• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.469-473
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• 1996

In this paper, it is proposed a new approach to the development of the automatic vision system to e famine and repair the steam generator tubes at remote distance. In nuclear power plants, workers are reluctant of works in steam generator because of the high radiation environment and limited working space. It is strongly recommended that the examination and maintenance works be done by an automatic system for the protection of the operator from the radiation exposure. Digital signal processors are used it, implementing real time recognition and examination of steam generator tubes in the proposed vision system. Performance of proposed digital vision system is illustrated by experiment for similar steam generator model.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.300-306
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• 1991

본 논문에서는 온라인 한글 인식을 위하여 퍼지소속함수를 사용하였다. 획의 오인식으로 인한 문자의 오인식 문제를 해결하기 위하여 인식 시스템 내에서 획을 퍼지집합으로 표현하며, 자모를 인식하는데 사용되는 획의 중심점들 간의 방향은 퍼지소속 함수로 정의하여 추론한다. 본 논문에서 제시하는 퍼지추론 방법은 같은 획으로 시작되는 모든 자소에 대하여 적용되며, 애매모호한 상황하에서도 인식을 수행한다. 따라서 퍼지소속함수를 사용한 시스템은 종래에 오인식 되었던 애매한 글자들을 정확하게 인식할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.57-71
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• 1996

차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제8권2호
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• pp.19-26
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• 1989

This study, as a part of integrated human-robot ergonomics, improves the robot motion control on the robot task in the TOES/WCS whose purpose is improving the teaching task constructed in the previous study. First, the updated combined fuzzy process using a new membership function with Weber's law is constructed for the purpose of coordinate reading of the end points in the macro motion control. Second, an algorithm using the geometric analysis is desinged in order to calculate position values and posture values of the robot joints. Third, the MGSLM method is designed to remove unnecessary the robot motion control caused by the GSLM method in the micro motion control. Consequently, proposed methods in this study lessen burdcn of a human of an improvement of the robot motion control and reduce the teaching time of a human operator and inaccuracy of the teaching task, which contribute to the integrated human-robot ergonomics.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권10호
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• pp.100-112
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• 1992

In this paper, an integrated document input/output system is developed which constructs the graphic document from a text file, converts the document into encoded facsimile data, and also recognizes printed/handwritten alphanumerics and Korean characters in a facsimile or graphic document. For an output system, we develop the method which generates bit-map patterns from the document consisting of the KSC5601 and ASCII codes. The binary graphic image, if necessary, is encoded by the G3 coding scheme for facsimile transmission. For a user friendly input system for documents consisting of alphanumerics and Korean characters obtained from a facsimile or scanner, we propose a document recognition algirithm utilizing several special features(partial projection, cross point, and distance features) and the membership function of the fuzzy set theory. In summary, we develop an integrated document input/output system and its performance is demonstrated via computer simulation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.73-79
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• 2003

본 논문에서는 피치 검출과 퍼지화 패턴 매칭을 포함하는 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 개성을 표현하는 피치를 이용한 피치 패턴을 사용하고 음성의 파라미터는 2진화 스펙트럼을 사용한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함할 수 있도록 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지화 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.159-164
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• 2006

In recent, the marine engine of a large size is being realized a lower speed, longer stroke and a small number of cylinders for the energy saving. Consequently the variation of rotational torque became larger than former days because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. It was necessary that algorithms have enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. This paper shows the structure of hybrid F-NFC against the delay-time and the perturbation of engine parameter as modeling uncertainties, and the design of the robust speed controller by hybrid F-NFC for the engine. And, The Parameter values of linear equation are determined by RC-GA for F-NFS. The hybrid F-NFC is combined the F-NFC and PID controller for filling up each.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.613-615
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• 2004

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만 퍼지 규칙을 이용하는 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 따라서 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해서는 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지하는 것이 필요하다. 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 함수골 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Plma, 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.309-312
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• 2001

본 연구에서는 상류부 교차로에서 발생하는 교차로 막힘 현상으로 인해 진행방향의 녹색시간의 손실이라는 장애가 발생하게되는 상황을 고려하기 위해 진행차선의 정체도를 도입하여 교통 혼잡상황에 적절히 대응할 수 있는 퍼지 교통신호 제어기를 제안한다. 먼저 입출력 공간을 균등 분할한 퍼지 교통신호 제어기를 구성하고, 소속함수 수정알고리즘에 의해 제어기를 수정한다. 실험을 통해 고정식 제어기, 균등 분할한 제어기와 수정된 제어기의 성능을 교차로 지체시간, 진입율과 통과율 면에서 비교하였다. 실험 결과는 수정된 제어기가 다른 제어기들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2821-2823
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• 2002

In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.