• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.3
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• pp.289-297
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• 2004

State-of-the-art wireless communication networks allow dynamic relocation of mobile terminals. A location management mechanism is required to keep track of a mobile terminal for delivering incoming calls. In this paper, we propose a fuzzy logic-based selective paging method to reduce paging cost. In the proposed fuzzy logic-based location management method, the location update uses the area-based method that uses direction-based together with movement-based methods, and the location search uses the fuzzy logic-based selective paging method based on the mobility information of mobile terminals. A partial candidate paging area is selected by fuzzy control rules, then the fuzzy logic-based selective paging method pages only the cells within the partial candidate paging area. The performance of proposed fuzzy logic-based location management method is to be evaluated by both an analytical model and a simulation, and is compared with those of LA and BVP methods. From these evaluation results, we know that the proposed fuzzy logic-based location management method provide better performance than other location management methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.252-259
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• 2000

In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) to find a set of fuzzy rules which can carry out the edge detection of a image. The FCS is based on the fuzzy logic system combined with machine learning. Therefore the antecedent and consequent of a classifier in FCS are the same as those of a fuzzy rule. There are two different approaches, Michigan and Pittsburgh approaches, to acquire appropriate fuzzy rules by evolutionary computation. In this paper, we use the Michigan style in which a single fuzzy if-then rule is coded as an individual. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to generate new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved. The proposed method is evaluated by applying it to the edge detection of a gray-level image that is a pre-processing step of the computer vision. the differences of average gray-level of the each vertical/horizontal arrays of neighborhood pixels are represented into fuzzy sets, and then the center pixel is decided whether it is edge pixel or not using fuzzy if-then rules. We compare the resulting image with a conventional edge image obtained by the other edge detection method such as Sobel edge detection.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.5
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• pp.19-27
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• 2004

A delay dependent fuzzy $H_2/H_{\infty}$ controller design method for delayed fuzzy dynamic systems is considered. Using delay-dependent Lyapunov function, the asymptotical stability and $H_2/H_{\infty}$ performance problem are discussed. A sufficient condition for the existence of fuzzy controller is presented in terms of linear matrix inequalities(LMIs). A simulation example is given to illustrate the design procedures and performances of the proposed methods.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.170-173
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• 2000

잡음에 오염된 영상의 경계검출에 대한 퍼지연산자를 보강하였다. 제한된 방법은 데이터에 존재하는 잡음에 강인한 경계를 검출하기 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 퍼지추론을 이용한다. 퍼지기법이 영상의 세세한 정보의 검출과 잡음에 대한 민감도의 관점에서 보았을 때 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 여러 실험결과를 통하여 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.736-738
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• 2003

수천 개의 유전자 발현 정보를 가지고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 대량의 생물정보를 빠른 시간 내에 분석하는 것이 가능하게 되었다. 유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링 방법은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 집단내의 유전자들의 기능을 밝히거나, 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 데이터를 분석하기 위한 퍼지 클러스터링 방법과 이를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하여 클러스터를 생성하고, 클러스터 결과를 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법을 사용하여 비교 평가한다. 베이지안 검증 방법은 각 유전자의 클러스터 멤버쉽을 확률로 이용하여 각 클러스터에 속할 확률을 계산하고, 이 값을 가장 크게 해주는 클러스터 집단을 선택한다. 이 방법은 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과는 달리 클러스터 수에 무관한 평가가 가능한 장점을 가지고 있다. Serum과 Yeast 데이터에 대한 실험 결과, 베이지안 검증 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.462-465
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• 2004

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만, 이러한 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점과 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지해야한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다. 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다. 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수를 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Pima. Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1457-1464
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• 2011

In this paper, we go one step further in that the number of competitive layers is not determined by experience but can be determined by fuzzy control rules based on input pattern information. In our method, we design a set of membership functions and corresponding rules and used Max-Min reasoning proposed by Mamdani. Also, we use centroid method as a defuzzification. In experiment that has various patterns of English inputs, this new method works beautifully to determine the number of competitive layers and also efficient in overall accuracy as a result.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.1
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• pp.17-25
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• 2009

This paper suggests fuzzy-based Segment-Boost method and an effective method for face recognition using the fuzzy-based Segment-Boost. Fuzzy-based Segment-Boost eliminates the limitations of Segment-Boost, and it guarantees improved learning performance and the stability of the performance. By using the fuzzy theory, fuzzy-based Segment-Boost optimizes the selection number of sub-vectors, and leads the optimized learning performance. The fuzzy controller designed in this paper measures learning performance of the fuzzy-based Segment-Boost, and it controls the selection number of sub-vectors by inferring the optimized selection number. The simulation results show that the fuzzy controller inferred the selection number which is very approximate to the true optimized value. As a result, fuzzy-based Segment-Boost showed higher face recognition rate than compared boosting methods and it preserves the velocity of feature selection as fast as that of Segment-Boost. From the experimental results, it was proved that fuzzy-based Segment-Boost has improved and stable performances of learning, feature selection and face recognition.