• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.559-566
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• 2004

In general, the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions appearing in the rules are represented by real values between zero and one. If it can allow the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions to be represented by interval -valued fuzzy sets, then it can allow the reasoning of rule-based systems to perform fuzzy reasoning in more flexible manner. This paper presents fuzzy Petri nets and proposes an interval-valued fuzzy backward reasoning algorithm for rule-based systems based on fuzzy Petri nets Fuzzy Petri nets model the fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system, where the certainty factors of the fuzzy propositions appearing in the fuzzy production rules and the certainty factors of the rules are represented by interval-valued fuzzy sets. The algorithm we proposed generates the backward reasoning path from the goal node to the initial nodes and then evaluates the certainty factor of the goal node. The proposed interval-valued fuzzy backward reasoning algorithm can allow the rule-based systems to perform fuzzy backward reasoning in a more flexible and human-like manner.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.340-345
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• 2006

본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.4
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• pp.115-124
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• 2004

This paper presents a weighted fuzzy backward reasoning algorithm for rule-based systems based on weighted fuzzy Petri nets. The fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system are modeled by weighted fuzzy Petri nets, where the truth values of the propositions appearing in the fuzzy production rules and the certainty factors of the rules are represented by fuzzy numbers. Furthermore, the weights of the propositions appearing in the rules are also represented by fuzzy numbers. The proposed weighted fuzzy backward reasoning generates the backward reasoning path from the goal node to the initial nodes and then evaluates the certainty factor of the goal node. The algorithm we proposed can allow the rule-based systems to perform weighted fuzzy backward reasoning in more flexible and human-like manner.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.1
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• pp.203-209
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• 2016

In this paper, we introduce a fuzzy inference systems for nonlinear inference using fuzzy cluster. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear inference causes the problem that the number of fuzzy rules increases exponentially if the input vectors increase. To handle this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are designed by dividing the input vector space in the scatter form using fuzzy clustering algorithm which expresses fuzzy cluster. From this method, complex nonlinear process can be modeled. The premise part of the fuzzy rules is determined by means of FCM clustering algorithm with fuzzy clusters. The consequence part of the fuzzy rules have four kinds of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are estimated by using the standard least-squares method. And we use the data widely used in nonlinear process for the performance and the nonlinear characteristics of the nonlinear process. Experimental results show that the non-linear inference is possible.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.3
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• pp.398-403
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• 2006

In this paper, we describe a fuzzy threshold selection technique for feature extraction in digital color images. this is achieved by the formulation a fuzzy inference system that evaluates threshold for feature configurations. The system uses two fuzzy measures. They capture desirable characteristics of features such as dependency of local intensity and continuity in an image. We give a graphical description of a nonlinear sketch feature extraction filter and design the fuzzy inference system in terms of the characteristics of the feature. Through the design, we provide selection method on the choice of a threshold to achieve certain characteristics of the extracted features. Experimental results show the usefulness of our fuzzy threshold inference approach which is able to extract features without human intervention.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.261-264
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이었다. 본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.4
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• pp.18-32
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• 1995

Fuzzy rules, developed by experts thus far, may be often inconsistent and incomplete. This paper proposes a new methodology for automatic generation of fuzzy rules which are nearly complete and not inconsistent. This is accomplished by simulating a knowledge gathering process of humans from control experiences. This method is simpler and more efficient than existing ones. It is shown through simulation that our method even generates better rules than those generated by experts, under fine tuned parameters.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.343-345
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• 2016

본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화하고, 군집화 된 색채 정보의 중심 벡터 값들을 퍼지화 한다. 퍼지화 된 색채 정보의 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화 한다. 비퍼지화 된 결과를 적용하여 아동의 심리 상태를 분석한다. 제안된 방법을 실험하여 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 심리 상태와 비교한 결과, 제안된 심리 분석 방법이 알슐러와 해트윅의 색채에 따른 심리 상태 분석 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.3
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• pp.50-56
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• 2001

As the fuzzy control is applied to servo system, the hardware implementation of the fuzzy information systems requires the high speed operations, short real time control and the small size systems. The aims of this study is to develop hardware of the fuzzy information systems to be apply to servo system. In this paper, we propose a calculation method of approximate reasoning for fuzzy control based on $\alpha$ -level set decomposition of fuzzy sets by quantize $\alpha$ -cuts. This method can be easily implemented with analog hardware. The influence of quantization Bevels of $\alpha$-cuts on output from fuzzy inference engine is investigated. It is concluded that 4 quantization levels give sufficient result for fuzzy control performance of dc servo system. The hardware implementation of proposed operation method and of the defuzzification by gravity center method which is directly converted to PWM actuating signal is also presented. It is verified useful with experiment for dc servo system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.