본 논문에서는 DCT 변환과 퍼지추론을 이용하여 영상을 분석하는 방법을 제안 한 바, 병해충 과실 등의 특성을 분석 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 변환계수에 시각특성파라미터를 접목하는 방법에 중점을 두었다. 전처리 과정에서 이산코사인 변환계수로부터 엔트로피와 텍스처 등의 시각특징 파라미터들을 구하였고, 이 변수들을 이용하여 퍼지 추론의 입력 변수를 생성 하였다. 맘다니 연산자와 ${\alpha}$-cut 함수를 적용하여 영상 분석을 실험한 결과, 제안한 방법의 응용가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 슬라이딩 라인 함수의 각 요소를 간편 간접추론 퍼지 논리의 입력변수로 사용하여 슬라이딩 모드 제어기의 경계층을 모사하는 간편 간접추론 퍼지논리 경계층을 갖는 슬라이딩 모드 제어기를 설계하였다. 제안된 제어시스템은 별도의 비선형 함수를 구할 필요가 없으며, 네 개의 퍼지규칙으로 이루어지므로 간단하고 안정도 증명이 쉬운 장점을 가진다. 본 논문의 유효성을 비선형 시변 시스템에 적용하여 고찰하였다.
Numerical simulations for various fluid flows require enormous computing time during iterations. In order to solve this problem, several techniques have been proposed. A SOR method is one of the effective methods for solving elliptic equations. However, it is very difficult to find the optimum relaxation factor, the value of this factor for practical problems used to be estimated on the basis of expertise. In this paper, the implication of the relaxation factor are translated into fuzzy control rules on the basis of the expertise of numerical analysers, and fuzzy controller incorporated into a numerical algorithm. From two cases of study, Poisson equation and cavity flow problem, we confirmed the possibility of computational acceleration with fuzzy logic and qualitative reasoning in numerical simulations. Numerical experiments with the fuzzy controller resulted in generating a good performance.
As a general model of rule-based systems, we propose a model for a fuzzy production system having chaining rules and an inference engine associated with the model. The concept of so-called 'fuzzy petri nets' is used to model the fuzzy production system and the inference engine is designed to be capable of handling inexact knowledge. The fuzzy logic is adopted to represent vagueness in the rules and the certainty factor is used to express uncertainty of each rules given by a human expert. Parallel, inference schemes are devised by transforming Fuzzy Petri nets to matrix formula. Futher, the inference engine mechanism under the Mamdani's implication method can be desceribed by a simple algebraic formula, which makes real time inference possible.
본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.
국내외 문헌을 조사해 볼때, 최적의 퍼지 함축을 선택하는 것이 퍼지 추론 및 퍼지 추론의 모든 응용 분야에서 근본적인 문제임을 알 수 있다. 그러나 많은 연구가들의 계속적인 연구에도 불구하고 개인적인 평가 기준과 사용되는 응용 모델에 따라 각기 다른 성능 평가가 이루어졌으므로 퍼지 함축의 선택 문제는 아직까지도 논란의 대상이 되고 있다. 최근 학습이론의 도입으로 퍼지 추론을 상당한 효과를 보았으나 퍼지 함축의 선택 문제와 관련된 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 퍼지 추론에 적용했을 때의 퍼지 함축의 선택 문제를 고찰, 분석한다. 즉 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속 함수를 조정함으로써 퍼지 추론 기관의 성능 향상뿐 아니라 폭 넓은 퍼지 함축의 선택이 가능하다.
모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보는 의미 있는 다양한 개인 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보를 분석하여 특이성을 추론하는 방법을 제안한다. 특이성 추론 방법으로 인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 사용하였다. 제안된 방법은 모바일 장치에서 얻은 정보와 추론된 특이성을 개념노드로 이용하여 새로운 특이성을 추론하며, 개념노드간의 인과관계를 효율적으로 표현한다.
This paper deals with two topics which are vital in fuzzy expert systems; one is how to build fuzzy knowledge base by fuzzy expertise modeling for representing knowledge with imprecise characteristic and the other is how to draw an inference from fuzzy knowledge base using translating rules. The result of this study provides the basic principle for constructing the fuzzy knowledge base and the fuzzy inference system.
이동로봇에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 본 논문에서는 미지의 공간에서 효과적으로 장애물을 회피할 수 있는 SFLC(single-input fuzzy logic controller) 기반의 이동로봇의 주행 제어기 설계와 구현을 제안한다. 장애물의 위치와 거리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며, 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지논리시스템 기반의 제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안한 퍼지제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 장애물을 피하면서 목표지점에 정확히 도착함을 확인하였다. 더욱이 기존의 2-입력 퍼지논리시스템 기반의 제어기로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계할 수 있음도 보였다.
이 논문은 퍼지 시스템을 기반으로 하여 이동로봇의 제적제어에 대하여 기술한다. 기존의 백스텝핑 (back-stepping) 제어기는 이동로봇의 동역학과 기구학을 모두 포함하여 제어기를 구성하였다. 그러나 기존의 back-stepping 제어기는 기구학적 제어기에서 생성되는 속도 명령에 의해서 많은 영향을 받는다. 기존의 back-stepping 제어기의 성능을 증가 시키기 위해서 본 논문에서는 비선형 제이기로 많이 사용되고 있는 퍼지 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 back-stepping 제어기의 새로운 속도명령을 퍼지 추론을 통하여 생성하였다. 퍼지 규칙은 기구학적 제어기의 개인을 설정하기 위해서 설정하였으며, 퍼지 추론을 통하여 새로 생성된 속도명령은 기준명령의 변화를 고려하여 생성되었다. 그리고 수치실험을 통하여 기존의 back-stepping 제어기 보다 제안된 방법이 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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