• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.52-57
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• 1999

이 논문에서는 vague형 퍼지 데이터베이스에서 질의에 대한 튜플의 소속척도 연산을 분석하여 사용자가 요구하는 결과를 보다 효과적으로 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 정보 이론을 이용하여 사용자의 질의에 대한 데이터베이스의 엔트로피를 계산함으로써 데이터베이스의 특성을 분석하고, 아울러 엔트로피를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.101-110
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• 2003

This paper introduces an identification method for nonlinear models in the form of rule-based Fuzzy-Neural Networks (FNN). In this study, the development of the rule-based fuzzy neural networks focuses on the technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms. The FNN modeling and identification environment realizes parameter identification through synergistic usage of clustering techniques, genetic optimization and a complex search method. We use a HCM (Hard C-Means) clustering algorithm to determine initial apexes of the membership functions of the information granules used in this fuzzy model. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are then adjusted using the identification algorithm of a GA hybrid scheme. The proposed GA hybrid scheme effectively combines the GA with the improved com-plex method to guarantee both global optimization and local convergence. An aggregate objective function (performance index) with a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization of the model. According to the selection and adjustment of the weighting factor of this objective function, we reveal how to design a model having sound approximation and generalization abilities. The proposed model is experimented with using several time series data (gas furnace, sewage treatment process, and NOx emission process data from gas turbine power plants).

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.204-206
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• 2007

In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation, The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA and HCM 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. Particularly, in parameter identification, we use the UNDX operator which uses multiple parents and generate offsprings around the geographic center off mass of these parents.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.188-193
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• 2000

본 논문에서는 플랜트를 위한 규칙수가 줄어든 뉴로-퍼지 모델을 얻기 위한 접근을 제안한다. 뉴로-퍼지 네트워크는 가우시안 소속함수를 가진 RBF(Radial Basis Function) 네트워크들로 구성되고 오차 역전파 학습 알고리듬에 의해 학습된다. 러프 집합 이론에서 의존도는 규칙들으 줄이는데 사용된다. 모델에서 각 규칙이 조건 소속함수 값과 플랜트의 출력 값 사이의 의온도는 플랜트를 동정하기 위하여 규칙이 얼마나 많은 공헌을 하는가를 알 수 있도록 한다. 줄어든 모델은 원래의 것으로써 동일한 성능을 유지하는 동안 선택 알고리듬은 복잡성과 구조의 잉여성을 최소화할 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.37-42
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• 2001

본 논문에서는 하수처리장에서 활성슬러지를 통한 하수의 처리 과정을 표현할 수 있는 반응 모델을 제안한다. 제안된 모델은 관리대상 물리량들에 영향을 미치는 요소들을 고려하여 퍼지 규칙의 조합 형태로 설계되었다. 생물학적 산소요구량과 부유 물질량은 입력 및 출력 변수에 공통으로 사용되었으며, 폭기량은 입력 변수로 선정되었다. 입력 변수들에 대한 소속 함수들은 계산의 편리를 위해 삼각형 형태로 설계했으며, 운전데이터를 기준으로 소속도를 선정하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 모델의 타당성을 확인해 본 결과, 퍼지 모델의 출력은 운전데이터와 거의 동일하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1493-1504
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• 2016

인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.262-269
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• 2016

In this paper, we propose a novel dynamical love model of Romeo and Juliet, which has an external force with a fuzzy membership function. The external force used in the model has the characteristics of a Gaussian function. The chaotic behavior in the model is demonstrated using time series and phase portraits.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.2001-2009
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• 1989

This study suggests the use of fuzzy model in the semiconductor devices modeling as a black box approach. When membership functions of fuzzy sets used in a fuzzy model are simple piecewise-linear functions, the fuzzy model can be reresented in a simple equation. To show that the fuzzy model can be very realistic and simple when used in semiconductor devices modeling, we construct fuzzy models for bipolar transistor, MOSFET and GaAs FET, and compare those with canonical piecewise-linear models.

• 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.