• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.927-935
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• 2005

규칙기반시스템에서 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 술어의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 술어의 확신도를 모호집합에 기반을 둔 0과 1사이의 모호숫자와 같은 구간으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지추론을 하는 것이 가능하게 된다[18]. 우리는 모호집합 추론을 자동으로 실행하는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 이 모호집합 추론 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 효율적인 추론을 실행하는 것을 허용한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권1E호
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• pp.64-74
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• 1997

In many decision making systems, rule-based approaches are used to solve complex problems in the areas of pattern analysis and computer vision. In this paper, we present methods for generating fuzzy IF-THEN rules automatically from training data for pattern classification and high-level computer vision. The rules are generated by construction minimal approximate fuzzy aggregation networks and then training the networks using gradient descent methods. The training data that represent features are treated as linguistic variables that appear in the antecedent clauses of the rules. Methods to generate the corresponding linguistic labels(values) and their membership functions are presented. In addition, an inference procedure is employed to deduce conclusions from information presented to our rule-base. Two experimental results involving synthetic and real are given.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.159-170
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• 1996

본 논문 에서는 진화 알고리즘과 퍼지 제어기를 이용하여 비선형 시스템을 위한 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하석 지능 제어를 할수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 최지 규칙 소속 함수의 자농 조정으로 규칙을 생성하고. 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 )fl선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.498-500
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• 1993

This paper presents handover algorithm method using fuzzy rules and neura1 network. In future mobile communication systems, the amount of call requests over a region will increase dramatically. This problem has to be solved by decreasing the cell size. But, this method lets a mobile station switch the a base station at a higher rate. In order to maintain better mobile communication system in a micro or pico cellular system, better handover algorithm must be devoloped. In this paper, we propose a handover algorithm which is based on the fuzzy teory that is applied to make rules with the parameters and neural network that is to learn rules. This new handover algorithm is tested by computer simulation and compared with the conventional algorithms.

• 한국해양공학회지
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• 제21권6호
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• pp.115-119
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• 2007

Inference rules of the knowledge base, generated by experts or optimization, may be often inconsistent and incomplete. This paper suggests a systematic and automatic method which extracts inference rules not from experts' subject but from data. First, input/output linguistic variables are partitioned into several properties by the fuzzy equalization algorithm and each combination of their properties comes to premise of inference rule. Then, the conclusion which is the mast suitable for the premise is selected by evaluating consistent measure. This method, automatically from data, derives inference rules from experience. It is shown through application that extracts new inference rules between hull dimensions and hull performance.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.97-104
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• 2002

이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.57-73
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• 2006

제조 라인의 설계에 있어서 물류설비의 선정은 매우 중요한 부분이다. 생산라인의 특성을 충분히 고려하여 물류설비를 선정하기 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하며 그 요소들 가운데는 정량적인 요소(예, 자재 부피, 무게)들 뿐만 아니라 정성적인 요소(예, 유지 보수, 통합성)들도 포함된다. 정량적인 요소는 해당 물류설비의 사양 등을 통해 보다 쉽게 평가가 가능하지만 정성적인 요소는 객관적인 분석이 매우 어려운 부분이다. 실제 사례에서도 물류설비선정 시 정량적인 요소들만 검증되고 정성적인 요소들은 대부분 배제되는 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 물류설비의 보다 효율적인 평가 및 선정을 위해 정량적인 요소뿐만 아니라 정성적인 요소들을 반영할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문가 지식 기반의 룰 (Rule) 및 퍼지 로직을 연계한 통합 방안을 개발하였다. 우선 전문가 지식 기반의 룰을 통해 해당 공정간 적절한 물류설비 유형 및 가능한 대안 유형들을 찾아내고 이들 중 정성적인 요소들까지를 반영하여 최적의 물류설비를 선정하기 위해 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구를 통해 퍼지 이론의 제조 물류부분 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.329-332
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• 2007

• 산업공학
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• 제3권1호
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• pp.31-38
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• 1990

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.710-717
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• 1993

In this paper, we focus upon the design and applications of adaptive fuzzy-neuro controllers. An intelligent control system is proposed by exploiting the merits of two paradigms, a fuzzy logic controller and a neural network, assuming that we can modify in real time the consequential parts of the rulebase with adaptive learning, and that initial fuzzy control rules are established in a temporarily stable region. We choose the structure of fuzzy hypercubes for the fuzzy controller, and utilize the Perceptron learning rule in order to update the fuzzy control rules on-line with the output error. And, the effectiveness and the robustness of this intelligent controller are shown with application of the proposed adaptive fuzzy-neuro controller to control of the cart-pole system.