Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.457-459
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2018
지난 해 롤스로이스의 무인 선박 개발 프로젝트(AAWA) 본격화 등 선박과 관련된 무인 자동화 기술 개발이 활발해지면서 국내의 R&D 사업이 많이 증가하였다. 특히 국내에서는 퍼지 모델을 이용한 RVC 지능 시스템 등 퍼지 이론을 사용한 기술들이 최근까지도 발표되고 있다. 퍼지 모델을 결정하기 위해선 해당 시스템에 대한 전문 지실뿐만이 아니라 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 대부분의 연구에서 시뮬레이터가 제작되는 비용과 시간에도 불구하고 해당 퍼지 모델을 위해서만 쓰이게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 퍼지 모델을 반복 실험할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였으며 기존의 퍼지 모델 일부를 본 시뮬레이터에 적용하여 같은 실험을 할 수 있음을 보이고 이를 통해 퍼지 모델을 만드는데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.141-144
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2000
현재 로프제조 공정, 전차 트롤리선 가설공사는 장력의 제어가 필요하지만 거의 수동으로 행하고 있는 실정이고 제품의 균질성과 생산성 향상을 위하여 제조 공정의 자동화가 필요하다. 따라서 전차의 트롤리선 가설공사는 드럼에 감긴 케이블을 풀어주고 양단의 장력을 일정히 유지하도록 조절할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현수형 가선 케이블 가설장치의 자동화이다. 본 논문은 제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 작성하고 이것에 장력을 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어 방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형인 동시에 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하여 시스템을 구성하고 시뮬레이션 실험에 의해 그 유효성을 평가하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.1
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pp.29-35
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2021
While the population of pet dogs and pet-related markets are increasing, there is no convenient and reliable tool for pet health monitoring for pet owners/caregivers. In this paper, we propose a mobile platform-based pre-diagnosis system that pet owners can use for pre-diagnosis and obtaining information on coping strategies based on their observations of the pet dog's abnormal behavior. The proposed system constructs symptom-disease association databases for 100 frequently observed diseases under veterinarian guidance. Then, we apply the possibilistic fuzzy C-means algorithm to form the "probable disease" set and the "doubtable disease" set from the database. In the experiment, we found that the proposed system found almost all diseases correctly, with an average of 4.5 input symptoms and outputs 1.5 probable and one doubtable disease on average. The utility of this system is to alert the owner's attention to the pet dog's abnormal behavior and obtain an appropriate coping strategy before consult a veterinarian.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_1
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pp.225-230
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2023
This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.
The current recommendation systems have problems including the difficulty of figuring out whether they recommend items that actual users have preference for or have simple interest in, the scarcity of data to recommend proper items due to the extremely small number of users, and the cold-start issue of the dropping system performance to recommend items that can satisfy users according to the influx of new users. In an effort to solve these problems, this study implemented a movie recommendation system to ensure user satisfaction by using the Fuzzy-Analytic Hierarchy Process, which can reflect uncertain situations and problems, and the data partition algorithm to group similar items among the given ones. The data of a survey on movie preference with 61 users was applied to the system, and the results show that it solved the data scarcity problem based on the Fuzzy-AHP and recommended items fit for a user with the data partition algorithm even with the influx of new users. It is thought that research on the density-based clustering will be needed to filter out future noise data or outlier data.
There is a system of mandating the allocation of support to small business in certain percentage or more to facilitate technological innovation at small business. Trying to assess small business R&D projects, which receive a budget of three trillion won or more from the government every year, for their possibilities of success, a group of experts perform a technological evaluation with their technologies and their difficulty levels and review closely the possibilities of their commercialization and success. Used in such a review, the Analytic Hierarchy Process technique cannot make an objective judgment of evaluation criteria for evaluation items and guarantee the professionalism and fairness of small business R&D projects due to the inherent ambiguity and uncertainty of the evaluation criteria. This study proposed an R&D evaluation system based on Fuzzy-AHP for small business to provide objective weight for the evaluation items and assess the possibilities of such projects' success. The evaluation criteria were make objective as they were applied as section values based on triangular fuzzy numbers. Weight was assigned and applied according to the management guidelines of supportive projects for small business' technological development so that it could be reflected on actual assessment. The findings of the study will be helpful for reflecting the scoring weight of these evaluation items again when an expert is appointed for a new project and guaranteeing the professionalism and fairness of small business R&D project based on them.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.146-151
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2010
This paper proposes a rank-based control method of mutation probability for improving the performances of genetic algorithms (GAs). In order to improve the performances of GAs, GAs should not fall into premature convergence phenomena and should also be able to easily get out of the phenomena when GAs fall into the phenomena without destroying good individuals. For this, it is important to keep diversity of individuals and to keep good individuals. If a method for keeping diversity, however, is not elaborately devised, then good individuals are also destroyed. We should devise a method that keeps diversity of individuals and also keeps good individuals at the same time. To achieve these two objectives, we introduce a rank-based control method of mutation probability in this paper. We set high mutation probabilities to lowly ranked individuals not to fall into premature convergence phenomena by keeping diversity and low mutation probabilities to highly ranked individuals not to destroy good individuals. We experimented our method with typical four function optimization problems in order to measure the performances of our method. It was found from extensive experiments that the proposed rank-based control method could accelerate the GAs considerably.
In this paper, we propose a modified FCM (MFCM) algorithm to solve the problems of the FCM algorithm and the fuzzy clustering algorithm using an average intracluster distance (FCAID). The MFCM algorithm grants the regular grade of membership in the small size of cluster. And it clears up the convergence problem of objective function because its objective function is designed according to the grade of membership of it, verified, and used for clustering data. So, it can solve the problem of the FCM algorithm in different size of cluster and the FCAID algorithm in the convergence problem of objective function. To verify the MFCM algorithm, we compared with the result of the FCM and the FCAID algorithm in data clustering. From the experimental results, the MFCM algorithm has a good performance compared with others by classification entropy.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.3
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pp.185-191
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2007
Remote sensing images are multispectral image data collected from several band divided by wavelength ranges. The classification of remote sensing images is the method of classifying what has similar spectral characteristics together among each pixel composing an image as the important algorithm in this field. This paper presents a pattern classification method of remote sensing images by applying a possibilistic fuzzy c-means (PFCM) algorithm. The PFCM algorithm is a hybridization of a FCM algorithm, which adopts membership degree depending on the distance between data and the center of a certain cluster, combined with a PCM algorithm, which considers class typicality of the pattern sets. In this proposed method, we select the training data for each class and perform supervised classification using the PFCM algorithm with spectral signatures of the training data. The application of the PFCM algorithm is tested and verified by using Landsat TM and IKONOS remote sensing satellite images. As a result, the overall accuracy showed a better results than the FCM, PCM algorithm or conventional maximum likelihood classification(MLC) algorithm.
This research empirically explores the relationship between types of performance information use, decision making behaviors and performance of government organizations. We measured two types of using performance information, relevance of performance index, variety of performance information, and levels of manager intervention by surveying performance managers of each government ministry or agency and also measured performance by using performance reports. The results of fuzzy-set qualitative comparative analysis suggest that hard use and soft use have impact on performance by combining with characteristics of performance information and managers decision-making by intervening performance management processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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