Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
This study was carried out to develop a fuzzy control technique of ventilation window for controlling a temperature in a greenhouse. To reduce the fuzzy variables, the inside air temperature shop was taken as one of fuzzy variables, because the inside air temperature variation of a greenhouse by ventilation at the same window aperture is affected by difference between inside and outside air temperature, outside wind speed and the wind direction. Therefore, the antecedent variables for fuzzy algorithm were used the control error and its slop, which was same value as the inside air temperature slop during the control period, and the conclusion variable was used the window aperture opening rate. Through the basic and applicative control experiment with the control period of 3 minutes the optimum ranges of fuzzy variables were decided. The control error and its slop were taken as 3 and 1.5 times compared with target error in steady state, and the window opening rate were taken as 30% of full size of the window aperture. To evaluate the developed fuzzy algorithm in which the optimized 19 rules of fuzzy production were used, the performances of fuzzy control and PID control were compared. The temperature control errors by the fuzzy control and PID control were lower than 1.3$^{\circ}C$ and 2.2$^{\circ}C$ respectively. The accumulated operating size of the window, the number of operating and the number of inverse operating for the fuzzy control were 0.4 times, 0.5 times and 0.3 times of those compared with the PID control. Therefore, the fuzzy control can operating the window more smooth and reduce the operating energy by 1/2 times of PID control.
Park, Ji-Hyung;Lee, Seung-Soo;Kim, Sung-Ju;Lee, Seok-Ho;Yeom, Ki-Won
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.11
no.5
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pp.365-374
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2006
The ubiquitous environment is to support people in their everyday life in an inconspicuous and unobtrusive way. This environment requires information such as the person, his/her preferences, and habits which is available in the ubiquitous system. In this paper, we propose the context aware system that can provide the tailored information service for user in ubiquitous computing environment. Our system architecture is divided into 4 domain models such as context awareness, presentation, interface and inference domain. Each domain model can perform some predefined tasks independently. And we suggest the hybrid algorithm combined with fuzzy and Bayesian method in order to reason what is the suitable information for user. We show the possibility for the real application through applying the system to the TGA (Tour Guide Assistant) for Kyoungju historical site.
With regard to LED lighting devices which have currently been commercialized, LED operating sequences are being sold in a fixed state. In such a state, the external environmental factors are not taken into consideration as only the illumination environment application is considered. Currently, it is difficult to create an optimal lighting environment which can adapt to changes in external environmental factors in the ship. Therefore, it was concluded that there is a need to input the external environment value so that the optimal illumination value can be reflected in real time in order to adapt more organically and actively to the change of external environmental factors. In this paper, we used a microprocessor as an integrated management system for environmental data that changes in real time according to existing external environmental factors. In addition, a controller capable of lighting control of RGB LED module by combining fuzzy inference system. For this, a fuzzy control algorithm is designed and a fuzzy control system is constructed. The distance and the illuminance value from the external environment element are input to the sensor, and these values are converted to the optimum illumination value through the fuzzy control algorithm, and are expressed through the dimming control of the RGB LED module and the practical effectiveness of the fuzzy control system is confirmed.
As the ubiquitous technology has penetrated into almost every aspect of modern life, the research of the security technology to solve the weakness of security in the ubiquitous environment is received much attention. Because, however, today's security systems are usually based on the fixed rules, many security systems can not handle diverse situations in the ubiquitous environment appropriately. Although many existing researches on context aware security service are based on ACL (Access Control List) or RBAC (Role Based Access Control), they have an overhead in the management of security policy and can not manipulate unexpected situations. Therefore, in this paper, we propose a context-aware security service providing multiple authentications and authorization from a security level which is decided dynamically in a context-aware environment using FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm and Fuzzy Decision Tree. We show proposed model can solve typical conflict problems of RBAC system due to the fixed rules and improve overhead problem in the security policy management. We expect to apply the proposed model to the various applications using contextual information of the user such as healthcare system, rescue systems, and so on.
In this paper, we propose a fuzzy control method for improving the control performance by automatically tuning the scaling factor. The proposed method is that automatically tune the input scaling factor and the output scaling factor of fuzzy logic system through neural network. Used neural network is ADALINE (ADAptive Linear NEron) neural network with delayed input. ADALINE neural network has simple construct, superior learning capacity and small computation time. In order to verify the effectiveness of the proposed control method, we performed simulation. The results showed that the proposed control method improves considerably on the environment of the disturbance.
In this article we present the simulation results of induction motor speed regulation by direct torque control with a classic PI regulator. The MATLAB Simulink programming environment is used as a simulation tool. The results obtained, using a fuzzy logic, shows the importance of this method in the improvement of the performance of such regulation.
In this paper, we propose the Chaos Fuzzy controller to analyze the chaotic character of time series obtained from the specific plant and to predict the short-term for power consumption of the plant using the Fuzzy controller. We compared the predicted data with the active ones and checked the error generated by them after we time series of supplied power to the proposed controller. As a result of the simulation, we obtained a admirable consequence that the proposed controller can be advanced through various and accurate data acquisition, and continuous analysis of the resident and industrial environment.
Conflict resolution methodology is discussed with fuzzified Pareto frontier. Four solution concepts namely the Nash solution the generalized nash solution the kalai-Smorodinsky concept and a solution method based on a special bargaining process are examined. The solutions are also fuzzy, the corresponding payoff values are fyzzy numbers the membership functions of which are determined. Three particular cases are considered in the paper. Linear quadratic, and general nonlinear pareto frontiers with known shape are examined.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.784-789
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1994
In the mobile robot research, monitoring the present status and self-navigating the robot in various environment are signifiant. This paper treates a navigation algorithm using a fuzzy logic and a sensor system - laser range finder. The navigation algorithm using a fuzzy logic is achieved by organizing the knoweledge base for self-navigation of mobile robot. In order that mobile robot is economically arrived the goal, the knowledge base is applied to acquire the informations of moving distance, direction, and velocity in every cycle time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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