elements of MIMO fuzzy inference by heuristic and trial and error method in order to improve inference performances. In this paper, we propose a MIMO fuzzy inference method with the learning ability witch is used a gradient descent method in order to improve the performances. Through the computer simulation studies for the inverse kinematics problem of 2-axis robot, we show that proposed inference method using a gradient descent method has good performances.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.41-49
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• 1998

Agent, as a independent module, exchanges knowledge & information which are classified to their characteristics according to shared protocol. i.e. Agent Communication Language(AC1,). Fuzzy inference system represents the experiential knowledge as li~~guisticco ntrol rule and enables us to execute the knowledge using fuzzy inference. This study tries connecting fuzzy inference system with agent-based system and inspects applicability to hull form design through inferring principle dimension and hull form coefficients.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.3
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• pp.50-56
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• 2001

As the fuzzy control is applied to servo system, the hardware implementation of the fuzzy information systems requires the high speed operations, short real time control and the small size systems. The aims of this study is to develop hardware of the fuzzy information systems to be apply to servo system. In this paper, we propose a calculation method of approximate reasoning for fuzzy control based on $\alpha$ -level set decomposition of fuzzy sets by quantize $\alpha$ -cuts. This method can be easily implemented with analog hardware. The influence of quantization Bevels of $\alpha$-cuts on output from fuzzy inference engine is investigated. It is concluded that 4 quantization levels give sufficient result for fuzzy control performance of dc servo system. The hardware implementation of proposed operation method and of the defuzzification by gravity center method which is directly converted to PWM actuating signal is also presented. It is verified useful with experiment for dc servo system.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.6
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• pp.742-746
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• 2006

Evaluation of learning ability of students is classified a step of diagnostic, formative and summative evaluation. This step-by-step evaluation is the standard of synthesis judgement, from a student's prior learning of preparation state to devotion of learning process and even learning result. In this paper, we propose the method of synthesis learning evaluation which is considered evaluation of each step in using fuzzy inference. In order to get objective evaluation of learning ability, we applied to the weights by evaluation steps. And we reflected defuzzification values of final evaluation membership function interval obtained by fuzzy inference about diagnostic, formative and summative evaluation. As a result, it processes definite inference ensures objectivity and shows validity of the synthesis evaluation method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.611-618
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• 2003

In this paper, we describe a fuzzy inference approach for detecting and classifying shot transitions in video sequences. Our approach basically extends FAM (Fuzzy Associative Memory) to detect and classify shot transitions, including cuts, fades and dissolves. We consider a set of feature values that characterize differences between two consecutive frames as input fuzzy sets, and the types of shot transitions as output fuzzy sets. The inference system proposed in this paper is mainly composed of a learning phase and an inferring phase. In the learning phase, the system initializes its basic structure by determining fuzzy membership functions and constructs fuzzy rules. In the inferring phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. In order to verify the performance of the proposed shot transition detection method experiments have been carried out with a video database that includes news, movies, advertisements, documentaries and music videos.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.1
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• pp.203-209
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• 2016

In this paper, we introduce a fuzzy inference systems for nonlinear inference using fuzzy cluster. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear inference causes the problem that the number of fuzzy rules increases exponentially if the input vectors increase. To handle this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are designed by dividing the input vector space in the scatter form using fuzzy clustering algorithm which expresses fuzzy cluster. From this method, complex nonlinear process can be modeled. The premise part of the fuzzy rules is determined by means of FCM clustering algorithm with fuzzy clusters. The consequence part of the fuzzy rules have four kinds of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are estimated by using the standard least-squares method. And we use the data widely used in nonlinear process for the performance and the nonlinear characteristics of the nonlinear process. Experimental results show that the non-linear inference is possible.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.115-119
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• 1997

본 논문은 색료의 삼원색인 빨강, 노랑 및 파랑을 적절히 혼합하는 경우에 나타나는 색채를 추론하는 문제에 대하여, 퍼지이론을 적용하여 결과를 추론하는 문제를 다루고 있다. 즉, 인간이 색료의 혼합에 있어서 행하는 과정을 모사한 퍼지규칙을 바탕으로 삼원색의 색료가 일정 분량씩 혼합된 경우, 결과적으로 나타나는 색을 직접 실험을 통하지 않고 추론할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 구축된 시스템에 대하여 여러 가지 예를 통한 모의 실험을 수행하여 본 연구에서 구축된 색채혼합 시스템의 타당성을 검증하였다.