Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
/
v.4
no.6
/
pp.175-186
/
1996
In Advanced Vehicle Control System(AVCS), Autonomous Intelligent Cruise Control(AICC) is generally understood to be a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technoloties. AICC is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. This paper presents a fuzzy control algorithm to develop the AICC system. The control performance was studied information of vehicles using computer simulations. The most improtant aspects of the work reported here are the adoption of the fuzzy adaptive control law, and the use of filtering concept to reduce the slinky effects that may appear in a formation of vehicles equipped with AICC systems. The simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy adaptive AICC system and its beneficial effects on traffic flow.
Wireless sensor networks are comprised of sensor nodes with resource-constrained hardware. Nodes in the sensor network without adequate protection may be compromised by adversaries. Such compromised nodes are vulnerable to the attacks like false reports injection attacks and false data injection attacks on legitimate reports. In false report injection attacks, an adversary injects false report into the network with the goal of deceiving the sink or the depletion of the finite amount of energy in a battery powered network. In false data injection attacks on legitimate reports, the attacker may inject a false data for every legitimate report. To address such attacks, the probabilistic voting-based filtering scheme (PVFS) has been proposed by Li and Wu. However, each cluster head in PVFS needs additional transmission device. Therefore, this paper proposes a fuzzy logic-based false report detection method (FRD) to mitigate the threat of these attacks. FRD employs the statistical en-route filtering scheme as a basis and improves upon it. We demonstrate that FRD is efficient with respect to the security it provides, and allows a tradeoff between security and energy consumption, as shown in the simulation.
Though there have been many methods to detect features in spatial domain, in the case of a compressed image it has to be decoded, processed and encoded again. Alternatively, we can manipulate a compressed image directly in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain that has been used for compressing videos or images in the standards like MPEG and JPEG. In our previous work we proposed a model-based discontinuity evaluation technique in the DCT domain that had problems in the rotated or non-ideal discontinuities. In this paper, we propose a fuzzy filtering technique that consists of height fuzzification, direction fuzzification, and forty filtering of discontinuities. The enhancement achieved by the fuzzy tittering includes the linking, thinning, and smoothing of discontinuities in the DCT domain. Although the detected discontinuities are rough in a low-resolution image for the size (8${\times}$8 pixels) of the DCT block, experimental results show that this technique is fast and stable to enhance the qualify of discontinuities.
In many sensor network applications, sensor nodes are deployed in open environments, and hence are vulnerable to physical attacks, potentially compromising the node's cryptographic keys. False sensing report can be injected through compromised nodes, which can lead to not only false alarms but also the depletion of limited energy resource in battery powered networks. Fan Ye et al. proposed that statistical en-route filtering scheme(SEF) can do verify the false report during the forwarding process. In this scheme, the choice of a partition value represents a trade off between resilience and energy where the partition value is the total number of partitions which global key pool is divided. If every partition are compromised by an adversary, SEF disables the filtering capability. Also, when an adversary has compromised a very small portion of keys in every partition, the remaining uncompromised keys which take a large portion of the total cannot be used to filter false reports. We propose a fuzzy-based adaptive partitioning method in which a global key pool is adaptively divided into multiple partitions by a fuzzy rule-based system. The fuzzy logic determines a partition value by considering the number of compromised partitions, the energy and density of all nodes. The fuzzy based partition value can conserve energy, while it provides sufficient resilience.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.11
/
pp.41-45
/
2010
Image processing techniques are fundamental in human vision-based image information processing. There have been widely studied areas such as image transformation, image enhancement, image restoration, and image compression. One of research subgoals in those areas is enhancing image information for the correct information retrieval. As a fundamental task for the image recognition and interpretation, image enhancement includes noise filtering techniques. Conventional filtering algorithms may have high noise removal rate but usually have difficulty in conserving boundary information. As a result, they often use additional image processing algorithms in compensation for the tradeoff of more CPU time and higher possibility of information loss. In this paper, we propose a Fuzzy Mask Filtering algorithm that has high noise removal rate but lesser problems in above-mentioned side-effects. Our algorithm firstly decides a threshold based on fuzzy logic with information from masks. Then it decides the output pixel value by that threshold. In a designed experiment that has random impulse noise and salt pepper noise, the proposed algorithm was more effective in noise removal without information loss.
In this paper, the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy state estimation scheme, which is suggested for a steady state estimator using standard Kalman filter theory with uncertainties. In that case, the steady state with uncertain can be represented by the TS fuzzy model structure, which is further rearranged to give a set of uncertain linear model using standard Kalman filter theory. And then the unknown uncertainty is regarded as an additive process noise. To optimize fuzzy system, we utilize the genetic algorithm. The steady state solutions can be found for proposed linear model then the linear combination is used to derive a global model. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.
This paper describes the development or a closed-loop Strapdown Attitude Reference System (SARS) algorithm integrated filtering estimator for determining attitude reference for railway and aviation system using fuzzy inference. The SARS consists of 3 single-axis rate gyms in conjunction with 2 single-axis accelerometers. For optimal values of fuzzy systems, we utilize on-line scheduling method for initial values and then use genetic algorithms for fine tuning. Implementation using experimental test data of unmanned aerial vehicle has been performed in order to verify the estimation. The proposed fuzzy inference based SARS demonstrate that more accurate performance can be achieved in comparison with conventional one. The estimation results were compared with the on-board vertical gyro as the reference standard.
In this paper, we present an interpolation schema for image resolution enhancement using fuzzy logic. Proposed algorithm can recover both low and high frequency information in image data. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially details in the original image. In our fuzzy approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the properties of the input image data. The proposed interpolation algorithm is performed in three step. First logic reasoning is applied to coarsely interpret the high frequency information. These results are combined to obtain the optical output. Using our approach, resolution of the original image can be applied to various kind of image processing topics such as image enhancement, subpixel edge detection, and filtering.
In this paper, we could analyze and compare with the generalized Recurrent neural networks and the Recurrent neural networks applying the fuzzy. The total system is digitalized in order to be filtering the image, and the fuzzy is applied to the generalized Recurrent in order to be fast the operation speed. So the fuzzified Recurrent neural networks are completely removed to the included noise in the image, and could converge on a certain value as controlling the weight and iteration frequency corresponding to the desired target value. Also, that values are compared and analysed using MSE and PSNR. When applying to the image which is included to the noise in the generalized Recurrent and the Recurrent applying the fuzzy, the Recurrent applying the fuzzy is shown the superiority at the noise and the fixed convergence part through MSE and PSNR in the computer simulations.
In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.
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.