• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.29 no.4
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• pp.279-285
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• 1993

Robot inverse kinematics solution is a complex nonlinear equation and very time-consuming task. This paper propose to use TSK fuzzy reasoning for solving robot inverse kinematics. A fuzzy model of inverse kinematics is identified by using input-output data and the model is used to solve the inverse kinematics. To show that, when used in robot inverse kinematics, fuzzy model is simple and generates a fairly accurate solution, a fuzzy model of inverse kinematics for PUMA robot is constructed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.29 no.1
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• pp.77-83
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• 2005

In collision avoidance problem of a ship, collision risk model is usually set up using the interview results fron experts who sit on a simulator by varying parameters, in which DCPA and TCPA are commonly used. This method, however, has the weakness in that not only it is expensive but also it shows different results depending on the inerviewees and other navigational parameters. In this study, a fuzzy inference system is designed based on own ship's maneuverability verified fron simulation instead of interviewing navigators. The time and distance corresponding to the collision risk value on which avoidance maneuver should be started are set to the minimum marginal time at which own ship starts maneuvering and the minimum marginal distance suggested by marine traffic rules respectively. This system can be recorfigured as a nonlinearity-strengthened one by increasing the number of fuzzy membership functions.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.112-115
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• 2007

본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선태연산자를 제안한다. 단일 집단을 가상적으로 임의의 n 개의 개체군을 나누고, 개체의 적합도와 유사도에 기반한 퍼지추론을 통해, 효율적인 계층화를 구성하고자 한다. 동시에 점진형(steady-state) 진화방식과 결합시켜 계층화된 군집내에서 개체들이 조기에 수렴하는 현상을 방지해 줄 수 있도록 하고, 적은 개체를 이용하여 효율적인 진화가 가능하도록 구현하였다. 2가지 기만적 문제에 대해서 다른 선태 연산자들의 결과와 비교하였으며, 만족할만한 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.207-210
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• 2002

본 논문에서는 인간과 MR(Mobile Robot)이 일정한 거리를 유지하면서 인간을 추종할 수 있도록 퍼지 제어기를 이용한 지능적 추론 방법을 제안하였다. 로봇은 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 사용하여 인간과 로봇의 거리와 위치를 인지하고 로봇의 진행 방향과 속도를 퍼지 추론하는 방법을 사용하였다. 먼저 초음파 센서와 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 획득하고 주변환경을 표현하는 것이 중요하다. 센서와 카메라에 의해 입수된 정보로부터 로봇을 제어할 수 있도록 속도와 방향을 이용하여 추론하고 로봇을 제어하였다. 논문에서 제안된 퍼지 로직 알고리듬의 유용성을 검증하기 위해 실제 Mobile Robot을 이용한 주행실험을 반복 시행하여 요구된 결과를 얻음으로써 퍼지로직 제어기의 우수성을 확인할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1791-1800
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• 1998

본 논문에서는 Mamdani 방법과 Koczy 방법의 퍼지 추론 알고리즘에 대햇 병렬머신에 적합한 병렬 퍼지 추론 방법을 제안하고, 효율적인 병렬 퍼지 아키텍처를 설계한다. 제안된 아키텍처는 비교적 높은 성능을 갖고, 확장이 용이한 구조로서, 여러개의 FPE(Fuzzy Processing Element), CP(Control Processor), 메모리 모듈, 상호연결망 및 Min 회로로 구성되어 있다. 이러한 구조의 특징은 iqjsWo의 FPE는 I번째의 전건부 및 I번째의 후건부의 처리만을 수행하기 때문에 전건부, 변수들의 처리는 각각 병렬도 수행되고, 후건부의 처리도 또한 각각 병렬로 수행된다. 따라서 프로세서의 활용도가 높아지며, 전건부와 후건부의 변수, 퍼지규칙의수에 관계없이 쉽게 구성할 수 있다. 이러한 구조는 실시간에 고속추론을 요하는 시스템 또는 전건부와 후건부의 변수가 많은 대규모 전문가 시스템에 사용되어 질 수 있으며, MISO(Multiple-input, Single-output) 시스템보다 MIMO(Multiple-input, Multiple-output) 시스템에 특히 적합하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.406-409
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• 2002

본 논문에서는 문자인식이 가능하도록 줌, 포커스를 제어하여 한글 문서 영상을 확대/축소하는 시스템을 구현하였다. 한글 문서 영상에서 확대/축소 할 영역이 지정되면 그 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 Step모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문서 영상이 입력되면 문자인식이 가능한 크기만큼 줌을 제어하고, 피드백 되어진 영상으로부터 조정된 줌에 맞는 포커스로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암 차이에 의한 미세 조정을 하였다. 이 경우, 줌 및 포커스는 퍼지 추론으로 .제어하는 DC모터로 조정하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.5-11
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• 1994

In this paper, the ciassification of Korean character type using multi neural network and fuzzy inference based on block partition is studied. For the effective classification of a consonant and a vowel, block partition method which devide the region of a consonant and a vowel for each type in the character is proposed. And the partitioned block can be changed according to the each type adaptively. For the improvement of classification rate, the multi neural network with a whole and a part neural network is consisted, and the character type by using fuzzy inference is decided. To verify the validity of the proposed method, computer simulation is accomplished, and from the classification rate $92.6\%$, the effectivity of the method is confirmed.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.11 no.1
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• pp.105-111
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• 2007

This paper is concerned with fuzzy inference-based optimal sub-bands decision scheme which is to be embedded the watermark. It concentrated not only on design of fuzzy inference algorithm but also on human visual parameters (HVP), such as contrast sensitivity, texture degree. In the first, such human visual parameters as contrast sensitivity, texture degree as well as statistical characteristics are involved to select the optimal coefficients region. Secondly, fuzzy if - then rule which can be able to adapt the wide variety of environments is developed. The performance of proposed approach is evaluated with respect to the imperceptibility and correctness of watermark. According to some experimental results, contrast sensitivity function is superior in smooth image. On the other hand, statistical characteristics provide good results in rough images.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1881-1888
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• 2011

Red tide is a natural phenomenon to bloom harmful algal, which fish and shellfish die en masse. Red tide damage with respect to sea farming has been occurred each year. Red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. Red tide prediction using naive bayes classifier can be achieve good prediction results. The result of naive bayes method only determine red tide blooms, whereas the method can not know how increasing of red tide algae density. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning and naive bayes classifier. The proposed method can enhance the precision of red tide prediction and forecast the increasing density of red tide algae.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.8
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• pp.1748-1754
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• 2004

In this paper, We propose a image watermarking method which combine frequence-domain with fuzzy inference. In our method, the original image is transformed and decomposed using DWT. The watermark is added to high-frequency coefficients, which analyzed optimally so as to genarate the fuzzfied data. In order to evaluate the robustness, the embeded watermark is detected in case of attacking by JPEG compression and cropping. Experimental results showed that proposed scheme is superior to the typical method with PSNR and similarity under the same conditions.