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이말례,김은경,이재완,장욱붕,Lee, Mal-Rey,Kim, Eun-Gyung,Lee, Jae-Wan,Zang, Yu-Peng 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.3
This is an example of ABSTRACT format. This study proposes a hypertension management system that implements a signal collision avoidance algorithm for RFID tags and enables accurate medical services for hypertension patients. The proposed system enables the mobile RFID reader to accurately recognize the RFID tag signals emitted from the patient by using OR logic. Moreover, the system adopts a multi-agent approach to provide and manage information on patient condition and automated medical service in a mobile environment. 본 논문에서는 RFID tag의 충돌문제를 해결하여 고혈압 환자에게 정확한 의료서비스를 제공할 수 있는 hypertension management system을 제안한다. 제안한 시스템은 OR 로직을 사용하여 환자 주변의 RFID tag를 모바일 RFID 리더가 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 환경에서 환자의 상태 및 의료서비스를 자동으로 제공하고, 관리하기 위해 멀티에이전트를 적용하였다.
이말례(Lee Mal Rey),황수철(Hwang Su Cheol) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.8
Generally the quantitative and qualitative knowledges are used to describe the spatial information between objects in 2-dimensional space. In this study, we consider the combin of two knowledges for complementing each disadvantages and suggest a method of maintaining a locational relation when a moving object is rotated or moved to another place between n static-objects. Also, we suggest a algorithm of modifying the relations when new locational relation is inserted into the network that represent the spatial knowledges of the static objects. Then in order to apply our result, we have constructed a system which provide the locational informations between buildings and a moving car.
이말례(Lee Mal Rey),이재필(Lee Jae Pil) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.5
To build up a knowledge-based system in an Artificial Intelligence System, selecting an appropriate set of rules is one of the key problems. In this paper, we discuss a new method for extracting fuzzy rules directly from fuzzy membership function data for pattern classification. The fuzzy rules with variable fuzzy regions are defined by sharing fuzzy space in fuzzy grid. These rules are extracted from membership function. Then, optimal input variables for the rules are determined using the number of extracted rules as a criterion. The method is compared with neural networks using Ishibuchi.Finally, in order to demonstrate the effectiveness of the present method, simulation results are shown.
퍼지논리와 유저자 알고리즘 율합에 의한 지능형 제어 시스템 설계
이말례(Lee Mal Rey),김태은(Kim Tae Eun) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.4
This paper presented the application of GAs as a means of finding optimal solutions over a parameter space in the controller design for fuzzy control system. The performance can involve a weighted combination of various performance characteristics such as rise-time, settling-time, overshoot. The results obtained here are compared with those for a traditional design obtained using the root-locus method. In contrast to traditional methods, the GA-based method does not require the usual mathematical processes or mathematical model of the system. In this paper, the GA-based Fuzzy control system combining Fuzzy control theory with the GA, that is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed. The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using task tracking position system in stable and unstable linear systems. It is shown that the GA-based controller is better than the traditional controller used in stable and unstable linear systems.
이말례(Mal Rey Lee),조상엽(Sang Yeop Cho),김기태(Ki Tae Kim) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1
이 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하는 퍼지 추폴ㄴ 규칙의 학습 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 사용하면 전문가로부터 획득한 입출력 자료로부터 입출력 자료간의 관계를 적절히 표현할 수 있는 추론 규칙을 자동적으로 얻을 수 있다. 학습을 위한 매개변수로 사용되는 추론 규칙의 전제부에 있는 소속함수와 결론부에 있는 실수는 유전자 알고리즘에 의해서 조정된다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 속도와 추론 규칙 생성 능력은 신경망의 역전과 알고리즘 보다 효율적이다.
이말례(Mal Rey Lee),황수철(Su Cheol Hwang),김기태(Ki Tae Kim) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.9
퍼지 논리의 응용 영역중의 가장 활발한 영역이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기의 대부분은 전문가의 정량적인 지식과 실험적 기술 또는 경험이 있는 오퍼레이터로 부터 얻어진 IF-THEN 형태의 규칙으로 퍼지 모델을 구성한다. 기존의 자기동조 방법에서의 충분한 생성능력과 획득한 지식을 표현하는 능력이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 유전 알고리즘에 의해 퍼지 IF-THEN 규칙을 자기 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 하강 방법보다 자기동조 속도가 빠르고, 획득한 지식을 보다 효율적으로 표현할 수 있는 능력이 있다. One of the most active areas in the application of fuzzy logic is about fuzzy controllers. Most of these controllers are constituted of a fuzzy model described in the IF-THEN type rules derived from the qualitative knowledge and the experimental knowhow of experts or experienced operators. Conventional methods don't have a sufficient generalization capability and an expressing capability of the acquired knowledge. So, in this paper we propose a self-tuning method of fuzzy IF-THEN rules by a genetic algorithm. The proposed method has high speed self-tuning capability than a conventional descent method. And it has an expressing capability of acquired knowledge.