• 제목/요약/키워드: fuzzy 추론

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뉴로-퍼지를 이용한 만성적인 스트레스 평가 (Chronic Stress Evaluation using Neuro-Fuzzy)

  • 신재우;설아람;성홍모;김원식;차동익;이철규;윤영로
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.465-471
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14 일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다. 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24 시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다. 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 l이라고 가정하면, 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1.37. 7일간의 회복 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.

선형예측계수에 기초한 퍼지추론 단어 인식 (Word Recognition using Fuzzy Inference based on LPC)

  • 최승호;김형근
    • 한국음향학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.32-41
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    • 1994
  • LPC열로 구성된 음성패턴의 주파수변동을 해결하기위해 LPC와 스펙트럼, LPC차수와 스펙트럼의 관계를 고찰하여 새로운 형태의 멤버쉽함수를 제안하였다. 또한, 시간변동을 해결하기위해서는 음성구간을 여러구간으로 등간격분할하는 다구간 등분할법을 사용하였으며, 이때 오인식은 주로 동일음절이 같은 발성위치에 있을때 발생되었다. 이러한 오인식을 줄이기위해 제안된 멤버쉽함수로 퍼지추론한뒤 구간별 확신도에 가중치를 부여하고, 세번째후보까지를 인식대상으로 하는 판정알고리즘을 제안하였다. 본 방법의 타당성을 검증하기위해, DDD지역명 28개를 대상으로 인식실험한결과, 삼각형멤버쉽함수에 의한 퍼지추론은 $92.0\%$, 삼각형멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $92.9\%$, 제안된 멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $93.8\%$의 인식률을 보였다.

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도심환경에서 퍼지 기반 차량간 충돌 예방 시스템 (The Collision Prevention System between Vehicles based on Fuzzy on a urban environment)

  • 정이나;이병관;안희학
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.69-79
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    • 2014
  • 본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.

퍼지근사추론법에 의한 암반사면의 안정해석 (Analysis of Rock Slope Stability Based on Fuzzy Approximate Reasoning)

  • 기완서;김삼석;주승완
    • 지질공학
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    • 제11권2호
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    • pp.153-161
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    • 2001
  • 암반사면의 안정성 평가에 있어서 경험적 평가에 중점을 둔 RMR분류법과 여러 가지 변수들을 이용한 평가방법인 평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석을 실시하였다. 그리고 여러 가지 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 변수들의 불확실성을 고려할 수 있는 점추정법에 의한 신뢰성해석과 더불어 퍼지언어를 이용한 퍼지근사추론법의 구조화에 따른 평가방법을 비교·분석 하였다. 그 결과 점추정법의 신뢰성해석을 전 구간의 안정성을 평가 할 수 있으며 퍼지근사추론법에 의한 안정성평가는 다른 기존의 안정성해석 결과와 전반적으로 일치함을 알 수 있다. 이와 같이 RMR분류·평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석과 점추정법의 신뢰성해석, 퍼지근사추론법을 병행하면 암반사면의 특수성을 체계적이고 종합적으로 평가할 수 있다.

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객체의 상태 변화를 고려한 퍼지-신경망 추론 시스템 (A Study on Fuzzy-Neural network Reasoning System Considering the State Transition of the Object)

  • 김두완;박미경;정환묵
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.300-303
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    • 1998
  • 본 논문에서는 과거의 상황 및 그 변화 과정이 상태전이를 고려한 퍼지-신경망 추론 시스템을 제안한다. 각 객체의 과거의 상태 전이 관계를 퍼지 시계열에 의한 퍼지 관계식을 도입하여 현재상태를 추론하고, 퍼지-신경망을 이용하여 다음 상태를 추론한다.

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범용 실시간 퍼지 제어를 위한 시간형 퍼지 패트리넬 (A Timed Fuzzy Petri Net Model for General Purpose Real-time Fuzzy Control)

  • 이강수;김소연;윤정모
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.543-563
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    • 1996
  • 본 논문에서는 실시간 퍼지 제어를 위한 모형으로서 '시간형 퍼지 패트리넬(TFPN) 모형'을 제시한다. TFPN모형은 시간 패트리넬과 퍼지 패트리넬을 통합한 것으로서 퍼지 추론 뿐 아니라 퍼지 제어에 이용할 수 있다. 또한, 퍼지 제어 규칙의 구문적 명세 언어로서 '시간적 퍼지 제어 언어 '를 정의하고, 이를 TFPN으로 모형화하는 방법을 제시한다. TFPN모형은 퍼지 제어에 대한 패트리넬 포멀리즘에 해당하며 그 수행 규칙은 마킹(퍼지화)과정과 점화(추론 및 비퍼지화) 과정으로 구성된다. 제시된 모형의 사례 연구 결과, 기존의 퍼지제어 모형보다 추론 및 제어 값의 계산 시간을 절약할 수 있으며, 제어 시스템의 불확실성을 자연스럽게 모형화하고 제어규칙의 가시 성을 높일 수 있다.

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퍼지추론을 이용한 어류 활동상태 기반의 지능형 자동급이 모델 (Fish Activity State based an Intelligent Automatic Fish Feeding Model Using Fuzzy Inference)

  • 최한석;최정현;김영주;신영학
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권10호
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    • pp.167-176
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    • 2020
  • 현재 국내에서 활용되고 있는 자동화된 어류 급이 장치는 특정 시간과 일정량의 사료를 시간에 맞추어 수조에 공급하는 방식이다. 이는 고령화되고 고가인 양식장 관리의 인건비는 줄일 수 있으나 양식 생산성에 결정적 요인이 되는 고가의 사료량을 지능적으로 적절히 조절하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동급이 장치의 문제점을 해결하고, 양식장에서 어류의 성장률을 적절하게 유지하면서 사료 공급의 효율성을 극대화할 수 있는 퍼지추론 기반의 지능형 어류 자동 급이 모델인 FIIFF 추론 모델(Fuzzy Inference based Intelligent Fish Feeding Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FIIFF 지능형 급이 추론모델은 양식어류의 현재 생육 환경 정보 및 실시간 활동 상태를 기반으로 급이량을 산출하기 때문에 사료 급이량 적절성이 매우 높다. 본 연구에서 제안한 FIIFF 추론 모델의 급이량 산출 실험 결과에서는 8개월 동안 양식장에서 실제 투입한 급이량보다 14.8%를 절감하는 효과를 보여준다.

퍼지 리스크 그래프를 적용한 신호 기능 SIL 할당에 관한 연구 (A Study on SIL Allocation for Signaling Function with Fuzzy Risk Graph)

  • 양희갑;이종우
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.145-158
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    • 2016
  • 철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.

퍼지 알고리즘을 이용한 자동화된 추론의 입력 제한 기법 (A Restriction Strategy for Automated Reasoning using a Fuzzy Algorithm)

  • 김용기;백병기;강성수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.1025-1034
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    • 1997
  • 레졸루션(resolution)에 근거한 자동화된 추론 방법은 실제로 결론 도출에 필요 하지 않은 중간 정보를 생산하고, 또한 이런 정보가 또 다른 불 필요 정보를 생산함으로써, 컴퓨터 주기억 공간 잠식이 문제점으로 나타난다. 주어진 문제의 상황을 설명하는 모든 입력절로부터, 실제로 결론의 도출에 참여할 가능성이 낮은 입력절을 추론에의 참여를 제한하여, 소모하는 기억공간과 추론 시간을 감소시키는 조절 전략을 제안한다. 주어진 입력절을 분석하여, 실제로 추론에 참여하는 정도의 우선 순위를 결정하는 도구로서 퍼지 관계 논리곱을 이용한다.

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피지 클러스터링을 이용한 사례기반 추론의 성능 개선 (Performance Improvement of Case-based Reasoning Using Fuzzy Clustering)

  • 현우석
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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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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