• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.91-96
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• 2003

본 논문에서는 비행물체의 운동에 기초한 지능제어 알고리즘을 사용하여 대기의 환경적 요인과 기체형태 및 추력의 인위적 요인들간의 복잡한 함수관계를 지식과 경험에 의한 제어규칙으로서 비행안정성 확보와 자율비행을 위한 비행 자세제어를 행하였다. 비행 자세제어를 위하여 사용한 지능제어기는 다변수 입력 및 출력이 가능하며 강인성을 지닌 퍼지제어기를 사용하였다. 실험을 위해 모형비행기와 자세 검출용 센서를 제작하고, 비행 전문가의 지식과 경험을 기초로 하여 작성한 제어규칙에 의하여 프로그램 된 퍼지제어기를 수 차례의 시험비행을 통해 제어규칙을 조정한 결과 안정된 자세제어를 행할 수 있었다

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.931-940
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• 2001

본 논문에서는 ATM 네트워크에서 예측할 수 없고 폭주가 가능한 입력의 트래픽 제어를 위한 Fuzzy Policing Mechanism(FPM)을 제안한다. FPM은 카운터, 감산기와 퍼지논리제어기(FLC)로 구성된다 FLC는 퍼지화기, 추론 엔진, 비퍼지화기로 구성된다. FLC의 출력은 감산기에 입력되어 카운터상태를 일정하게 조절하며 카운터는 셀의 전송을 제어하게 된다. 시뮬레이션에서는 Fluid Flow 방법에 의한 Leaky Bucket algorithm(LBM)과 FPM의 셀 손실 확률과 특성성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, FPM은 LBM보다 작은 셀 손실 확률을 얻었으며 가변적인 트래픽 자원을 효율적으로 제어했다. 그리고 특성성능에서 FPM이 좋은 응답 특성 및 선택도를 보였다.

• 한국항해학회지
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• 제14권4호
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• pp.17-30
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• 1990

Since L.A. Zadeh introduced the theory of fuzzy sets in 1965, E.H. Mamdani applied the theory to the steam engine control in 1974. Since then, scientists have shown a great deal of interests in its application to practical problems and the possibility of the application of the theory a more complicate system has been increasing greatly. In the fuzzy control, the qualitative knowledge and intuition that the operators of a system has acquired through their experience can be logically described by the Linguistic Control Rule(LCR). The algorithm of th control is made of the LCR, and th control of an object is performed by processing this algorithm implementing a computer. in this thesis, the fuzzy controller of the ship's steering system is devided into two systems, namely FC1 and FC2, according to their control function. FC1 is for the course keeping steering, wheress FC2 is for the altering of s ship's course. The characteristics of the control system were investigated through the digital computer simulation and the results were compared with those of the conventional steering system. It was found that the fuzzy control was more efficient than the conventional auto pilot system.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.15-20
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• 2009

퍼지 정보 시스템이 요구되는 다량의 데이터들은 퍼지 집합 시각화를 통한 다양한 분석을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 퍼지 데이터 집합을 벤 다이어그램을 이용하여 시각화하는 방법을 제안하였다. 여러 주제에 관련되고 관련순위를 갖는 퍼지 데이터를 대상으로 여러 주제를 동시에 갖고 있는 데이터 집합과 여러 주제를 갖고 있는 모든 데이터들의 집합, 그리고 한 주제와 관련되지 않은 데이터 집합을 효과적으로 시각화하여 사용자가 원하는 결과를 제공할 수 있도록 하였다. 또한 서로 다른 주제 클러스터를 겹치거나 포개어서 결과 데이터를 표현하므로 사용자 중심의 정보 검색을 도모한다. 이러한 방법은 웹 검색 엔진 사용자와 웹 개발자에게 원하는 웹 문서를 보다 빠르게 전달 할 수 있는 장점을 갖으며 그 외, 정보 추출과 관련된 여러 목적으로 유용하게 쓰일 수 있는 발전 가능성이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.125-132
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• 2011

기존의 화재 감시 시스템은 보통 연기, CO 혹은 온도나 온도의 변화량을 가지고 화재여부를 판단하였다. 대부분 각각의 센서에서 측정된 값을 미리 설정한 값과 비교하여 기준을 넘었을 경우에 화재라고 결정한다. 그러나 화재 가능성이 있는 상황도 정확히 예측하는 것이 화재를 예방하기 위해 요구된다. 본 연구에서는 여러 인자들 간의 조합에 의한 규칙을 생성하고, 불명확한 데이터 처리가 가능한 퍼지추론을 사용하여 화재상황을 인식하는 방식을 제안한다. 또한 퍼지추론 방식에서 지식의 일반화, 형식화의 문제점을 해결하기 위해, 화재의 특정 패턴들의 특징을 찾아서 분석하고 규칙베이스를 구축함으로써 시스템의 성능을 더욱 향상 시킨다. 화재의 레벨을 3단계(정상, 주의, 위험)로 나누고, 각 단계별로 훈련데이터를 FCM(fuzzy C-means clustering)에 의해 규칙화 하여 추론하는 시스템을 제안한다. 제안된 방식을 UCI의 삼림화재 데이터를 이용하여 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.228-231
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• 2003

This paper presents the leg trajectory generation for the quadruped robot with genetic-fuzzy algorithm. To have the nobility even at uneven terrain, a robot is able to recognize obstacles, and generates moving path of body that can avoid obstacles. This robot should have its own avoidance algorithm against obstacles, forwarding to target without collision. During walking period, n robot recognizes obstacle from external environment with a PSD and some interface, and this obstacle information is converted into proper the body rotation angle by fuzzy inference engine. After this process, we can infer the walking direction and walking distance of body, and finally can generate the optimal Beg trajectory using genetic algorithm. All these methods are verified with PC simulation program, and implemented to SERO-V robot.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.7-16
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• 2002

웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Concept ART는 문서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.375-381
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• 2010

A flooding attack, such as DoS or Worm, can be easily created or even downloaded from the Internet, thus, it is one of the main threats to servers on the Internet. This paper presents an online real-time network response system, which can determine whether a LAN is suffering from a flooding attack within a very short time unit. The detection engine of the system is based on the incremental mining of fuzzy association rules from network packets, in which membership functions of fuzzy variables are optimized by a genetic algorithm. The incremental mining approach makes the system suitable for detecting, and thus, responding to an attack in real-time. This system is evaluated by 47 flooding attacks, only one of which is missed, with no false positives occurring. The proposed online system belongs to anomaly detection, not misuse detection. Moreover, a mechanism for dynamic firewall updating is embedded in the proposed system for the function of eliminating suspicious connections when necessary.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1118-1120
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• 1993

Fuzzy logic places a considerable burden on an inference engine for applications such as control or approximate reasoning. Various neural network architectures have been proposed to deal with the computational task, and yet, maintain flexibility in the desired traits of the final system. Recently, we introduced a trainable network architecture whose nodes implement weighted Yager additive hybrid operators for fuzzy logic inference in an approximate reasoning setting. In this paper we examine the utility of such networks for control situations. We show that they are capable of learning control functions which are piece-wise monotonic in each of the variables. The learning ability is demonstrated through an example.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.444-451
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• 1999

A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.