• 제목/요약/키워드: Rule Identification

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유전자 알고리즘과 하중값을 이용한 퍼지 시스템의 최적화 (Optimization of Fuzzy Systems by Means of GA and Weighting Factor)

  • 박병준;오성권;안태천;김현기
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제48권6호
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    • pp.789-799
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    • 1999
  • In this paper, the optimization of fuzzy inference systems is proposed for fuzzy model of nonlinear systems. A fuzzy model needs to be identified and optimized by means of the definite and systematic methods, because a fuzzy model is primarily acquired by expert's experience. The proposed rule-based fuzzy model implements system structure and parameter identification using the HCM(Hard C-mean) clustering method, genetic algorithms and fuzzy inference method. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. in this paper, nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and the division of fuzzy input subspaces, and the identification of parameters of a fuzzy model. To identify premise parameters of fuzzy model, the genetic algorithms is used and the standard least square method with the gaussian elimination method is utilized for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Also, the performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results of fuzzy model produced for the training and testing data set, and it leads to enhance approximation and predictive performance of fuzzy system. Time series data for gas furnace and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model.

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사다리꼴형 함수의 입력 공간분할에 의한 가스로공정의 특성분석 (Characteristics of Gas Furnace Process by Means of Partition of Input Spaces in Trapezoid-type Function)

  • 이동윤
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권4호
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    • pp.277-283
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    • 2014
  • 퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.

유전알고리즘을 이용한 최적 퍼지모델의 동정에 관한연구 (A Study on Identification of Optimal Fuzzy Model Using Genetic Algorithm)

  • 김기열
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.138-145
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    • 2000
  • 본 본문에서는 퍼지모델의 최적 입, 출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 동정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 구륜이동로봇(WMR)의 위치 속도 방향제어를 위한 퍼지제어기를 설계하였다 제안된 알고리즘에서 입,출력 소속함수의 파라미터들을 찾기위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되면 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 퍼지시스템은 풀력술어의 증가를 수행하지 않은 시스템과 경쟁하며 만약 새롭게 조절되어진 퍼지시스템이 경쟁에서 진다면 그 시스템은 소멸한다. 그 반대로 조절된 시스템이 생존한다면 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 퍼지제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력 소속함수들에 대한 탐색이 제약 조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세조정이 수행된다. 제안된 알고리즘을 적용하여 구륜 이동로봇의 위치, 속도, 방향, 제어를 위한 제어기를 설계하여 실험한 결과 그 유효성을 입증하였다.

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Dempster 결합룰에 의한 전력용 변압기 외란상태판정 (Disturbance State Identification of Power Transformer Based on Dempster's Rule of Combination)

  • 강상희;이승재;권태원;김상태;강용철;박종근
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제48권12호
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    • pp.1479-1485
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    • 1999
  • This paper proposes a fuzzy decision making method for power transformer protection to identify an internal fault from other transient states such as inrush, over-excitation and an external fault with current transformer (CT) saturation. In this paper, analyzing over 300 EMTP simulations of disturbances, four input variables are selected and fuzzified. At every sampling interval from half to one cycle after a disturbance, from the EMPT simulations, different fuzzy rule base is composed of twelve if-then fuzzy rules associated with their basic probability assignments for singleton- or compound-support hypotheses. Dempster's rule of combination is used to process the fuzzy rules and get the final decision. A series of test results clearly indicate that the method can identify not only an internal fault but also the other transients. The average of relay operation times is about 12(ms). The proposed method is implemented into a Digital Signal Processor (TMS320C31) and tested.

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연관 규칙 탐색 기법을 이용한 건설공사 비사망 재해의 특성 요인 분석 (Analysis of Characteristic Factors for Non-fatal Accidents in Construction Projects using Association Rule Mining)

  • 이가연;신성우
    • 한국안전학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.40-49
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    • 2022
  • Simple statistical frequency based analysis, such as Pareto analysis, are widely used in conventional accident analysis. However, due to the dynamic and complex nature of construction works, many factors can simultaneously affect or involve the occurrence of accidents in construction projects. Therefore, the identification of the complex relationship between such factors is important to establish relevant and effective safety management policies and/or programs. In this study, characteristic factors and their relationships' contribution to non-fatal accidents in construction projects are analyzed using the association rule mining (ARM) technique. To this end, a total of 59,202 construction accident data are collected from 2015 to 2019 and the ARM is performed to retrieve specific relationships -named as association rules-among classified factors in the data. Characteristics of the retrieved relationships are analyzed and compared with the results of conventional Pareto analysis. Based on the results, it is found that both fall and trip are notable accident forms having characteristic relations with other factors for non-fatal accidents in construction projects. It is also found that small-scale construction, age of 50s, less than 1 month of working period, and architectural construction are important factors for non-fatal accidents in construction projects.

공식안전평가(Formal Safety Assessment)를 이용한 선박의 안전성 평가 (The Evaluation Ship Safety by Formal Safety Assessment)

  • 김종호
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제33권2호
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    • pp.362-367
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    • 2009
  • Formal Safety Assessment(FSA) was introduced by the IMO as "a rational and systematic process for accessing the risk related to maritime safety and the protection of the marine environment and for evaluating the costs and benefit of IMO's options for reducing these risks". FSA can be used as a tool or a rule making process to help develope new rules and regulations. The purpose of this paper is to conduct a general review of the FSA methodology and to propose ways to use it in rule making process of machinery parts.

텍스트마이닝을 활용한 산업공학 학술지의 논문 주제어간 연관관계 연구 (Finding Meaningful Pattern of Key Words in IIE Transactions Using Text Mining)

  • 조수곤;김성범
    • 대한산업공학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.67-73
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    • 2012
  • Identification of meaningful patterns and trends in large volumes of text data is an important task in various research areas. In the present study we crawled the keywords from the abstracts in IIE Transactions, one of the representative journals in the field of Industrial Engineering from 1969 to 2011. We applied low-dimensional embedding method, clustering analysis, association rule, and social network analysis to find meaningful associative patterns of key words frequently appeared in the paper.

A New Learning Algorithm for Neuro-Fuzzy Modeling Using Self-Constructed Clustering

  • Kim, Sung-Suk;Kwak, Keun-Chang;Kim, Sung-Soo;Ryu, Jeong-Woong
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.1254-1259
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    • 2005
  • In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones.

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A New Learning Algorithm of Neuro-Fuzzy Modeling Using Self-Constructed Clustering

  • Ryu, Jeong-Woong;Song, Chang-Kyu;Kim, Sung-Suk;Kim, Sung-Soo
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제5권2호
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    • pp.95-101
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    • 2005
  • In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones.

Event Sequence Tracking을 이용한 침입 감지 시스템의 설계 (Design of Intrusion Detection System Using Event Sequence Tracking)

  • 최송관;이필중
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 1995년도 종합학술발표회논문집
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    • pp.115-125
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    • 1995
  • 본 논문에서는 컴퓨터 시스템에서 침입 감지 시스템을 설계함에 있어서 사용될 수 있는 새로운 방법인 Event Sequence Tracking 방법을 제안하였다. Event Sequence Tracking 방법에서는 컴퓨터 시스템의 공격방법을 크게 두가지로 분류한다. 첫번째는 일련의 시스템 명령어를 이용한 공격방법이고 두번째는 침입자 자신이 만들었거나 다른 사람으로부터 얻은 프로그램을 이용하는 방법이다. 첫번째 공격방법에 대한 감지방법은 시스템을 공격할 때 사용한 일련의 시스템 명령어들을 감사 데이타를 분석하여 찾아내고 이 결과를 기존에 알려진 공격 시나리오들과 비교하여 침입자를 찾아내는 방식이다. 두번째 공격방법에 대한 감지 방법은 보안 관리자가 정해놓은, 시스템에서 일반 사용자가 할 수 없는 행위에 관한 보안 정책에 따라 Key-Event 데이타 베이스를 만들고 여기에 해당하는 event의 집합을 감사 데이타에서 찾아내는 방법이다. Event Sequence Tracking 방법은 Rule-based Penetration Identification 방법의 일종으로서 시스템의 공격방법을 분류하여 컴퓨터 시스템에의 침입을 효과적으로 감지할 수 있다는 것과 rule-base의 생성과 갱신을 함에 있어서 보다 간단하게 할 수 있다는 장점을 갖는다.

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