• 에너지공학
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• 제6권1호
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• pp.19-25
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• 1997

본 논문은 각종 보조설비가 연계된 열병합발전시스템에서 가능성 퍼지이론을 이용한 단기운전계획 수립을 나타내고 있다. 가능성 퍼지이론은 계수에 퍼지성을 부여하여 해의 가능성의 범위를 구하는 이론으로서 논문에서는 열출력의 최대값에 퍼지성을 부여하였다. 시뮬레이션은 각 시간대별 열출력의 운전가능범위를 구하는 방향으로 수행되어졌으며 그 결과로서 유연한 운전범위 값을 얻었으며 효과적인 운전계획이 수립되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.53-62
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• 2007

본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.672-676
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• 2010

본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제30권3_4호
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• pp.647-653
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• 2012

In this paper, we consider fuzzy random sets as (measurable) mappings from a probability space into the set of fuzzy sets and prove a uniform strong law of large numbers for sequences of independent and identically distributed fuzzy random sets. Our results generalize those of Bass and Pyke(1984)and Jang and Kwon(1998).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.384-388
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• 1999

This paper describes an approach for synthesizing a modularized gain scheduled PD type fuzzy logic controller(FLC) of nonlinear magnetic bearing system where the gains of FLC are on-line adapted according to the operating point. Specifically the systematic procedure via root locus technique is carried out for the selection of the gains of FLC. Simulation results demonstrate that the proposed gain scheduled fuzzy logic controller yields not only maximization of stability boundary but also better control performance than a single operating point (without gain scheduling)fuzzy controller.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.150-158
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• 1998

This paper describes the classification of remotely sensed image data using fuzzy neural network, whose algorithm was obtained by replacing real numbers used for inputs and outputs in the standard back propagation algorithm with fuzzy numbers. In the proposed method, fuzzy patterns, generated based on the histogram ofeach category for the training data, are put into the fuzzy neural network with real numbers. The results show that the generalization and appoximation are better than that ofthe conventional network in determining the complex boundary of patterns.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.294-299
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• 2002

본 논문은 논문[1]에 제시된 기존의 퍼지 퍼셉트론 방법을 확장시킨 interval 제2종 퍼지 퍼셉트론을 제시한다. 본 논문에 제시된 방법에서는, 각 패턴벡터에 할당된 멤버쉽에 불확실성을 할당하여, interval 제2종 퍼지 집합으로 확장한다. 이러 한 방법에 의해 얻어진 두 개의 클래스 사이의 경계면은 기존의 crisp이나 퍼지 방법을 사용한 퍼셉트론에 비해 더 바람직한 위치로 알고리즘을 수렴시킬 수 있다. 여러 가지 실험 결과를 통해 우리는 리의 방법의 유용성을 보여줄 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1186-1191
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• 1991

This paper represents a new edge relaxation algorithm that enhances the noisy boundary informations in images. The proposed algorithm employes relaxation process that reduces or eliminates ambiguities of derivative operator response via contextual informations. The contextual informations are the neighborhood patterns of a central edge which are estimated using fuzzy pattern matching technique. The algorithm is developed on crack edges. Experimental results show that the proposed scheme is effective even for noisy images or low contrast images.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.11-13
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• 2010

Combined with the indeterminate boundaries of spatial objects, n:m correspondences makes an object-based matching be a complex problem. In this study, we model the boundary of a polygon object with fuzzy model and describe their overlapping relations as a weighted bipartite graph. Then corresponding pairs including 1:0, 1:1, 1:n and n:m relations are identified using a spectral singular value decomposition.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.164.2-164
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• 2001

Sliding mode control (SMC) with variable nonlinear boundary layer is proposed. Two Fuzzy logic controllers (FLCs) are used to decide both boundary layer thickness and nonlinear interpolation using sigmoid function in the boundary layer. The nonlinear interpolation in the boundary layer suing FLC reduces stead state error and chattering. Sigmoid function is used to nonlinear interpolation in the boundary layer sigmoid function parameter with FLC. To demonstrate its performance, the Proposed control algorithm is applied to a simple nonlinear system.