• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.842-848
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• 2008

This paper deal with uncertainty problem by using Type-2 fuzzy logic set for nonlinear system modeling. We design Type-2 fuzzy logic system in which the antecedent and the consequent part of rules are given as Type-2 fuzzy set and also analyze the performance of the ensuing nonlinear model with uncertainty. Here, the apexes of the antecedent membership functions of rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent membership functions of rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The proposed model is demonstrated with the aid of two representative numerical examples, such as mathematical synthetic data set and Mackey-Glass time series data set and also we discuss the approximation as well as generalization abilities for the model.

• Korean Journal of Logic
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• v.21 no.3
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• pp.353-371
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• 2018

This paper deals with Routley-Meyer-style semantics, which will be called algebraic Routley-Meyer-style semantics, for the fuzzy logic system MTL. First, we recall the monoidal t-norm logic MTL and its algebraic semantics. We next introduce algebraic Routley-Meyer-style semantics for it, and also connect this semantics with algebraic semantics.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.5
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• pp.71-76
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• 2023

In this paper, we propose a fuzzy U-Net, a fuzzy deep learning model that applies fuzzy logic to improve performance in image segmentation using deep learning. Fuzzy modules using fuzzy logic were combined with U-Net, a deep learning model that showed excellent performance in image segmentation, and various types of fuzzy modules were simulated. The fuzzy module of the proposed deep learning model learns intrinsic and complex rules between feature maps of images and corresponding segmentation results. To this end, the superiority of the proposed method was demonstrated by applying it to dental CBCT data. As a result of the simulation, it can be seen that the performance of the ADD-RELU fuzzy module structure of the model using the addition skip connection in the proposed fuzzy U-Net is 0.7928 for the test dataset and the best.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.2
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• pp.48-57
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• 2001

In a fuzzy connectionist expert system(FCES), the knowledge base can be constructed of neural logic networks to represent fuzzy rules and their relationship, We call it fuzzy rule inference network. To find out the belief value of a conclusion, the traditional inference strategy in a FCES will back-propagate from a rule term of the conclusion and follow through the entire network sequentially This sequential search strategy is very inefficient. In this paper, to improve the above search strategy, we proposed fuzzy rule inference rule used in a FCES was modified. The proposed adaptive search strategy in fuzzy rule inference network searches the network according to the search priorities.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.4
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• pp.287-296
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• 1996

본 논문에서는 퍼지추정기와 슬라이딩 모드제어이론이 고려되었다. 비선형시스템에 대한 슬라이딩 모드 제어기 설계 시에 그 시스템의 비선형함수를 추정하기 위하여 퍼지논리시스템이 사용되는 두가지의 적응처지슬라이딩 모드제어방식을 제안한다. 첫번째 방식에서는 비선형시스템, x/sup (n)/=f(x under bar, t) + b(x under bar, t)u 의 알지 못하는 함수 f를 추정하기 위하여 하나의 퍼지논리시스템이 사용되어진다. 두번째 방식에서는 비선형시스템의 f와 b에 대한 추정기로서의 두개의 퍼지논리시스템이 각각 사용되어진다. 각각의 방식에 대하여 제어시스템의 안정도를 보장하도록 하는 적응법칙을 설계하며 퍼지추정기와 비선형함수와의 추정오차를 줄이기 위해 각각에 대한 강인한 제어법칙을 제안한다. 제안된 네 가지의 제어법칙에 대한 안정성을 증명하고 컴퓨터시뮬레이션에서 역진자시스템에 적용하여 그에 대한 타당성과 각각의 비교를 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.1374-1383
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• 2001

In the fuzzy control method behaves more robustness than conventional control method, we propose a intelligent control method that membership functions and scaling factor of the fuzzy logic controller are optimized by genetic algorithm under off-line, and then fuzzy logic controller is constructed by the optimization parameters under on-line. In order to verify the usefulness of the proposed control method, we are applied to one link manipulator, and confirmed that the proposed control method is reduced the fuzzy rule base and is the better performance than the conventional fuzzy control method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.305-307
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• 2009

본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 퍼지 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.52-57
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• 2001

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2209-2211
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• 2003

마이크로제어기의 성능과 기능이 강화되는 반면에, 가격은 점점 낮아져, 다양한 논리기능의 구현이 가능해져, 특히 퍼지논리 제어기의 구현이 매우 보편화되고 있다. 이에 따라 종래의 On-Off 온도제어기로 구현이 어려웠던 다양한 제어기능을 구현함으로써 보다 쾌적하고 전기료를 절약한 절전형 온도제어기의 출현이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 8비트형 마이크로 콘트롤러를 사용한 퍼지논리 제어기의 실용적인 설계를 fyzzyTECH의 상용화된 도구를 사용하여 구현하였다. 이 방법은 종래의 방법에 비해 성능, 가격 및 에너지 절약측면에서 매우 우수한 성능은 발휘하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.94-97
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• 1998

포스트 모더니즘은 데카르트로부터 시작된 근대적 합리성을 비판한다는 점에서 반(反)데카르트적인 성향을 가지고있다고 할 수 있다. 본고는 모더니즘과 포스트모더니즘의 관계와, 기존체계와 퍼지논리와의 관계를 세가지 범주에서 파악하고, 이들이 서로 '퍼지 동형적'이라고 규정한다.