The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10B
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pp.854-861
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2003
In this paper, we proposed the fuzzy control algorithm for efficient buffer control about traffic that is connected in ATM networks. The proposed Fuzzy control algorithm has total traffic arrival ratio, buffer occupancy ratio and Fuzzy set to search for dynamic service rates in server. That is, is based on Fuzzy logic according to the arrival ratio of total traffic and buffer occupancy ratio that is happened and reasoning. Then, made reasoning result control service rates in server about traffic that is connected with defuzzification value. Performance analysis result: it was confirmed that with the proposed scheme, performance improves at cell loss rate, when compared with the existing PBS scheme.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1999.11a
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pp.119-124
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1999
A selection methodology of liquid levelmeters, especially, level sensors in non-nuclear category, to be installed in nuclear energy facilities is developed using linguistic fuzzy approaches such as fully-linguistic and semi-linguistic methods. Depending on defuzzification techniques, the linguistic fuzzy methodology leads to either linguistic (exactly, fully-linguistic) or cardinal (i.e., semi-linguistic) evaluation. For the linguistic method, for each alternative, fuzzy preference index is converted to linguistic utility value by means of a similarity measure determining the degree of similarity between fuzzy index and linguistic ratings. For the cardinal method, the index is translated to cardinal overall utility value. According to these values, alternatives of interest are linguistically or numerically evaluated and a suitable alternative can be selected. Under given selection criteria, the suitable selections out of some liquid levelmeters for nuclear facilities are dealt with using the linguistic fuzzy methodology proposed. Then, linguistic fuzzy evaluation results are compared with qualitative result available in the literature. It is found that as to a suitable option the linguistic fuzzy selection is in agreement with the qualitative selection. Additionally, the comparative study shows that the fully-linguistic method using adequate scale system facilitates linguistic interpretation regarding evaluation results.
This study applies fuzzy functions to improve image quality under the assumption that uncertainty of image information due to low contrast is based on vagueness and ambiguity of the brightness pixel values. To solve the problem of low contrast images whose brightness distribution is inclined, we use the k-means algorithm as a parameter of the fuzzy function, through which automatic critical points can be found to differentiate objects from background and contrast between bright and dark points can be improved. The fuzzy function is presented at the three main stages presented to improve image quality: fuzzification, contrast enhancement and defuzzification. To measure improved image quality, we present the fuzzy index and entropy index and in comparison with those of histogram equalization technique, it shows outstanding performance.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.742-746
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2006
Evaluation of learning ability of students is classified a step of diagnostic, formative and summative evaluation. This step-by-step evaluation is the standard of synthesis judgement, from a student's prior learning of preparation state to devotion of learning process and even learning result. In this paper, we propose the method of synthesis learning evaluation which is considered evaluation of each step in using fuzzy inference. In order to get objective evaluation of learning ability, we applied to the weights by evaluation steps. And we reflected defuzzification values of final evaluation membership function interval obtained by fuzzy inference about diagnostic, formative and summative evaluation. As a result, it processes definite inference ensures objectivity and shows validity of the synthesis evaluation method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.1
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pp.122-129
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2008
The direct torque control method of an inverter fed squirrel cage typed induction motor using fuzzy logic controller has been proposed. This method is suitable for the traction which requires a fast torque response during the star-up and step change. The fuzzy control algorithm based upon the control principles of conventional DSC(Direct Self Controller) is developed. The fuzzy algorithm is tarried out by defuzzification strategy of the fuzzy output extracted from the possibility distribution of an inferred fuzzy control rule. The flux and torque of an induction motor are estimated by the dynamic model of the rotor flux field-oriented scheme which has decoupling characteristics and excellent dynamic response over a wide speed range. The proposed controller shows a good dynamic response. Moreover, since the fuzzy controller possesses highly adaptive capability, the performance of fuzzy controller is quite robust and insensitive to the motor parameters and change of operation conditions.
The hardware of an LED lighting control system for coastal lighting at coastal pier entrance consists of a power supply unit, an AVR control unit, a CLCD output unit, an LED control unit, a scenario selection switch unit, and an operation speed display unit. It is made of an 8-channel. The CPU used ATmega128 and the FET was used to control the current signal. To operate the CPU, DC 12V was converted to DC 5V using a regulator 7805. A heat sink was used to remove heat generated in the FET. By connecting the load LED module to the manufactured 8-channel LED lighting control system, the operation was confirmed through various production scenarios. In addition, a control system was designed to show the most suitable color for the atmosphere of the coastal pier according to the input value of temperature and illumination using a fuzzy control system. Computer simulation was then conducted. Results confirmed that fuzzy control did not need to store many data inputs due to characteristics of artificial intelligence and that it could efficiently represent many output values with simple fuzzy rules.
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.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.7
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pp.1234-1243
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1992
A systematic procedure to design fuzzy PID controllers is developed in this paper. The concept of local fuzzy control cell is proposed by introducing both an adequate global control rule and membership functions to simplify a fuzzy logic controller. Fuzzy decision is made by using algebraic product and parallel firing arithematic mean, and a defuzzification strategy is adopted for improving the computational efficiency based on nonfuzzy micro-processor. A direct method, transforming the typical output of quasi-linear fuzzy operator to the digital compensator of PID form, is also proposed. Finally, the proposed algorithm is applied to an DC-servo motor. It is found that this algorithm is systematic and robust through computer simulations and implementation of controller using Intel 8097 micro-processor.
To develop a optimized method for educing the errors associated with the estimation of portion size of foods, fuzzy-dta processing of portion size was performed. Cooked-rice was chosen as a food item. The experiment was conducted in two parts. First, to study the conceptions of respondents to bowl size(large, medium, small), 11 bowls of different size and shape were used and measured the actual weights of cooked-rice. Second, to study the conceptions of respondents to volume(1, 1/2, 1/3, 1/4), 16 different volumes of cooked-rice in bowls of same size and shape were used. Respondents for this study were 31 graduate students. After collecting the data of respondents to size and volume, fuzzy sets of size and volume were produced. The critical values were calculated by defuzzification(mean of maximum method, center of area method). The differences of the weights of cooked-rice in various bowl size and volume between the critical values and the calculated values by average portion size using in conventional methods were compared. The results hows large inter-subject variation in conception to bowl size, especially in large size. However, conception of respondents to volume is relatively accurate. Conception to bowl size seems to be influenced by bowl shape. Considering that the new fuzzy set was calculated by cartesian product(bowl size and volume), bowl shape should be considered in estimation of bowl size to make more accurate fuzzy set for cooked-rice portion size. The limitations of this study were discussed. If more accurate data for size and volume of many other food items are collected by the increased number of respondents, reducing the errors associated with the estimation of portion size of foods and rapid processing will be possible by constructing computer processing systems.
This paper proposes a new double-talk detection algorithm which is based on the fuzzy rules, in the adaptive echo canceller of telecommunication system. In this method, the two inputs of the fuzzy inference for detecting double-talk condition are used. One is the cross-correlation coefficient between the error signal and the primary signal which is the summation of the real echo signal and the near-end signal. The other one is the cross-correlation coefficient between the estimation error signal and the primary signal. The fuzzy controller makes a fuzzification for two inputs by the membership functions of trapezoid does the max-min composition using if-then rules. The composed result is defuzzificated by the center gravity method. And by defuzzificated values, the double-talt the echo path variance, and the echo path variance during the double-talk are detected. It is confirmed by computer simulation that this fuzzy double-talk detector is able to estimate the double talk and the echo path variation condition, and even track echo path variation more accurately than the conventional algorithm during the double-talk period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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