• 전기학회논문지
• /
• 제64권9호
• /
• pp.1337-1346
• /
• 2015

In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제10권2호
• /
• pp.107-112
• /
• 2010

In this paper, we investigate the properties of antitone Galois connection and formal concepts. Moreover, we show that order reverse generating maps induce formal, attribute oriented and object oriented concepts on a complete residuated lattice.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.56-63
• /
• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.355-360
• /
• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
• /
• pp.237-240
• /
• 2006

Human's sight holds the most extents among other senses. It will become more beneficial in person's emotion or body, if we form much better environment to human in connection with visual information as importance of visual information. Human is using a lot of display units on modern society. Basic colors that compose these are Red, Green and Blue. Using these three colors, we can change color sense of monitor or brightness degree. Suitable color degree by individual's environment can reduce person's stress or give comfortable feeling. So Factors by human's emotion and environment are standardized using fuzzy and the method that is to apply the result of Intelligent Color Control(ICC) on display is proposed.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권1호
• /
• pp.99-106
• /
• 2015

In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권10호
• /
• pp.1469-1478
• /
• 2015

In this paper, The methodology of Type-2 fuzzy set-based Radial Basis Function Neural Network(T2RBFNN) is proposed for Sewage Treatment Process and the simulator is developed for application to the real-world sewage treatment plant by using the proposed model. The proposed model has robust characteristic than conventional RBFNN. architecture of network consist of three layers such as input layer, hidden layer and output layer of RBFNN, and Type-2 fuzzy set is applied to receptive field in contrast with conventional radial basis function. In addition, the connection weights of the proposed model are defined as linear polynomial function, and then are learned through Back-Propagation(BP). Type reduction is carried out by using Karnik and Mendel(KM) algorithm between hidden layer and output layer. Sewage treatment data obtained from real-world sewage treatment plant is employed to evaluate performance of the proposed model, and their results are analyzed as well as compared with those of conventional RBFNN.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제48권5호
• /
• pp.531-545
• /
• 2023

Composite dowels are implemented as a powerful alternative to headed studs for the efficient combination of Ultra High-Performance Concrete (UHPC) with high-strength steel in novel composite structures. They are required to provide sufficient shear resistance and ensure the transmission of tensile forces in the composite connection in order to prevent lifting of the concrete slab. In this paper, the load bearing capacity of puzzle-shaped and clothoidal-shaped dowels encased in UHPC specimen were investigated based on validated experimental test data. Considering the influence of the embedment depth and the spacing width of shear dowels, the characteristics of UHPC square plate on the load bearing capacity of composite structure, 240 numeric models have been constructed and analyzed. Three artificial intelligence approaches have been implemented to learn the discipline from collected experimental data and then make prediction, which includes Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization (ANN-PSO), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and an Extreme Learning Machine (ELM). Among the factors, the embedment depth of composite dowel is proved to be the most influential parameter on the load bearing capacity. Furthermore, the results of the prediction models reveal that ELM is capable to achieve more accurate prediction.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권4호
• /
• pp.429-438
• /
• 2004

본 논문에서는 정책기반의 IP 네트워크 관리구조에서 임의의 노드에 유입되어지는 트래픽에 대하여 퍼지 추론 방식을 사용한 어드미션 제어 구조를 설계하였다. 제안된 제어구조는 기존 정의된 정책 요구수준과 네트워크 상태에 따라 자원 할당을 결정하는 방식을 사용하였다. 이는 기존의 바이너리 방식의 정책 적용방식을 개선하여 사전에 정의된 임의의 005 정책에 대하여 예측할 수 없는 네트워크의 상태에 따라 적응적인 어드미션 제어를 제공함으로서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 볼 논문에서 설계한 퍼지 제어기를 통하여 제한된 환경에서의 시뮬레이션을 수행한 결과 비퍼지 환경에 비하여 트래픽의 패턴에 따라 평균 26%의 패킷 거부율을 향상하였고, 이는 퍼지 컨트롤러에 의해서 네트워크의 상태에 따라 비퍼지 환경에서의 수락/거절 동작이 아닌 소프트한 적응성을 보여주었기 때문이다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.237-242
• /
• 2014

항공기용 터보팬 엔진의 성능이 이륙과 같이 급격하게 변하는 상황일 때 압축기에서 서지현상이 발생할 수 있는데, 본 논문에서는 이를 방지하는 것을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 연료유량을 개루프 명령으로 생성하고, 가변 안내익을 폐루프로 설계하여 터보팬 엔진에 대한 제어시스템을 고전적인 PID제어기와 퍼지 추론 기법을 적용하여 설계하였다. 시뮬레이션은 SIMULINK를 이용하였는데, 제어로직 구성을 위한 동역학적 모델링은 NPSS(엔진해석프로그램)와 SIMULINK를 연동시켜주는 SIMUNLINK BLOCK인 NPSS S-function을 설계하여 이용하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로 PID와 Fuzzy 모든 방법에 있어 VIGV의 제어결과로 서지현상을 방지할 수 있음을 증명하였다.