Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.246-251
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2001
In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce system management. Fuzzy theory is very useful method where keywords have vague conditions and system must process that conditions. So, using fuzzy theory, we proposed the model that can process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition.
Fuzzy Controller is a system that displays a person's thoughts using membership function and IF-THEN rules. With the help of specialists' knowledge, rule bases can be explained in easy language. Furthermore Fuzzy Controller has strong resistance against turbulence. Its performance is especially prominent when targets cannot be measured in mathematic methods because the fuzzy controller can measure the output using only the relations between the input and output. But Fuzzy System has a problem that is calculation speed. I suggest you a theory to solve it. I applied a theory to inverted pendulum. Because it is represent of nonlinear system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.6
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pp.821-827
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1995
This paper presents a process control language for constructing multiloop control system. which include advanced control algorithms. In order to make controller, this language uses function blocks that do specific operations. Then, the total control algorithm is a set of function blocks, of which each block is represented as a function code. The function code is a line of simple ASCII codes denoting function, input, output, parameters. It is possible to use variables as input/output port of any block. Compared with other language using function block concept, the proposed one enables to use advanced control algorithms undefinitely, such as fuzzy, neural network, predictive controller, etc., because vector and matrix variables as input/output can be used freely in this language. To raise flexibility, we put an intermediate level, which is C-language code, between function code and target-dependent operation code.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.05a
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pp.79-84
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2000
우리가 일상적으로 사용하는 말속에는 모호한 표현들이 많이 들어있다. 예를 들어, '젊다', '크다', '어느 정도' 등의 표현들은 정해진 값을 갖는 말들이 아니다. 가장 보편화된 RDBMS에서의 질의어인 SQL(Structured Query Language, 이하 SQL)은 데이터베이스에서 허용된 값, 즉 정량적인 값들에 대해서만 질의할 수 있도록 되어 있다. '젊은 여자' 혹은 '20세 정도의 여자'라는 질의는 할 수 없으며, '25세의 여자' 라는 식으로 정확한 질의만이 허용된다. 그러나 정보량이 급증하고 있고, 정보가 곧 힘이 되는 지금, 일반 사용자들도 데이터베이스에서 자신이 원하는 정보를 얻어 낼 수 있어야만 하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 일반 사용자들도 데이터베이스에서 일상적으로 사용하는 단어(이하 자연어)로 질의를 할 수 있도록 하는 FSQL에 대해 논의하고자 한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1992.06a
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pp.71-75
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1992
This paper proposes algorithm in order to classify Korean consonant phonemes same as polosives, fricatives affricates into la sounds, glottalized sounds, aspirated sounds. This three kinds of sounds are one of distinctive characters of the Korean language which don't eist in language same as English. This is thesis on classfication of 14 Korean consonants(k, t, p, s, c, k', t', p', s', c', kh, ph, ch) as a previous stage for Korean phone recognition. As feature sets for classification, LPC cepstral analysis. The eperiments are two stages. First, using short-time speech signal analysis and Mahalanobis distance, consonant segments are detected from original speech signal, then the consonants are classified by fuzzy inference. As the results of computer simulations, the classification rate of the speech data was come to 93.75%.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1990.11a
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pp.191-198
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1990
본 논문에서는 문서 자동 인식 시스템에서 다중 카테고리로 모호하게 인식되어 질 수 있는 조합 심볼을 하나의 메타 심볼로 간주하고, 이 심볼을 fuzzy set theory에 기초를 두어 분석을 하였다. 분석 과정에서는 메타 심볼이 갖는 프리미티브들의 기울기와 길이, 프리미티브들간의 연결 및 프리미티브의 위치등의 어트리뷰트들을 이용하였다. 모호성을 내재하고 있는 메타 심볼들을 ACS(Ambiguous Category Set)의 원소로 간주하였으며, ACS의 원소들은 모호성의 원인을 제공하는 부분패턴들을 공동으로 포함하고 있다. 부분패턴을 구성하고 있는 프리미티브를 분리하여 어트리뷰트 값을 측정하고, 정의한 MF(Membership 함수)의 파라메터로 사용하였다. MF에서 얻어진 MFV(Membership Function Value)는 모호한 메타 심볼이 어떤 카테고리로 분류될 수 있는지를 나타내도록 하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.317-328
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1993
본 논문은 신경망과 퍼지 이론을 결합한 한국어 철자 교정기 KSCNN(Korean Spelling Corrector using Neural Network)에 대하여 기술한다. KSCNN은 퍼셉트론(perceptron) 학습을 이용한 연상 메모리(associative memory)로 구성되며 자판 배열 특성을 고려한 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망의 입력값을 정한다. 본 철자 교정기의 장점은 인지적인 방법으로 철자를 교정하기 때문에 기존의 VA나 BNA와는 달리 오류의 종류에 영향을 받지 않으며 교정된 철자나 후보자들에 대한 견인값(attraction value)을 측정하여 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다는 데 있다. 또한, 본 논문은 실험을 통해서 퍼지 멤버쉽 함수에 의한 입력 노드의 활성화가 자판 배열특성을 고려할 수 있기 때문에 시스템의 성능을 향상시킨다는 사실을 보여준다.
A number of research studies focus on the efficacy of using such as scenario based learning. However, desirable methods have not been introduced to assess the scenario based learning. This article is to suggest a fuzzy logic based framework for scenario base learning in which more reasonable learning effects are measured. It can be solved uncertain problems of linguistic variables. Also, we suggest three measures of accuracy, comprehensibility and completeness in order to evaluate accurate effects of scenario based learning. This assessment provides the scenario to the learner in which the scenario is presented in an authentic context, and enable the learner to reach an outcome through an adequate sequence and choices. This approach enables the system to present new scenarios and outcomes based on what a user selects. In particular, the application of fuzzy logic in scenario based learning can be easily pursued certain successful path or wrong path all the way through to reach major outcome in real situation.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.184-197
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2001
In this paper, we provide the formal specification of a fuzzy object inference language and propose ICOT(Integrated C-Object Tool) as its implementation for knowledge-based programming with the disjunctive fuzzy information. The novelty of our model is that it seamlessly combines object inference and fuzzy reasoning into a unified framework without compromising a compatibility with extant databases, especially object-relational ones. In this model most of the object-oriented paradigm is successfully expressed in terms of relational constructs, tailoring fuzzy reasoning style to be well suited to the framework of the databases. It turns out to be useful in preserving its conceptual simplicity as well, since simple-to-use is one of important criteria in designing the databases. Additionally this model considerably enhanced the semantic expressiveness of data allowing disjunctive fuzzy information.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.12
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pp.2314-2318
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2010
For human-robot interaction, a robot should recognize the meaning of human behavior. In the case of static behavior such as face expression and sign language, the information contained in a single image is sufficient to deliver the meaning to the robot. In the case of dynamic behavior such as gestures, however, the information of sequential images is required. This paper proposes behavior classification by using fuzzy classifier to deliver the meaning of dynamic behavior to the robot. The proposed method extracts feature points from input images by a skeleton model, generates a vector space from a differential image of the extracted feature points, and uses this information as the learning data for fuzzy classifier. Finally, we show the effectiveness and the feasibility of the proposed method through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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