• 제목/요약/키워드: fuzzy modeling

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VEGA 기반 FBFE을 이용한 표적 추적 시스템 설계 (The Design of Target Tracking System Using FBFE Based on VEGA)

  • 이범직;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.359-365
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    • 2001
  • 본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.

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퍼지 및 신경망 이론을 이용한 교통사고예측모형 개발에 관한 연구 (Development of Traffic Accidents Prediction Model With Fuzzy and Neural Network Theory)

  • 김장욱;남궁문;김정현;이수범
    • 대한교통학회지
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    • 제24권7호
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    • pp.81-90
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    • 2006
  • 교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.

퍼지를 이용한 자율 이동 로봇의 이동 경로 추종 및 고속 정밀 제어 (Moving Path following and High Speed Precision Control of Autonomous Mobile Robot Using Fuzzy)

  • 이원호;이형우;김상헌;정재영;노태정
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.907-913
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    • 2004
  • 일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건 내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 된 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠는 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.

퍼지 subtractive 클러스터링 기법을 이용한 좌심실보조장치 모델링 및 흡입현상 검출 (Modeling of Left Ventricular Assist Device and Suction Detection Using Fuzzy Subtractive Clustering Method)

  • 박승규;최성진
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.500-506
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    • 2012
  • 좌심실보조장치의 모델과 안전한 장치 구동을 위한 흡입현상 검출을 위한 방법을 제안한다. 좌심실보조장치인 축류혈액펌프는 심장에 문제가 있는 환자를 보조하기 위하여 사용되어 왔다. 축류혈액펌프는 비맥동성 펌프이며, 맥동성 펌프에 비하여 작은 크기와 효율성과 같은 장점이 있으나, 안전한 펌프 운전 조건을 결정하는 데 어려움이 있다. 축류혈액펌프는 정상상태와 흡입상태와 같은 상이한 펌프 동작 상태를 가지며, 이는 좌심실에서 흡입현상 발생여부에 좌우된다. 퍼지 subtractive 클러스터링 기법을 이용하여, 이와 같은 동작 특성을 가지는 축류혈액펌프 모델을 개발하며, 개발한 펌프 모델을 이용하여 흡입현상 발생 전후의 펌프 혈류량을 추정한다. 또한 퍼지 subtractive 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실에서 흡입현상 발생여부를 감지할 수 있는 흡입현상 검출 모델을 개발한다.

진화론적 최적 뉴로퍼지 네트워크: 해석과 설계 (Genetically Optimized Neurofuzzy Networks: Analysis and Design)

  • 박병준;김현기;오성권
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제53권8호
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    • pp.561-570
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    • 2004
  • In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.

퍼지집합 모델을 이용한 암설지형 분포 가능지 추출 연구 (Extracting the Distribution Potential Area of Debris Landform Using a Fuzzy Set Model)

  • 위눈솔;장동호
    • 한국지형학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.77-91
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    • 2017
  • Many debris landforms in the mountains of Korea have formed in the periglacial environment during the last glacial stage when the generation of sediments was active. Because these landforms are generally located on steep slopes and mostly covered by vegetation, however, it is difficult to observe and access them through field investigation. A scientific method is required to reduce the survey range before performing field investigation and to save time and cost. For this purpose, the use of remote sensing and GIS technologies is essential. This study has extracted the potential area of debris landform formation using a fuzzy set model as a mathematical data integration method. The first step was to obtain information about the location of debris landforms and their related factors. This information was verified through field observation and then used to build a database. In the second step, we conducted the fuzzy set modeling to generate a map, which classified the study area based on the possibility of debris formation. We then applied a cross-validation technique in order to evaluate the map. For a quantitative analysis, the calculated potential rate of debris formation was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). The prediction accuracy of the model was found to be 83.1%. We posit that the model is accurate and reliable enough to contribute to efficient field investigation and debris landform management.

감정확률을 이용한 동적 얼굴표정의 퍼지 모델링 (Dynamic Facial Expression of Fuzzy Modeling Using Probability of Emotion)

  • 강효석;백재호;김은태;박민용
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.401-404
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    • 2007
  • 본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

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Neurofuzzy System for an Intial Ship Design

  • Kim, Soo-Young;Kim, Hyun-Cheol;Lee, Kyung-Sun
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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    • pp.585-590
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    • 1998
  • The purpose of this paper is to develop a neurofuzzy modeling & inference system which can determine principle dimensions and hull factors in an initial ship design. Neurofuzzy modeling & inference for a hull form design (NeFHull) applies the given input-output data to the fuzzy theory. NeFHull also deals the fuzzificated values with neural networks. NeFHull redefines normalized input-output data as membership functions and executes the fuzzficated information with backporpagation-neural -networks. A hybrid learning algorithms utilized in the training of neural networks and examining the usefulness of suggested method through mathematical and mechanical examples.

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Dynamic Simulation of AGC/LPC Synthetical System for Hot Strip Finishing Mill

  • Wang, Xiaoying;Wang, Jingcheng
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제8권1호
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    • pp.24-30
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    • 2008
  • A simulation of hot strip finishing mill automatic gauge control (AGC) system is built, which is divided into four modules such as rolling mill system, AGC module, looper system and strip model. The rolling mill system is built by mechanism modeling, the looper system and strip model are built by function modeling, and the AGC model is tried to use intelligent control of a multi-function AGC system. The target is attempted to use this simulation object to minimize finisher exit strip thickness deviation resulting from strip entry thickness disturbance and rolling force deviation. Simulation results show that the result of this AGC/LPC synthetical system module simulation is quite close to the actual result. The simulation system can also analyze most kinds of disturbance which affect the rolling process. It is proved that the system can represent practical situation of hot strip finishing mill process control, and be used as a basic platform of research and development for researcher and engineer.

수중함용 디젤엔진의 동적 성능 시뮬레이션 (Dynamic Performance Simulation of Diesel Engine for Underwater Vehicle)

  • 정찬희;양승윤;조상훈;김성용
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제4권1호
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    • pp.41-51
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    • 2001
  • In this paper, the mathematical modeling and the design of controllers were performed for the dynamic performance simulation of the diesel engine for underwater vehicle. Nonlinear equations are acquired through the mathematical modeling using mean torque production model technique. Three kinds of controllers were designed for the perform simulation of the engine model. As the result of simulation, it was confirmed that each controller can be applied with regard to system characteristics and desired conditions etc.

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