Telecare, one of the e-healthcare services with lCT, is a promising technology which aims to monitor the state of patients and then provide the medical services appropriately in remote sites. Virtual telecare team based on the concept of virtual collaborative teams which consist of a patient, a doctor, and a telecare team, operates on a temporary basis in need. Reputation, which means the degree of a patient's belief to a doctor in consideration, is the most important factor to make the virtual telecare team trustable. In this paper, we propose the fuzzy reputation model of a virtual telecare team, which is a reputation-based trust model based on fuzzy set theory. An illustrative example is also given in order to show the applicability of the model to the concept of a virtual telecare team.
Presented is the study on design and implementation of a fuzzy system to approximately reason using measured actual storage rate in irrigation reservoirs. To design Fuzzy reasoning systems. Minimum Operation Rule by Mamdani was applied. Fuzzy variable and membership functions are determined after identifying storage-rate affecting factor and followed simulation. Hydrological model to express actual situation within drought areal boundary is generally too complex. Hereby, considering irregularity of time-rate storage change during irrigation, this system uses irrigation water and meteorological data as a IN-data. It was abvious the results were closely corresponding to the actual data observed.
In an active noise control systems, an IIR filter may cause a problem in stability beacause of its poles. For IIR filter, its poles goes sometimes out of a unit circle in a z-plane in the transition state, where the adaptive algorithm converges to the optimum value, which causes the system to diverge. Fuzzy LMS algorithm has a better convergence property than conventional LMS algorithms, but is not applicable to IIR filter because of the reasons. Stabilized adaptive algorithm could be improves stability by moving the pole of IIR filer toward the origin forcibly in the transient state, and by introducing forgetting factor to maintain the optimum convergence when it reaches to the steady state. In this paper, We proposed stabilized adaptive fuzzy LMS algorithms with IIR filter structures, for single channel active noise control with ill conditioned signal case. Computer simulations were performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제7권3호
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pp.39-55
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2017
Preeminent performance of construction industry are unattainable with poor productivity resulting in time and cost over runs. Enhancement in productivity cannot be achieved without identifying and analyzing factors that adversely affect productivity. The objective therefore is to propose a productivity analysis model to quantify the probability of effect of factors influencing productivity by using fuzzy logic incorporated with relative importance index method, for various types of construction projects. To achieve this objective, a questionnaire survey was carried out targeting respondents of Indian construction industry, from four distinct projects, namely, residential, commercial, infrastructure and industrial projects. Based on questionnaire administered, the relative importance and ranks of factors demonstrated using relative importance index method. Probability assessment model to analyze productivity was then developed by using Fuzzy Logic Toolbox of MATLAB. The applicability of the proposed model was tested in seven construction projects and the probability of impact of factors on productivity evaluated. The results of application of model in the construction firms infers that the most contributing factor groups for most of the projects were discerned to be manpower, motivation and time group.
The purposes of this study are to analyze risks of construction step BIM(Building Information Modeling) applied project and improve it. Recently, construction industry has emphasized an importance of BIM for efficient utilization of various information. In the whole life cycle of huge construction project, there are cases introducing BIM and projects applying BIM are gradually increased to the work of construction step. However, the process of communication is not established, so the contents of BIM process of construction step are just showing rough fields and concepts of working utilization, so it's restrictive to utilize BIM actively on constructions step. Through results of case study in this research, constructor risks of BIM business should be efficiently treated with Fuzzy-FMEA that is more precise than existing danger evaluation.
Improving productivity in industries is a very critical issue, and improving labor productivity is especially important in construction industry, which is a labor-intensive industry. However, researches on labor productivity in construction industry are insufficient, and most of previous studies have limitations in terms of specificity and logic. In this study, fuzzy DEMATEL method was used to structural analyze of influence factors for labor productivity in construction industry based on previous researches and expert survey. The result of this study contributes to deriving priorities for improving labor productivity.
Abdelwahed Motwakel;Adnan Shaout;Anwer Mustafa Hilal;Manar Ahmed Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.163-177
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2024
The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.
본 연구는 선행연구와 전문가 인터뷰를 통하여 경쟁력을 결정하는 주요 속성들을 추출하고 이 속성들을 토대로 구조화된 설문지 분석결과를 바탕으로 인천국제공항 항공화물 유치를 위한 경쟁력을 분석하였다. 경쟁 공항 간 항공화물 경쟁력 통합평가치의 결과에서는 창이가 가장 경쟁력이 높은 공항으로 나타났으며 푸동이 경쟁력이 가장 낮은 공항으로 나타났다. 경쟁력 순위를 살펴보면 창이>쳅락콕>인천>간사이>푸동 순이다. 또한 시나리오 평가와 퍼지 역평가 결과 인천공항은 서비스 수준을 7% 상승시키거나, 또는 서비스 수준 5%와 브랜드가치 수준 10%를 상승시킴으로써 창이공항과 대등한 경쟁력 수준을 유지할 수 있다는 결과를 제시하였다. 향후 인천공항의 개선요인과 개선의 수준을 결정시, 시나리오 분석의 결과와 역평가 결과를 상호 비교 평가하여 합리적인 의사결정을 할 필요가 있을 것이다.
본 논문에서는 FVQ-DHMM(fuzzy vector quantization-discrete hidden Markov model)에서 강인한 출력확률의 추정을 위해서 코드워드 종속 거리 정규화와 출력확률에 대한 instar 형태의 퍼지 평활화 방법을 제안한다. FVQ-DHMM은 DHMM의 변형된 모델로, 상태별 출력확률이 입력패턴에 대한 각 코드워드와의 가중치와 출력확률의 곱에 대한 합의 형태로 추정된다. FVQ-DHMM의 성능이 가중치 요소와 상태별 출력분포에 영향을 받으므로, 가중치 요소와 상태별 출력분포를 강인하게 추정하는 방법이 필요하게 된다. 실험결과, 제안된 코드워드 종속 거리 정규화(CDDN : codeword dependent distance normalization)를 적용한 방법이 기존의 FVQ-DHMM에 비해 24%의 오인식률 감소가 있었으며, 상태별 출력분포에 대해서 평활화를 적용한 경우 79%의 오식율을 감소 시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 CDDN과 퍼지 평활화의 사용이 향상된 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 FVQ-HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.
본 연구는 Fuzzy-AHP를 이용하여 한 중 카페리 피견인 트레일러 상호주행 시 장애요인의 가중치 분석을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구를 통해 1차적으로 요인을 선정한 후, 현 카페리업체에 종사 중인 화물 전문가집단과의 Indepth-Interview를 수행하여 요인을 최종 선정하였다. 선정된 상위 장애 요인은 불안정적 서비스 제공, 제한적 정책 지원, 추가 비용 발생이며, 이중 불안정적 서비스 제공이 가장 큰 장애요인으로 분석되었다. 선정된 측정변수 11가지 항목은 화물 장치장 공급 부족, 트레일러 보험 및 관리 문제, 특수장비 부족, 전문화된 인력부족, 투입 서비스 항로의 제한, 마케팅 홍보 전략의 부족, 수속 비용 증가 등이며, 이중 불균형 화물 집화에 따른 장비 회송 비용 증가가 가장 큰 장애 요인으로 분석되었으며, 서비스 항로의 제한, 특수장비 부족, 수속의 지연 및 추가 절차 발생이 그 뒤를 이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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