• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.264-269
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• 2001

In this paper, we interpret a score as a time series and deal with the fuzzy logic-based modeling of it. The musical notes in a score represent a lot of information about the length of a sound and pitches, etc. In this paper, using melodies, tones and pitches in a score, we transform data on a score into a time series. Once more, we foml the new Lime series by sliding a window through the time series. For analyzing the time series data, we make use of the Box-Jenkins s time series analysis. On the basis of the identified characteristics of time series, we construct the fuzzy model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.766-768
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• 2001

정보통신의 질적 양적 팽창과 더불어 컴퓨터 시스템에 대한 침입 또한 증가하고 있다. 침입탐지시스템은 이를 해결하기 위한 대표적인 수단으로, 최근 관련된 연구의 방향이 오용탐지 기법에서 비정상 행위탐지 기법으로 옮겨가고 있는 상황이다. HMM(Hiddem Markov Model)은 비정상행위탐지 기법에 사용되어 다양한 척도(measure)에 대한 정상행위를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이다. 다양한 척도의 결과값들로부터 침입을 판정하는 방법에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 SOM(self organizing map)을 통해 축약된 데이터를 HMM으로 모델링한 비정상행위기반 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 침입판정 방법을 제시한다. 실험결과 척도에 따른 결과들의 기계적 결합보다 향상된 결과를 얻었으며, 퍼지 관련 파라메터의 개선을 통해 더욱 좋은 효과를 기대할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2295-2297
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• 2003

본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.110-118
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• 1997

Multi-layer neural networks with error back-propagation algorithm have a great potential for identifying nonlinear systems with unknown characteristics. However, because they have a demerit that the speed of convergence is too slow, various methods for improving the training characteristics of backpropagition networks have been proposed. In this paper, a fuzzy division method is proposed to improve the convergence speed, which can find out an effective fuzzy division by the tuning of membership function and independently train each neural network after dividing the network model into several parts. In the simulations, the proposed method showed that the optimal fuzzy partitions could be found from the arbitray initial ones and that the convergence speed was faster than the traditional method without the fuzzy division.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.237-238
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• 2008

퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.377-380
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• 2008

본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나태내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.121-125
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• 2001

본 논문에서는 자동적인 퍼지 규칙 생성을 위해 퍼지 균등화(Fuzzy Equalization)와 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 TSK 퍼지 시스템의 구축을 다룬다. Pedrycz에 의해 제안된 퍼지 균등화 방법은 수치적인 데이터로부터 확률분포함수를 구축한 후 전체공간상에서 이들을 적절히 표현할 수 있는 소속함수를 생성한다. 이렇게 구축된 각 입력에 대한 소속함수는 유전알고리즘에 의해 입력공간이 분할되며 결론부 파라미터는 최소자승법에 의해 추정되어 진다. 제안된 방법은 그리드 분할로 인해 규칙의 수가 증가하는 문제를 해결하고 학습데이터와 검증데이터에 의해 타당한 입력공간분할과 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 시뮬레이션의 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 알 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.5
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• pp.626-633
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• 1995

It is vary hard to identify the fuzzy rules and tune the membership functions of the fuzzy inference in fuzzy systems modeling, We propose a fuzzy neural network model which can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy inference simultaneously using artificial neural networks, and modify backpropagation algorithm for improving the convergence. The proposed method is verified by the simulation for a robot manipulator.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.525-532
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• 2004

Telemanipulator is distingushed from industrial robot by iterating same specified work. Manipulator operator is included in control loop for controlling the telemanipulator because he decide directly during the work and order controllabily. We implement fuzzy controller for reducing the modelling error of telemanipulator which depend on the PID controller. But position-force control method of bidirectional control impose unsafety of vibiration and Analytic Hierchy method can stabilize for reducing nonlinear modelling error by expert operator because of transformation empirical control rule to linear model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.530-536
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• 2008

Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements. In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.