• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.329-332
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 Zadeh에 의해 제안되었고 Mendel과 Kamik에 의해 이론이 체계화 되었다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdni 모델과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 또한 가스로 공정 데이터에 응용하여 후반부 다항식의 변화에 따른 Type-2 TSK FLS의 특징을 비교 분석 할 뿐 만 아니라 테스트 데이터에 노이즈를 첨가하여 노이즈에 따른 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 특성을 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.321-324
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.447-454
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• 2010

본 논문은 예측 시스템의 성능을 개선하기 위해 비선형데이터의 내재된 특성이나 불확실성을 보다 효과적으로 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리 시스템 기반 다중 퍼지 예측시스템의 설계를 다룬다. 본 논문에 제시된 다중 예측시스템들은 데이터의 비선형적 특성들을 효과적으로 고려하기 위해 설계되며, 각각의 시스템은 Type-1 TSK 퍼지논리나 다른 방법들에 비해 데이터의 불확실성을 충분히 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리를 기반으로 구현된다. 또한, 1차 차분변환 과정을 통해, 데이터의 원형으로부터 최적의 차분데이터를 생성하고, 이들을 각 시스템의 입력으로 사용함으로써 시스템 설계 시 보다 안정된 통계적 정보를 제공할 수 있도록 한다. 마지막으로, 두 개의 전형적인 시계열 데이터의 예측 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.153-154
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• 2008

본 논문의 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System; FLS)은 전반부 멤버쉽 함수로 가우시안 형태의 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차 선형식을 사용한다. 또한 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템을 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템으로 확장하고 제안된 모델을 가스로 공정 데이터와 sugeno 데이터에 적용한다. 여기서 인위적인 노이즈를 갖는 입력 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능이 기존의 모델보다 우수함을 수치적인 예로 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.249-250
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• 2008

본 논문에서는 Interval Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 설계하고 기존의 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템과 비교 분석한다. Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템과 Interval Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 비교하기 위해 노이즈에 영향을 받은 목적 데이터를 사용한다. 유전자 알고리즘을 사용하여 전반부의 중심값의 학습률과 후반부 계수값의 학습률을 결정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1845-1846
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.

• 전기학회논문지
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• 제60권7호
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• pp.1396-1403
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• 2011

It is not easy to analyze the strong nonlinear time series and effectively design a good prediction system especially due to the difficulties in handling the potential uncertainty included in data and prediction method. To solve this problem, a new design method for fuzzy prediction system is suggested in this paper. The proposed method contains the followings as major parts ; the first-order difference detection to extract the stable information from the nonlinear characteristics of time series, the fuzzy rule generation based on the hierarchically classifying clustering technique to reduce incorrectness of the system parameter identification, and the IT2TSK fuzzy logic system to reasonably handle the potential uncertainty of the series. In addition, the design of the multiple predictors is considered to reflect sufficiently the diverse characteristics concealed in the series. Finally, computer simulations are performed to verify the performance and the effectiveness of the proposed prediction system.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.216-220
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• 2007

Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1751-1758
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• 2017

This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.111-117
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• 2010

To improve the performance of the prediction system, the system should reflect well the uncertainty of nonlinear data. Thus, this paper presents multiple prediction systems based on Type-2 fuzzy sets. To construct each prediction system, an Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System and difference data were used, because, in general, it has been known that the Type-2 Fuzzy Logic System can deal with the uncertainty of nonlinear data better than the Type-1 Fuzzy Logic System, and the difference data can provide more steady information than that of original data. Also, to improve each rule base of the fuzzy prediction systems, the HCBKA (Hierarchical Correlation Based K-means clustering Algorithm) was applied because it can consider correlationship and statistical characteristics between data at a time. Subsequently, to alleviate complexity of the proposed prediction system, a system selection method was used. Finally, this paper analyzed and compared the performances between the Type-1 prediction system and the Interval Type-2 prediction system using simulations of three typical time series examples.