본 논문에서는 생물학적인 DNA와 인위적인 DNA의 개발 메커니즘에 근거를 둔 새로운 DNA coding mithod를 소개한다. 이 방법은 DNA 유전자의 Redundancy 성질과 Over-lapping 성질을 분석하여 구성한 알고리즘으로, DNA 자체의 특성 때문에 염색체의 길이를 자유자재로 변화시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 즉 삽입과 삭제의 과정을 쉽게 처리할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이 DNA coding method를 사용하여 시스템 제어에 필요한 지식을 표현하는 적당한 퍼지규칙을, 전건부와 후건부의 구조 및 매개변수 동조를 통하여, 획득하고, 이 규칙을 새로운 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화 시킬 수 있는 새로운 퍼지규칙 획득 알고리즘을 개발한다. 이 방법의 유용성을 입증하기 위하여 물탱크 시스템에 적용한 결과 효과적으로 퍼지규칙을 획득한다.
생명체는 자신을 이루고 있는 단순한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 국부적 상호작용을 함으로써 복잡한 생명 현상을 보이고있다 이 연구에서는 생명 현상을 보이고 있는 개체가 많은 수의 단순한 구성 요소들의 집합으로 이루어져 있으며 그러한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 서로 국부적인 상호작용을 함으로써 복잡한 행동패턴들을 나타낸다는 가정 아래, 여러 대의 자율이동로봇(autonomous mobile robot)들의 군지능을 나타낼 수 있는 적은 수의 근본 규칙을 찾아내고 찾아진 근본규칙들을 퍼지규칙으로 표현하는 것을 목표로 한다. 각 자율이동로봇은 기능이 매우 제한되어 있으며, 자신만의 독특한 신호를 발생한다. 이 신호를 "heartbeat"이라 부르며 이를 이용하여 대략적으로 자신의 위치와 현재상태를 다른 개체에게 알리는 역할을 한다 이 논문에서는 "heartbeat"을 이용한 로봇간의 통신과 자재반송이라는 군행동을 퍼지시스템으로 구현하고 이를 평가한다.
이 논문에서는 개념간의 애매한 관계를 적절히 표현할 수 있는 퍼지 개념 계층을 참조하여 최하위 개념 수준에서부터 최상위 개념 수준까지 각 수준에서 연관 규칙을 추출하는 다중 수준 상향식 연관규칙 마이닝 방법을 제안한다. 상위 개념 수준에서 빈발 항목 집합을 구하는데 필요한 상위 개념 수준의 트랜잭션 데이터베이스를 생성하는 방법을 소개한다. 또한 제안한 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.
생명체는 자신을 이루고 있는 단순한 구성요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 국부적 상호작용을 함으로써 복잡한 생명 현상을 보이고있다. 이 연구에서는 생명 현상을 보이고 있는 개체가 많은 수의 단순한 구성 요소들의 집합으로 이루어져 있으며 그러한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 서로 국부적인 상호작용을 함으로써 복잡한 행동패턴들을 나타낸다는 가정 아래, 여러 대의 자율이동로봇 (autonomous mobile robot)들의 군지능을 나타낼 수 있는 적은 수의 근본 규칙을 찾아내고 찾아진 근본규칙들을 퍼지규칙으로 표현하는 것을 목표로 한다. 각 자율 이동로봇은 기능이 매우 제한되어 있으며. 자신만의 독특한 신호를 발생한다 이신호를 "heartbeat"이라 부르며 이를 이용하여 대략적으로 자신의 위치와 현재상태를 다른 개체에게 알리는 역할을 한다. 이 논문에서는 "heartbeat"을 이용한 로봇간의 통신과 자재반송이라는 군행동을 퍼지시스템으로 구현하고 이를 평가한다.
A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM (On-machine measurement) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper focuses on the development of the CAIP (computer-aided inspection system) methodologies. The optimum inspection sequences for the features are determined by analyzing the feature information such as the nested relations and the possible probe approaching directions of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements, and then the number of sampling points, the locations of the measuring point, the optimum probing path are determined by applying the fuzzy logic, Hammersley's method, and the TSP algorithm. To verify the proposed methodologies, simulations are carried out and the results are analyzed.
The major economic health problem of dairy cattle is mastitis which can affect 10 to 50% of cow-quarters. This health problem is difficult for many dairy farmers and health advisors to understand, diagnose and control. Without special laboratory testing, most mastitis is overlooked. Estimates of annual mastitis cast per cow vary from $50 to $200. For the nearly 9 million cows in the United States, annual loss to the dairy industry amounts to over one billion. A knowledge-based decision aid has been developed to evaluate mastitis data retrieved electronically from two of nine U. S. regional dairy records processing centers. Heuristic rules to diagnose herd mastitis problems were collected and incorporated into the system from various domain experts. This system information. It allows users to select mastitis control schemes with various degrees of aggressiveness and teaches commonly accepted mastitis control practices.
This paper describes a study on the time-varying control of parameters in learning of the neural network. Elman recurrent neural network (RNN) is used to implement the control of parameters. The parameters of learning and momentum rates In the error backpropagation algorithm ate updated at every iteration using fuzzy rules based on performance index. In addition, the gain and slope of the neuron's activation function are also considered time-varying parameters. These function parameters are updated using the gradient descent algorithm. Simulation results show that the auto-tuned learning algorithm results in faster convergence and lower system error than regular backpropagation in the system identification.
This paper proposes the novel investment priority decision method for distribution facilities considering the potential failure rate and the influence of customer caused by faults in distribution networks. The Proposed method decides the investment priority of the facilities combining, by the fuzzy rules, the KEPCO's priority decision for investment and the priority decision considering SAIFI(System Average Interruption Frequency Index) and SAIDI(System Average Interruption Duration Index). To verify the performance of the proposed method, these works utilized the projects for weak facility reinforcement planned in KEPCO in the Busan region in 2003 and 2004. The evaluation results showed that the reliability of the KEPCO in the Busan region using the proposed method can be enhanced more than using the conventional KEPCO's method.
This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.
본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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