• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.5
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• pp.14-20
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• 1998

This paper proposes a fuzzy comparison method called the fuzzy satisfaction function. It compares two fuzzy numbers and produces a fuzzy set on [O, 11 as the comparison result. It represents the possibility that a fuzzy number is greater(smal1er) than the other with a fuzzy set on [0, I]. It is extended from the satisfaction function which compares two fuzzy numbers and generates a value in [0, 11 as the result. This paper summarizes the satisfaction function and proposes the fuzzy satisfaction function. Some numerical examples are also presented in this paper.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.1
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• pp.53-60
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• 2008

Based on similarities between fuzzy set theory and mathematical morphology, Grabish proposed a fuzzy morphology based on the Sugeno fuzzy integral. This paper proposes a fuzzy mathematical morphology based on the defuzzification of the fuzzy measure which corresponds to fuzzy integral. Its process makes a fuzzy set used as a measure of the inclusion of each fuzzy measure for subsets. To calculate such an integral a $\lambda$-fuzzy measure is defined which gives every subsets associated with the universe of discourse, a definite non-negative weight. Fast implementable definitions for erosion and dilation based on the fuzzy measure was given. An application for robust skeletonization of two-dimensional objects was presented. Simulation examples showed that the object reconstruction from their skeletal subsets that can be achieved by using the proposed was better than by using the binary mathematical morphology in most cases.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.1
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• pp.48-59
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• 2002

TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy models with linear equations consequents, which represent complex nonlinear systems very well with a few rules, can be easily identified systematically by using input-output data. Many algorithms designing TSK fuzzy controllers based on TSK fuzzy models, which guarantees the stability of the closed system, have been suggested. On the contrary, singleton fuzzy models with singleton consequents can be easily understood and adjusted. In this paper, in order to utilize the merits of TSK fuzzy systems and singleton fuzzy systems, an algorithm transforming a TSK fuzzy model into a singleton fuzzy model having the same input-output relation is suggested. The suggested algorithm is applied to a fuzzy modelling example and a fuzzy controller design example.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.3
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• pp.231-238
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• 2002

As a modeling method where the merits of fuzzy inference system and evolutionary computation are put together, evolutionary fuzzy modeling performs global approximate optimization. The paper proposes fuzzy clustering as fuzzy rule generation process which is one of the most important steps in evolutionary fuzzy modeling. With application of fuzzy clustering into the experiment or simulation results, fuzzy rules which properly describe non-linear and complex design problem can be obtained. The efficiency of evolutionary fuzzy modeling can be improved utilizing the membership degrees of data to clusters from the results of fuzzy clustering. To ensure the validity of the proposed method, the real design problem of an automotive inner trim is applied and the global approximation is achieved. Evolutionary fuzzy modeling is performed for several cases which differ in the number of clusters and the criterion of rule selection and their results are compared to prove that the proposed method can provide proper fuzzy rules for a given system and reduce computation time while maintaining the errors of modeling as a satisfactory level.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.10
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• pp.377-382
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• 2021

A fuzzy relation between X and Y as fuzzy subset of X × Y was proposed by Zadeh. Subsequently, several researchers have applied the notion of fuzzy subsets to various branches of mathematics and computer sciences. Murali an Nemitz have studied fuzzy relations connected with fuzzy equivalence relations and fuzzy functions. Ounalli and Jaoua defined a fuzzy difunctional relation on a set. difunctional relations are versatile mathematical tool, which can be used in software design and in database theory. Their work have revealed the usefulness of difunctional relations in program specification and in defining program correctness. The main goal of this paper is to define a fuzzy deterministic relation on a set, characterize the fuzzy deterministic relation as its level subsets and investigate some properties in connection with fuzzy deterministic relation. In particular we prove that a fuzzy relation R is fuzzy deterministic iff R is a fuzzy function.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.44-48
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• 2000

퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.145-148
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• 2000

근래 퍼지 제어 시스템의 설계는 대부분 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 기반하여 행해지고 있다. 이러한 TS퍼지 모델은 각 규칙의 결론부에 선형 상태 방정식의 형태를 위하고 있는데 각각의 상태 방정식은 원 비선형 시스템으로부터 얻어지고 있다. 하지만 시스템이 복잡해지고 비선형성이 강하면 TS퍼지 모델을 얻는데도 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 TS퍼지 모델을 얻기 위한 한가지 방법을 제안한다. 먼저 시스템을 선형항과 비선형항으로 나누어 비선형항을 선형화하여 퍼지 모델화 하는 일련의 과정에 한가지 법칙을 도입하게 된다. 이렇게 얻어진 퍼지 모델을 기반으로 한 제어에는 많은 연구가 있었으며 본 논문에서는 극배치 방법을 이용한다. 마지막으로 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.103-108
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• 2001

본 논문은 대량의 퍼지 데이터를 고속으로 전송 및 추론하기 위한 PCI 기반 병렬 퍼지 시스템을 구현한다. 많은 퍼지 데이터의 고속전송을 위해 PCI 인터페이스를 사용하고, 병렬 퍼지 추론 시스템을 위한 병렬 퍼지 모듈들을 FPGA로 설계하여 PCI 타겟 코어로서 병렬로 동작하게 한다. 이러한 시스템을 VHDL을 사용하여 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 고속의 퍼지추론을 요하는 시스템 또는 대규모의 퍼지 전문가 시스템 등에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1847-1848
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• 2008

본 논문에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복 하고자 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적 이라는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.802-804
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• 2005

지능 시스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 중요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 (400×30)에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다.