• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.979-985
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• 2006

기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.

• 한국안전학회지
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• 제36권2호
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• pp.49-57
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• 2021

In the case of military supplies, any potential failure and causes of failures must be considered. This study is aimed at examining the failure modes of a rotorcraft landing system to identify the priority items. Failure mode and effects analysis (FMEA) is applied to the rotorcraft landing system. In general, the FMEA is used to evaluate the reliability in engineering fields. Three elements, specifically, the severity, occurrence, and detectability are used to evaluate the failure modes. The risk priority number (RPN) can be obtained by multiplying the scores or the risk levels pertaining to severity, occurrence, and detectability. In this study, different weights of the three elements are considered for the RPN assessment to implement the FMEA. Furthermore, the FMEA is implemented using a fuzzy rule base, similarity aggregation model (SAM), and grey theory model (GTM) to perform a comparative analysis. The same input data are used for all models to enable a fair comparison. The FMEA is applied to military supplies by considering methodological issues. In general, the fuzzy theory is based on a hypothesis regarding the likelihood of the conversion of the crisp value to the fuzzy input. Fuzzy FMEA is the basic method to obtain the fuzzy RPN. The three elements of the FMEA are used as five linguistic terms. The membership functions as triangular fuzzy sets are the simplest models defined by the three elements. In addition, a fuzzy set is described using a membership function mapping the elements to the intervals 0 and 1. The fuzzy rule base is designed to identify the failure modes according to the expert knowledge. The IF-THEN criterion of the fuzzy rule base is formulated to convert a fuzzy input into a fuzzy output. The total number of rules is 125 in the fuzzy rule base. The SAM expresses the judgment corresponding to the individual experiences of the experts performing FMEA as weights. Implementing the SAM is of significance when operating fuzzy sets regarding the expert opinion and can confirm the concurrence of expert opinion. The GTM can perform defuzzification to obtain a crisp value from a fuzzy membership function and determine the priorities by considering the degree of relation and the form of a matrix and weights for the severity, occurrence, and detectability. The proposed models prioritize the failure modes of the rotorcraft landing system. The conventional FMEA and fuzzy rule base can set the same priorities. SAM and GTM can set different priorities with objectivity through weight setting.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.477-486
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• 1998

본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.125-134
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• 2011

보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1274
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• 2014

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제62권4호
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• pp.507-517
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• 2017

Due to the discontinuous nature of uncertainty quantification in conventional evidence theory(ET), the computational cost of reliability analysis based on ET model is very high. A novel ET model based on fuzzy distribution and the corresponding combination rule to synthesize the judgments of experts are put forward in this paper. The intersection and union of membership functions are defined as belief and plausible membership function respectively, and the Murfhy's average combination rule is adopted to combine the basic probability assignment for focal elements. Then the combined membership functions are transformed to the equivalent probability density function by a normalizing factor. Finally, a reliability analysis procedure for structures with the mixture of epistemic and aleatory uncertainties is presented, in which the equivalent normalization method is adopted to solve the upper and lower bound of reliability. The effectiveness of the procedure is demonstrated by a numerical example and an engineering example. The results also show that the reliability interval calculated by the suggested method is almost identical to that solved by conventional method. Moreover, the results indicate that the computational cost of the suggested procedure is much less than that of conventional method. The suggested ET model provides a new way to flexibly represent epistemic uncertainty, and provides an efficiency method to estimate the reliability of structures with the mixture of epistemic and aleatory uncertainties.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2097-2098
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• 2006

In this study, we introduce the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA). HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms(PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy set model. It concerns the fuzzy model-related parameters as the number of input variables, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.755-762
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• 2004

In this research, EOG(Electrooculogram) signal was analyzed to predict the subject's intention using a fuzzy classifier. The fuzzy classifier is built automatically using the EOG data and evolutionary algorithms. An assistant robot manipulator in redundant configuration has been developed, which operates according to the EOG signal classification results. For automatic fuzzy model construction without any experts' knowledge, an evolutionary algorithm with the new representation scheme, design of adequate fitness function and evolutionary operators, is proposed. The proposed evolutionary algorithm can optimize the number of fuzzy rules, the number of fuzzy membership functions, parameter values for the each membership functions, and parameter values for the consequent parts. It is shown that the fuzzy classifier built by the proposed algorithm can classify the EOG data efficiently. Intelligent motion planner that consists of several neural networks are used for control of robot manipulator based upon EOG classification results.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권7호
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• pp.51-60
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• 1997

Prototype based methods are commonly used in cluster analysis and the results may be highly dependent on the prototype used. In this paper, we propose a fuzzy clustering method that involves adaptively expanding convex polytopes. Thus, the dependency on the use of prototypes can be eliminated. The proposed method makes it possible to effectively represent an arbitrarily distributed data set without a priori knowledge of the number of clusters in the data set. Specifically, nonlinear membership functions are utilized to determine whether a new cluster is created or which vertex of the cluster should be expanded. For this, the membership function of a new vertex is assigned according to not only a distance measure between an incoming pattern vector and a current vertex, but also the amount how much the current vertex has been modified. Therefore, cluster expansion can be only allowed for one cluster per incoming pattern. Several experimental results are given to show the validity of our mehtod.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.7-13
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• 1999

본 연구에서는 주어진 입출력 데이터에 신뢰도를 나타내는 소속함수 값이 붙여진 경우에 대하여 유효한 퍼지 신경망을 제안한다. 먼저, 퍼지수 연결강도와 퍼지수 임계치를 가진 퍼지 신경망의 구조를 나타낸다. 코스트 함수는 퍼지 신경망으로부터의 출력치와 소속함수 값을 가진 목표 출력치를 이용하여 정의되고, 퍼지 신경망의 학습 알고리즘은 정의된 코스트 함수로부터 도출된다. 마지막으로 도출된 학습 알고리즘을 이용하여 사출성형 품질의 목측 평가치 해석에 적용하고 그 유효성을 나타낸다.