• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.209-214
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• 1995

일반적으로 퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조정하기란 매우 어렵다.본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써,자동으로 퍼지 규칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할수 있는 방법을 제시하였다. 본 모델은 역전파를 기본으로 한 알고리즘으로 학습하며,이 방법의 타당성을 로보트 매니퓰레이터를 통해 검증한다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1996년도 추계학술대회 논문
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• pp.107-112
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• 1996

In this paper it is proposed a new approach to the development of the automatic vision system to examine and repair the steam generator tubes at remote distance. In nuclear power plants workers are reluctant of works in steam generator because of the high radiation environment and limited working space. It is strongly recommended that the examination and maintenance works be done by an automatic system for the protection of the operator from the radiation exposure. Digital signal processors are used in implementing real time recognition and examination of steam generator tubes in the preposed vision system, Performance of proposed digital vision system is illustrated by experiment for similar steam generator model.

• 전산구조공학
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• 제4권3호
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• pp.107-115
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• 1991

지진예측을 위한 확률론적퍼지모형을 제안하였다. 제안된 모형은 지진발생에 대하여 무작위성(randomness)과 퍼지니스(fuzziness)를 같이 사용하여, 기존의 확률론에 근거한 지진예측방법을 개선할 수 있도록 하였다. 이 연구의 결과는 (a) 주어진 초과확률에 대한 지반가속도 또는 주어진 지반가속도에 대한 초과확률의 멤버쉽함수와 (b) 멤버쉽함수를 대표할 수 있는 특성값(characteristic value)이다. 확률론적 퍼지모형을 미국 Utah주의 Wasatch Front Range의 자료에 적용하여 서로 다른 연간 초과확률, 최대지반가속도에 대하여 지진도를 작성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.183-188
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• 1996

Zadeh에 의하여 소개된 퍼지 집합은 소속 함수를 이용하여 애매한 정보처리 및 추론을 가능토록 한 개념이다 Rough 집합의 개념은 Pawlak에 의하여 소개 되었으며.식별 곤란한 데이터의 분류, 축소 및 근사추론을 가능토록 한다. Pawlakl은 퍼지 집합과 Hough 집합을 서로 다른 개념으로 비교하여 서로 결합할 수 없는 것으로 정의하였다. 본 논문의 목적은 Pawlak의 정의와는 달리 퍼지 집합의 소속 함수를 Rough 집합에 적용함으로써 퍼지 집합과 Rough집합을 결합한 퍼지-rough집합의 개념을 정립하기 위한 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.626-633
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• 1995

퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조 정하기란 매우 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써, 자동으로 퍼지 규 칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할 수 있는 퍼지신경망 모델을 제 시하고, 인공신경망의 수렴도를 향상시키기 위해 개선된 역전파 알고리즘을 사용하여 학습에 사용하였다. 이 방법의 타당성을 로보트 매니풀레이터를 통해 검증 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.533-537
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• 2005

리커트 척도는 어떤 의도의 질문에 대한 동의를 수치적으로 나타내는 방법으로서 주로 5점 척도를 많이 사용하나 여러번 질문에서 응답자체가 애매성을 가지고 있다. 본 연구에서는 3점 척도의 응답의 애매성을 5점 척도의 멤버쉽 함수로 나타낸 후 한 항목의 응답의 95% 신뢰구간을 다시 멤버쉽함수로 하여 그 데이터를 퍼지가설검정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1758-1759
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• 2011

본 논문은 비선형 시스템의 소속함수 의존성을 이용한 관측기 기반 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. Takage-Sugeno (T-S)퍼지 모델링을 이용해 비선형 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 시스템의 안정화 조건은 소속함수의 의존성을 이용한 리아푸노프 안정도 해석 방법을 이용해 유도된다. 안정화 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현되며, 부등식의 해를 이용해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통해 설계된 제어기의 타당성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.327-330
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• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.351-356
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• 2001

표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.