An emergency response system (ERS) for vessel oil spills is a complex and dynamic system comprising a number of subsystems and activities. Failures may occur during the emergency response operations, this has negative impacts on the effectiveness of the ERS. Of the classes of problems in analyzing failures, the lack of quantitative data is fundamental. In fact, most of the empirical data collected via questionnaire survey is subjective in nature and is inevitably associated with uncertainties caused by the human being's inability to provide complete judgement. In addition, incomplete information and/or vagueness of the meaning about the failures add difficulties in evaluating the effectiveness of the system. Therefore this paper proposes a framework to evaluate the ERS effectiveness by using the combination of fuzzy reasoning and evidential synthesis approaches. Based on analyzing the procedure of ERS for oil spills, the failures in the system could be identified, using Analytic Hierarchy Process(AHP)to determine the relative weight of identified failures. Fuzzy reasoning combined with evidential synthesis is applied to evaluate the effectiveness of ERS for oil spills under uncertainties last. The proposed method is capable of dealing with uncertainties in data including ignorance and vagueness which traditional methods cannot effectively handle. A case study is used to illustrate the application of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.325-333
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2016
This paper proposes controller design algorithms for a ceramic soldering iron temperature control system, and reports their effectiveness in a control experiment. Because the responses of the ceramic soldering iron temperature to the control input are non-linear and very slow, precise modeling and controller design is difficult. In this study, the temperature characteristics of a ceramic soldering iron are represented by TSK fuzzy models consisting of TSK fuzzy rules. In the fuzzy rules, the premise variable is the control input and the consequences are the transfer functions. The transfer functions in the fuzzy model were obtained from the step input responses. As the responses of the ceramic soldering iron temperature are very slow, it is difficult to obtain the complete step input responses. This paper proposes a genetic algorithm to obtain the transfer functions from an incomplete step input responses, and showed its effectiveness in examples. This paper also reports a fuzzy controller design method from the TSK fuzzy model and examples. The proposed methods were applied to the temperature control experiments of ceramic iron. The TSK fuzzy model consisted of 7 TSK fuzzy rules, and the consequences were PI controllers. The experimental results of the proposed fuzzy PI controller were superior to the linear controller and were as good as in previous studies using a fuzzy PID controller.
Uncertainty is pervasive in rock slope stability analysis due to various reasons and subsequently it may cause serious rock slope failures. Therefore, the importance of uncertainty has been recognized and subsequently the probability theory has been used to quantify the uncertainty since 1980's. However, some uncertainties, due to incomplete information, cannot be handled satisfactorily in the probability theory and the fuzzy set theory is more appropriate for those uncertainties. In this study the random variable is considered as fuzzy number and the fuzzy set theory is employed in rock slope stability analysis. However, the previous fuzzy analysis employed the approximate method, which is first order second moment method and point estimate method. Since previous studies used only the representative values from membership function to evaluate the stability of rock slope, the approximated analysis results have been obtained in previous studies. Therefore, the Monte Carlo simulation technique is utilized to evaluate the probability of failure for rock slope in the current study. This overcomes the shortcomings of previous studies, which are employed vertex method. With Monte Carlo simulation technique, more complete analysis results can be secured in the proposed method. The proposed method has been applied to the practical example. According to the analysis results, the probabilities of failure obtained from the fuzzy Monte Carlo simulation coincide with the probabilities of failure from the probabilistic analysis.
In this paper a comprehensive study for the structural control of Jacket platform with Magneto-Rheological (MR) damper is presented. The control is implemented as a closed loop feedback of the applied voltage in the MR Damper using fuzzy logic. Nine cases of combinations with MR damper are presented to complete the work. The selection of the MR damper (RD 1005-3) is based on the operating parameters (i.e., the range of frequency and displacement). Bingham model is used to obtain the control forces. The damping co-efficient of the model is obtained using empirical relationship between the voltage in the MR damper and input velocity from the structural members. The force acting on the structure is obtained from Morison equation using P-M spectrum. The results show that the reliable control was obtained when there was a continuous connection of multiple MR dampers with the lower levels of the structure. Independent MR dampers at different levels provided control within a range, while the MR dampers placed at alternate positions gave very high control.
Bentley, Peter J.;Kim, Jung-Won;Jung, Gil-Ho;Choi, Jong-Uk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.277-280
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2000
Credit evaluation is one of the most important and difficult tasks fur credit card companies, mortgage companies, banks and other financial institutes. Incorrect credit judgement causes huge financial losses. This work describes the use of an evolutionary-fuzzy system capable of classifying suspicious and non-suspicious credit card transactions. The paper starts with the details of the system used in this work. A series of experiments are described, showing that the complete system is capable of attaining good accuracy and intelligibility levels for real data.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.7
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pp.74-79
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2000
Integrating a 3D solid modeler with a general purpose FEM code, an automatic nonlinear analysis system of the 3D crack problems has been developed. A geometry model, i.e. a solid containing one or several 3D cracks is defined. Several distributions of local node density are chosen, and then automatically superposed on one another over the geometry model by using the fuzzy knowledge processing. Nodes are generated by the bucketing method, and ten-noded quadratic tetrahedral solid elements are generated by the Delaunay triangulation techniques. The complete finite element(FE) model generated, and a stress analysis is performed. In this system, burden to analysts fur introducing 3D cracks to the FE model as well as fur estimating their fracture mechanics parameters can be dramatically reduced. This paper describes the methodologies to realize such functions, and demonstrates the validity of the present system.
The thrust of this paper is to extend the notion of Plithogenic vertex domination to the basic operations in Plithogenic product fuzzy graphs (PPFGs). When the graph is a complete PPFG, Plithogenic vertex domination numbers (PVDNs) of its Plithogenic complement and perfect Plithogenic complement are the same, since the connectivities are the same in both the graphs. Since extra edges are added to the graph in the case of perfect Plithogenic complement, the PVDN of perfect Plithogenic complement is always less than or equal to that of Plithogenic complement, when the graph under consideration is an incomplete PPFG. The maximum and minimum values of the PVDN of the intersection or the union of PPFGs depend upon the attribute values given to P-vertices, the number of attribute values and the connectivities in the corresponding PPFGs. The novelty in this study is the investigation of the variations and the relations between PVDNs in the operations of Plithogenic complement, perfect Plithogenic complement, union and intersection of PPFGs.
In biometric and biomedical applications, a special transporting mechanism must be designed for the ${\mu}$TAS (micro total analysis system) to move samples and reagents through the microchannels that connect the unit procedure components in the system. An important issue for this miniaturization and integration is microfluid management technique, i.e., microfluid transportation, metering, and mixing. In view of this, this study presents an optimal fuzzy sliding-mode control (OFSMC) design based on the 8051 microprocessor and implementation of a complete microfluidic manipulated system implementation of biochip system with a pneumatic pumping actuator, a feedback-signal photodiodes and flowmeter. The new microfluid management technique successfully improved the efficiency of molecular biology reaction by increasing the velocity of the target nucleic acid molecules, which increases the effective collision into the probe molecules as the target molecules flow back and forth. Therefore, this hybridization chip was able to increase hybridization signal 6-fold and reduce non-specific target-probe binding and background noises within 30 minutes, as compared to conventional hybridization methods, which may take from 4 hours to overnight. In addition, the new technique was also used in DNA extraction. When serum existed in the fluid, the extraction efficiency of immobilized beads with solution flowing back and forth was 88-fold higher than that of free-beads.
One of the fundamental problems in wireless sensor networks is the efficient deployment of sensor nodes. The Fuzzy C-Means(FCM) clustering algorithm is proposed to determine the optimum location and minimum number of sensor nodes for the specific application space. We performed a simulation and a experiment using two rectangular and one L shape area. We found the minimum number of sensor nodes for the complete coverage of modeled area, and discovered the optimum location of each nodes. The real deploy experiment using sensor nodes shows the 94.6%, 92.2% and 95.7% error free communication rate respectively.
Throughout this paper we will let H denote the complete Heyting algebra ($H, \vee, \wedge, *$) with order reversing involution *. 0 and 1 denote the supermum and the infimum of $\emptyset$, respectively. Given any set X, any element of $H^X$ is called H-fuzzy set (or, simply f.set) in X and will be denoted by small Greek letters, such as $\mu, \nu, \rho, \sigma$. $H^X$ inherits a structure of H with order reversing involution in natural way, by definding $\vee, \wedge, *$ pointwise (sam notations of H are usual). If $f$ is a map from a set X to a set Y and $\mu \in H^Y$, then $f^{-1}(\mu)$ is the f.set in X defined by f^{-1}(\mu)(x) = \mu(f(x))$. Also for $\sigma \in H^X, f(\sigma)$ is the f.set in Y defined by $f(\sigma)(y) = sup{\sigma(x) : f(x) = y}$ ([4]). A preorder R on a set X is reflexive and transitive relation on X, the pair (X,R) is called preordered set. A map $f$ from a preordered set (X, R) to another one (Y,T) is said to be preorder preserving (inverting) if for $x,y \in X, xRy$ implies $f(x)T f(y) (resp. f(y)Tf(x))$. For the terminology and notation, we refer to [10, 11, 13] for category theory and [7] for H-fuzzy semitopogenous spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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