• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.60-64
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• 1997

Designing fuzzy controller, there are difficulties that we have to determine fuzzy rules and shapes of membership functions which are usually obtained by the amount of trial-and-error or experiences from the experts. In this paper, to overcome these defects, genetic algorithms which is probabilistic search method based on genetics and evolution theory are used to determine fuzzy rules and fuzzy membership functions. We design a series compensation fuzzy controller, then determine basic structures, input-output variables, fuzzy inference methods and defuzzification methods for fuzzy controllers. We develop genetic algorithms which may search more accurate optimal solutions. For evaluating the fuzzy controller performances through experiments upon an actual system, we design the fuzzy controllers for the speed control of a DC series motor with nonlinear characteristics and show good output responses to reference inputs.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2002

In this paper we focused on the color representation prob1em based on fuzzy set theory. The main factor is the determination or computation of color membership function and color difference formula. The mathematical formula to calculate the color difference should generate a uniform color scaling, and due to this reason we adopted a CIELAB color- space as a fundamental feature space. With the help of the CIELAB color space we created a new color model, referred to fuzzy color model, which can represent the ambiguous characteristics underlying colors. Based on the proposed color difference formula between fuzzy colors, we could obtain the membership computation method of an arbitrary color for a given color family.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.201-208
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• 2017

본 논문에서는 기본적인 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 외력을 가진 사랑 모델에서 외력을 사람의 인식에 기반한 모델을 만들기 위해 퍼지의 삼각 소속 함수를 제시한다. 또한 이 소속 함수를 외력으로 사용한 후 여기에서 나오는 거동 현상을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제9권3호
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• pp.97-103
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• 1995

In this paper, for fuzzy control of linear servo system using the moving coil type linear DC motor, we propose a new fuzzy control method using parameter tuning for membership functions. A proposed fuzzy control method tunes parameters of membership function to have an appropriate control input signal for system when error exceeds predefined value and makes an inference using conventional fuzzy control rules when error reduces to a predefined value. To verify usefulness of a proposed fuzzy control method, making simulation and experiment, we compare with characteristics for conventional fuzzy control method.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.102-109
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• 1997

전력부하 설비시스템에 장치하는 퍼지제어기의 성능은 제어대상의 변화에 민감하여 제어대상이 바뀔때마다 퍼지 소속함수폭이나 제어규칙을 조정해야 한다. 본 논문은 퍼지제어기의 성능에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 고찰하여, 제어대상의 변화에 적응하여 최적의 퍼지 소속함수폭에 자동동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 뉴로퍼지제어기를 제안하여 구성하였다. 이것을 다양한 일차지연요소를 갖는 설비시스템의 시뮬fp에션을 하여 우수한 제어 특성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.722-728
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• 2003

In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1069-1079
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• 2019

In this study, we developed a $PM_{10}$ forecasting model using DNN and Membership Function, and improved the forecasting performance. The model predicts the $PM_{10}$ concentrations of the next 3 days in the Seoul area by using the weather and air quality observation data and forecast data. The best model(RM14)'s accuracy (82%, 76%, 69%) and false alarm rate(FAR:14%,33%,44%) are good. Probability of detection (POD: 79%, 50%, 53%), however, are not good performance. These are due to the lack of training data for high concentration $PM_{10}$ compared to low concentration. In addition, the model dose not reflect seasonal factors closely related to the generation of high concentration $PM_{10}$. To improve this, we propose Julian date membership function as inputs of the $PM_{10}$ forecasting model. The function express a given date in 12 factors to reflect seasonal characteristics closely related to high concentration $PM_{10}$. As a result, the accuracy (79%, 70%, 66%) and FAR (24%, 48%, 46%) are slightly reduced in performance, but the POD (79%, 75%, 71%) are up to 25% improved compared with those of the RM14 model. Hence, this shows that the proposed Julian forecast model is effective for high concentration $PM_{10}$ forecasts.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1625-1631
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• 2020

IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.11-20
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• 2006

본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.273-275
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• 2006

In this paper, we introduce a new design of fuzzy neural networks using input-output data information of target system. The proposed fuzzy neural networks is constructed by input-output data information and used the center of data distance by HCM clustering to obtain the characteristics of data. A membership function is defined by HCM clustering and is applied input-output dat included each rule to conclusion polynomial functions. We use triangular membership functions and simplified fuzzy inference, linear fuzzy inference, and modified quadratic fuzzy inference in conclusion. In the networks learning, back propagation algorithm of network is used to update the parameters of the network. The proposed model is evaluated with benchmark data.