• Title/Summary/Keyword: 퍼지 수

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A note on the Choquet distance measures for fuzzy number-valued fuzzy numbers (퍼지수치 퍼지수 상의 쇼케이 거리측도에 관한 성질)

  • Jang Lee-Chae;Kim Won-Joo
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.365-369
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    • 2006
  • Interval-valued fuzzy sets were suggested for the first time by Gorzalczang(1983) and Turken(1986). Based on this, Wang and Li extended their operations on interval-valued fuzzy numbers. Recently, Hong(2002) generalized results of Wang and Li and extended to interval-valued fuzzy sets with Riemann integral. Using interval-valued Choquet integrals with respect to a fuzzy measure instead of Riemann integrals with respect to a classical measure, we studied some characterizations of interval-valued Choquet distance(2005). In this paper, we define Choquet distance measure for fuzzy number-valued fuzzy numbers and investigate some algebraic properties of them.

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A Study on the Modified Construction Method far Sasaki Fuzzy Controller (Sasaki 퍼지제어기에 대한 개선된 구성방법에 관한 연구)

  • Byun, Gi-Young;Che, Wen-Zhe;Kim, Heung-Soo
    • Journal of IKEEE
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    • v.6 no.1 s.10
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    • pp.30-39
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    • 2002
  • In this paper, we proposed a new circuit construction method that reduces the number of circuit devices of fuzzy controller. Sasaki had defined a new operator to eliminate the divide circuit comparing with the center of gravity method which often using to design the fuzzy controller. In this paper we obtained the more compacted fuzzy controller's circuit by using the proposed definition of fuzzification and defuzzification than using the Sasaki's method and the fuzzification and defuzzification are reverse operation each other. Using these definitions we exhibit the new design method and circuit structure that can eliminate the bounded product(BP) circuit included in Sasaki's circuit. Using the proposed method to level controlling of the water tank, we verified the fuzzy controller's performance by using existent method and proposed method. As a result that are calculated by using the Proposed fuzzy controller to level controlling of the water tank, total numbers of blocks and devices were decreased. If the number of variables and antecedents are Be11ing larger, this method is more efficient.

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Setting Method of Competitive Layer using Fuzzy Control Method for Enhanced Counterpropagation Algorithm (Counterpropagation 알고리즘에서 퍼지 제어 기법을 이용한 경쟁층 설정 방법)

  • Kim, Kwang-Baek
    • 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.

A Model for diagnosing Students′Misconception using Fuzzy Cognitive Maps and Fuzzy Associative Memory (퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 이용한 오인진단 모델)

  • 신영숙
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.13 no.1
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    • pp.53-59
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    • 2002
  • This paper presents a model for diagnosing students'learning misconceptions in the domain of heat and temperature using fuzzy cognitive maps(FCM) and fuzzy associative memory(FAM). In a model for diagnosing learning misconceptions. an FCM can represent with cause and effect between preconceptions and misconceptions that students have about scientific phenomenon. An FAM which represents a neurallike memory for memorizing causal relationships is used to diagnose causes of misconceptions in learning. This study will present a new method for more autonomous and intelligent system than a model to diagnose misconceptions that was being done with classical methods in learning and may contribute as an intelligent tutoring system for learning diagnosis within various educational contexts.

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Gesture Spotting using Fuzzy Garbage Model and User Adaptation (퍼지 가비지 모델과 사용자 적응을 이용한 의미 있는 동작 검출)

  • Yang, Seung-Eun;Park, Kwang-Hyun;Jang, Hyo-Young;Do, Jun-Hyeong;Huh, Sung-Hoi;Bien, Zeung-Nam
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.681-687
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    • 2007
  • 첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

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Fuzzy Rule Reduction Algorithms and the Reconstruction of Fuzzy System using Decomposition of Nonlinear Functions (비선형 함수의 분해를 이용한 퍼지시스템의 재구성과 퍼지규칙수 줄임 알고리즘)

  • 유병국
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.2 no.2
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    • pp.95-102
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    • 2001
  • Fuzzy system is capable of uniformly approximating any nonlinear function over compact input space. The applications of fuzzy system, however, have been primarily limited by the need for large number of fuzzy rules, in particular, for the high-order nonlinear system. In this paper, we propose the reconstruction methods of fuzzy systems, parallel type and cascade, based on the decomposition of some classes of high-order nonlinear functions. Using the both types appropriately, we can reduce the number of fuzzy rules geometrically. It can be applied to the fuzzy system that has an online adaptive structure. Two examples of adaptive fuzzy sliding mode control are shown in the computer simulations to verify the validity of the proposed algorithm.

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the Novel Learning Method of Fuzzy Min-Max Neural Network by Using the Reinforcement Learning (강화 학습을 이용한 퍼지 최소-최대 신경망의 학습 방법)

  • 곽병동;박광현;변증남
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.1259-1262
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    • 2003
  • 퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.

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A Study on Automatic Navigation of Ship Using Artificial Intelligence Method (인공지능 방법을 이용한 선박 자동 항해에 관한 연구)

  • Jae-Hyun Lee;Sung-In Kang;Sang-Bae Lee
    • Journal of the Korean Institute of Navigation
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    • v.24 no.4
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    • pp.235-246
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    • 2000
  • 인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.

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A High-speed Fuzzy Controller with Integer Operations on GUI Environments (GUI 환경에서의 정수형 연산만을 사용한 고속 퍼지제어기)

  • Kim, Jong-Hyuk;Son, Ki-Sung;Lee, Byung-Kwon;Lee, Sang-Gu
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.4
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    • pp.373-378
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    • 2002
  • In fuzzy inferencing, most of conventional fuzzy controllers have problems of speed down in floating point operations of fuzzy membership functions in (0,1) as compared with integer operations. Therefore, in this paper, we propose a high-speed fuzzy controller with only integer operations. In this, for fast fuzzy computations, we use a scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the set of the closest integer pixels. We also implement a GUI (Graphic User Interface) application program for the convenient environments to modify and input fuzzy membership functions.

Improving the Performance of Fuzzy Classification Using Membership Function Learning (소속 함수 학습을 이용한 퍼지 분류의 성능 개선)

  • 곽동헌;김명원
    • 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.

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