The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.3
no.3
/
pp.449-459
/
1996
The main goal of this paper is to introduce a novel definition for fuzzy mathematical morphology and a neural network implementation. The generalized- mean operator plays the key role for the definition. Such definition is well suited for neural network implementation. The first stage of the shared-weight neural network has adequate architecture to perform morphological operation. The shared- weight network performs classification based on the features extracted with the fuzzy morphological operation defined in this paper. Therefore, the parameters for the fuzzy definition can be optimized using neural network learning paradigm. Learning rules for the structuring elements, degree of membership, and weighting factors are precisely described. In application to handwritten digit recognition problem, the fuzzy morphological shared-weight neural network produced the results which are comparable to the state-of art for this problem.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.9
/
pp.19-24
/
2010
The number of automobiles are continuously increasing in Korea since 1990's and it causes frustrating commuting traffic and holyday traffic. Meanwhile, the obsolete traffic signal control system is still under static control based on the aggregated traffic statistics thus it is not sufficiently adaptive in real world traffic situation that changes in real time. Thus, in this paper, we propose an adaptive signal control system using fuzzy control technology that can react to real time traffic situations. The method computes the priority of signal phases based on the number of waiting automobiles and occupying time on intersection using fuzzy membership functions. The phase with highest priority obtains "proceed" signal. Also, the duration of this "proceed" signal is determined based on the ratio of number of waiting automobiles of given phase and total number of waiting automobiles on intersection. In experiment, we show that the proposed fuzzy control system is better than the static control system for all sorts of traffic congestion situations by simulation.
This paper introduces a risk graph which is one method for determining the SIL as a measure of the effectiveness of signaling system. The purpose of this research is to make up for the weakness of the qualitative determination, which has input value ambiguity and a boundary problem in the SIL range. The fuzzy input valuable consists of consequence, exposure, avoidance and demand rate. The fuzzy inference produces forty eight fuzzy rule by adapting the calibrated risk graph in the IEC 61511. The Max-min composition is utilized for the fuzzy inference. The result of the fuzzy inference is the fuzzy value. Therefore, using the de-fuzzification method, the result should be converted to a crisp value that can be utilized for real projects. Ultimately, the safety requirement for hazard is identified by proposing a SIL result with a tolerable hazard rate. For the validation the results of the proposed method, the fuzzy risk graph model is compared with the safety analysis of the signaling system in CENELEC SC 9XA WG A10 report.
In this paper, we propose a new clustering combination based on numerical data driven for rule generation mechanism. In large and complicated space, a clustering method can obtain limited performance results. To overcome the single clustering method problem, hybrid combined methods can solve problem to divided simple cluster estimation. Fundamental structure of the proposed method is combined by mountain clustering and modified Chen clustering to extract detail cluster information in complicated data distribution of non-parametric space. It has automatic rule generation ability with advanced density based operation when intelligent systems including neural networks and fuzzy inference systems can be generated by clustering results. Also, results of the mechanism will be served to information of decision support system to infer the useful knowledge. It can extend to healthcare and medical decision support system to help experts or specialists. We show and explain the usefulness of the proposed method using simulation and results.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.37
no.6
/
pp.949-963
/
2017
This study present an efficient way of operating drainage pump station as part of nonstructural measures for reducing urban flood damage. The water level in the drainage pump station was forecast using Neuro-Fuzzy and then operation rule of the drainage pump station was determined applying the genetic algorithm method based on the predicted inner water level. In order to reflect the topographical characteristics of the drainage area when constructing the Neuro-Fuzzy model, the model considering spatial parameters was developed. Also, the model was applied a penalty type of genetic algorithm so as to prevent repeated stops and operations while lowering my highest water level. The applicability of the development model for the five drainage pump stations in the Mapo drainage area was verified. It is considered to be able to effectively manage urban drainage facilities in the development of these operating rules.
The Ubiquitous Healthcare business are growing recently by medical service development. According to this environment, many healthcare service model have been studying and suggested. At the same time, medical world market has been reorganized into a traditional medical science out of the west medical science. But in spite of this trend, domestic U-Healthcare market in traditional medical science is for lack of profit service model. So it is true that the presentation is demanded from oriental medicine U-Healthcare service model these days in oriental field. Thus, in this paper we propose the healthcare service model that can be applied to the oriental field efficiently. Our method is based on fuzzy rule method that analyze the patient data by CDSS processing. In experiment, proposed method is more profitable and efficient than west service model. For future works, we will research about the standardization and security of processed data.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
/
v.17
no.1
/
pp.53-60
/
2011
In this study, the priority was assessed and the compensation relationships were analyzed with regard to the issue of port development with conflicts among decision makers. First, the assessment factors were selected by the relevant literatures on port development, and fuzzy structure modeling was used to select assessment factors via structuralization analysis. Second, the local residents, port users, and local government were chosen as the main port-development related entities, and the analytic hierarchy process was used to calculate the total assessment value. Third, the justice based on majority power rule method was used as an assessment method that would minimize the amount of complaints according to the total assessment results and the alternative selection when a partnership was formed among the assessment entities. Moreover, the compensation issue according to the alternative selection was quantified, and the compensation relationships were analyzed. As a result, it was found that port development in Busan must be the top priority in terms of port development in South Korea, that awareness of environmental issues must be promoted among the port users, and that the local governments must promote environmental incentive policies for Environment-friendly port development.
In the future network such as Internet of Things (IoT), the number of computing devices are expected to grow exponentially, and each of the things communicates with the others and acquires information by itself. Due to the growing interest in IoT applications, the broadcasting in Opportunistic ad-hoc networks such as Machine-to-Machine (M2M) is very important transmission strategy which allows fast data dissemination. In distributed networks for IoT, the energy efficiency of the nodes is a key factor in the network performance. In this paper, we propose a fuzzy logic based probabilistic multi-hop broadcast (FPMCAST) algorithm which statistically disseminates data accordingly to the remaining energy rate, the replication density rate of sending node, and the distance rate between sending and receiving nodes. In proposed FPMCAST, the inference engine is based the fuzzy rule base which is consists of 27 if-then rules. It maps input and output parameters to membership functions of input and output. The output of fuzzy system defines the fuzzy sets for rebroadcasting probability, and defuzzification is used to extract a numeric result from the fuzzy set. Here Center of Gravity (COG) method is used to defuzzify the fuzzy set. Then, the performance of FPMCAST is evaluated through a simulation study. From the simulation, we demonstrate that the proposed FPMCAST algorithm significantly outperforms flooding and gossiping algorithms. Specially, the FPMCAST algorithm has longer network lifetime because the residual energy of each node consumes evenly.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
/
v.50
no.7
/
pp.339-349
/
2001
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.11
no.4
/
pp.359-365
/
2001
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using fuzzy basis function expansion(FBFE) based on virus evolutionary genetic algorithm (VEGA). In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. To resolve these problems of nonlinear filtering technique, by appling artificial intelligent technique to the tracking control of moving targets, we combine the advantages of both traditional and intelligent control technique. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of extended Kalman filter, by combining FDFE, which has the strong ability for the approximation, with VEGA, which prevent GA from converging prematurely in the case of lack of genetic diversity of population, and by idenLifying the parameters and rule numbers of fuzzy basis function simultaneously, we can reduce the tracking error of EKF. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.