The purpose of this research was to evaluate chronic stress using physiological parameters. Wistar rats were exposed to the sound stress for 14 days. Biosignals were acquired hourly. To develop a fuzzy inference system which can integrate physiological parameters. the parameters of the system were adjusted by the adaptive neuro-fuzzy inference system. Of the training dataset, input dataset was the physiological parameters from the biosignals and output dataset was the target values from the cortisol production. Physiological parameters were integrated using the fuzzy inference system. then 24-hour results were analyzed by the Cosinor method. Chronic stress was evaluated from the degree of circadian rhythm disturbance. Suppose that the degree of stress for initial rest period is 1. Then. the degree of stress after 14-day sound stress increased to 1.37, and increased to 1.47 after the 7-day recovery period. That is, the rat was exposed to 37%-increased amount of stress by the 14-day sound and did not recover after the 7-day recovery period.
To solve the frequency variation of speech patterns which consist of LPC sequences, new membership function view from LPC, spectrum and the relations between the order of LPC and spectrum is proposed. To solve the time variation, multi-secation equi-segmentation method which equally divide the speech section into several section are applied. False recognition mainly occur at time when the same syllable is placed at the same utterance. To reduce the error, fuzzy inference is executed using the proposed membership function and weights are assigned into sectional certainty and then the decision method for recognized the section up to the third candidate. To testify the validation of this method, we experimented the recognition test of 28 DDD area names. The recognition rate of the fuzzy inference by the triangle membership function is $92\%$. That of the combined method of the fuzzy inference and the dicision method is $92.9\%$ and that of fuzzy inference by the proposed membership funtion is $93.8\%$.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.5
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pp.69-79
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2014
This paper proposes the Collision Prevention System based on Fuzzy which reasons a risk with the location information of vehicles and pedestrians and prevents collision between vehicles, and between a vehicle and a pedestrian with the reasoned risk. The proposed system provides three functions. First, it identifies a pedestrian's location with his smart phone and a vehicle's location with the GPS equipped in the vehicle. and transfers the identified information to their neighbors. Second, it makes a vehicle and a pedestrian reason a risk by considering a moving direction, a moving speed and road information. Third, it provides a vehicle and a pedestrian with the reasoned information such as route detour, speed reduction, etc. Therefore, the proposed collision prevention system based on Fuzzy not only prevents collision accidents beforehand by reasoning a risk, but also reduces a variety of losses by protecting traffic accident and congestion.
The quantitative evaluation of the stereo graphic projection, the limit equilibrium analysis, the finite difference analysis, the distinct element methocI is a analytical evaluation using many variables. Through the reliability analysis by the point estimation technique, uncertainty of other variables that have an effect on the stability of the rock slo~ was considered. The organized evaluation method of the approximate reasoning concept and using a fuzzy language was developed to confer and analysis the failure factors in planning and constructing the rock slope. Considering the result of the an- alysis, it was demonstrated that stability of entire sections can be evaluated through reliability analysis of point estimation technique. The results of stability evaluation by Fuzzy Approximate Reasoning is generally identical with the results of other existirw; analyses. As mentioned above, general and organized evaluation of special qualities of rock slope is possible using RMR Classification, Stereo Graphic Projection, Limit Equilibriwn Analysis, Finite Difference Analysis, Distinct Element Method, Point Estimation Technique, and Fuzzy Approximate Reasoning.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.543-563
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1996
In this paper, we propose a Timed Fuzzy Petri Net(TFPN) model as a new model of real-time fuzzy control. The TFPN model, which is useful for fuzzy inference and fuzzy control is an integrated model of Timed PetriNet and Fuzzy Petri Net. Additionally, a Timed Fuzzy Control Language is defined as a textual specification model of fuzzy control rues, and proposed a TFPN modeling method. The TFPN model is a Petri Net formalism of fuzzy control systems. Execution rule is consisted of marking(i.e,fuzzyfication) and firing(i.e,inference and defuzzyfication) procedures. A simple case work by using TFPN model shows us computing time of inference and defuzzyfication is low and uncertainty and visibility of fuzzy control rule are modeled effectively.
Choi, Han Suk;Choi, Jeong Hyeon;Kim, Yeong-ju;Shin, Younghak
The Journal of the Korea Contents Association
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v.20
no.10
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pp.167-176
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2020
The automated fish feed system currently used in Korea supplies a certain amounts of feed to water tanks at a certain time. This automated system can reduce the labor cost of managing aqua farms, but it is very difficult to control intelligently and appropriately the amount of expensive feed that is critical to aqua farm productivity. In this paper, we propose the FIIFF Inference Model( Fuzzy Inference-based Intelligent Fish Feeding Model) that can solves the problems of these existing automatic fish feeding devices and maximizes the efficiency of feed supply while properly maintaining the growth rate of fish in aqua farms. The proposed FIIFF inference model has the advantage of being able to control feed amounts appropriately since it computes the amount of feed using the current water environments and fish activity state of the aqua farms. The result of the feed amount yield experiment with the proposed FIIFF Inference Model represents the effect of saving 14.8% over the eight months of actual feed amount in the aqua farm.
This paper introduces a risk graph which is one method for determining the SIL as a measure of the effectiveness of signaling system. The purpose of this research is to make up for the weakness of the qualitative determination, which has input value ambiguity and a boundary problem in the SIL range. The fuzzy input valuable consists of consequence, exposure, avoidance and demand rate. The fuzzy inference produces forty eight fuzzy rule by adapting the calibrated risk graph in the IEC 61511. The Max-min composition is utilized for the fuzzy inference. The result of the fuzzy inference is the fuzzy value. Therefore, using the de-fuzzification method, the result should be converted to a crisp value that can be utilized for real projects. Ultimately, the safety requirement for hazard is identified by proposing a SIL result with a tolerable hazard rate. For the validation the results of the proposed method, the fuzzy risk graph model is compared with the safety analysis of the signaling system in CENELEC SC 9XA WG A10 report.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.1025-1034
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1997
Inference process of resolution-based automated reasoning easily consumes the memory of computer without giving any useful result by priducing lots of fruioless information which are not necessary for the conslusion. This paper suggests a control strategy for saving the space of computer memory and reducing the inference time. The strategy uses a restriction that comparatively irrelevant axioms do mot take pare in the resoluition. In order to analyze and determine the priorities of the input axioms of joning the inference process, the system employs the fuzzy relational products.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.100-103
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2002
사례 기반 추론(case-based reasoning)은 과거에 유사하게 수행된 적이 있는 사레를 유추하고, 유추된 사례의 해를 이용하여 현재의 문계를 해결하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러 분야에 이용되고 있다. 하지만 사례기반 추론시 사레베이스로부터의 유사성에 근거한 검색을 해야 하므로 사례베이스의 크기가 증가하게 되면 검색시간이 길어지게 되거나 적절하지 못한 사레가 조회될 수 있다 특히 사레베이스 내의 모든 사례에 대하여 유사도를 계산하게 되기 때문에 수행속도가 현저히 저하되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 규칙 및 퍼지 클러스터링에 의한 사레기반추론을 이용한 E-FFIS(Enhanced-Fire Fighting Intelligent System)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS(Hybrid-Fire fighting Intelligent System)와 비교해 보았을 때 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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