베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.

자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 제스처 인식에 전처리 과정으로 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 Adaboost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는 알고리즘을 소개한다.

퍼지 시계열 예측은 전체 퍼지 구간에 따른 퍼지 소속 함수의 개수와 범위에 따라서 예측성능에 많은 영향을 미치고 있으며, 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 다수 객체들의 학습 및 군집 특성을 이용한 Particle Swarm Optimization기법을 도입하였다. 제안된 방법에서는 군집의 최적 객체를 전체 최적해와 각각의 퍼지 소속 함수들에 대한 최적해로 구분하여 탐색하는 기법을 제안한다. 실제 시계열 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교함으로써 제안된 방법의 우수한 성능을 가짐을 검증하였다.

Dynamic Programming (DP)을 이용한 서열 비교 알고리즘은 DNA, RNA, 단백질 서열의 비교와 프로그래밍 소스 코드 유사도를 측정하는 곳 등에 널리 사용되어 왔다. 이 알고리즘은 DP를 이용하여 행렬을 구성한 후, 행렬의 가장 마지막 생성 값을 이용해 두 서열의 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 이 알고리즘에서 사용하는 마지막 생성 값은 비교 서열이 길이에 따라 크게 좌우되기 때문에 다양한 서열들의 유사도를 알아내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 서열의 길이에 무관한 유사도 측정 (S2) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하면 비교 서열의 길이에 영향을 받지 않고 정당한 서열 비교를 할 수 있다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 본 논문에서는 프로그램 소스 코드의 유사도 측정을 수행한다.

다차원 데이터들에 대한 거리기반 클러스터링에서는 데이터의 전체 차원을 고려한 거리 정보를 이용하여 근접한 것들을 인접하게 만든다. 마이크로어레이 데이터의 경우에는 일부 차원 관점에서 유사한 지역 클러스터를 찾는 것이 분석에서 유용한 경우가 있다. 이 논문에서는 마이크로어레이 데이터에 대한 지역 클러스터를 찾는 방법을 제안한다.

Fuzzy entropy is designed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Design procedure of convex fuzzy membership function is represented through distance measure, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proof of proposed fuzzy entropy is discussed, and entropy computation is illustrated.

In this paper, we study the existence and uniqueness of solutions for the fuzzy differential equations in ${(E_N)^n}$ using by Banach fixed point theorem. ${(E_N)^n}$ is n-dimension fuzzy vector space.

This paper is to investigate the existence theorem for the semilinear fuzzy integrodifferential equation in ${E_N}$ by using the concept of fuzzy number whose values are normal, convex, upper semicontinuous and compactly supported interval in ${E_N}$. Main tool is successive iteration method.

Based on the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator and the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted geometric (IIFWG) operator, we investigate the group decision making problems in which all the information provided by the decision-makers is presented as interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is partially known. A numerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.

We introduce some properties for fuzzy binomial distributions with fuzzy valued probability. First we define fuzzy type I error and type II error for fuzzy relative frequency and agreement index. And we show that an fuzzy power function and fuzzy binomial frequency function for binomial proportion test.

본 논문은 2차전지의 최적화된 충 ${\cdot}$ 방전 제어를 위한 지능형 제어 알고리즘을 제안한다. 고용량화된 2차 전지는 높은 에너지 밀도를 갖게 되고, 과충전에 의한 발화와 과방전에 의한 열화 특성으로 위험성이 존재하므로 정밀하게 전안, 전류를 제어하지 않으면 그 성능을 발휘하기 어렵다. 전지의 위험성을 제거하고 성능을 최대로 활용하기 위해서는 모든 전지 셀의 충방전 전류량을 조절하여 모든 전지의 셀간 전압 차이를 밸런스 제어 해야 한다. 하지만 전지의 특성에 영향을 미치는 임피던스가 사이클 라이프와 온도 변화 등 외부 환경에 의해 비선형적으로 변화하기 때문에 전지의 셀간 밸런스 제어에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 충 ${\cdot}$ 방전 제어 알고리즘을 이용하여 임피던스의 변화에도 적응 가능 하고 2차 전지가 가질 수 있는 최대 에너지를 사용할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘과 제어회로의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증한다.

위 인식은 이동 로봇의 자율 주행을 위한 필수 기능이다. 위치 추정을 위해서 Bayes Filter를 기본으로한 칼만 필터 방법들이 주로 제안되어졌고 최근에는 Particle Filter 방법이 제안되어져 사용되고 있다. 본 연구에서는 영역센서를 장착한 이동 로봇의 위치 추정을 위해 레이저 영역 센서를 이용하는 Particle Filter 방법을 구현하였다. Particle Filter방법은 Kalman Filter 방법에 비해서 구현이 간단하면서도 Kidnapping 문제에도 대응할 수 있는 장점이 있다. 본 연구를 통하여 위치 추정의 수렴도, 정확도, 그리고 Kidnapping 발생시의 위치 추정 성능등을 분석하여, 기존 방법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다.

본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.

본 논문에서는 복잡한 환경에서 휴머노이드 로봇의 영상기반 운동계획을 제안하였다. 먼저 영상전처리 과정을 통해 작업환경에서 경로 계획으로 최적 경로를 탐색하고, 탐색된 경로의 거리와 방향각에 따라 퍼지규칙을 적용하여 보행 프리미티브를 선택하는 운동계획방법을 제안하였다. 다양한 장애물을 갖는 복잡한 환경에서 로봇의 보행 프리미티브를 사용하여 영상기반의 운동계획이 실시간으로 수행 가능하도록 설계하였다. 제안한 운동계획방법은 임베디드 비전 시스템을 사용한 휴머노이드 로봇을 실제 제작하여 실험을 통해 성능을 검증하였다.

본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.

현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 자계표식기반 안내시스템을 이용한 차량의 무인주행을 제안한다. 자계기반 안내시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하여 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식위치인식센서를 개발하였다. 또한 자동모드와 수동모드의 동작을 위해 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하였다. 자율주행 실험을 위해 자계기반 자계도로를 구성하였다. 그리고 로봇형 차량을 자계도로에서 실험을 통해 실용성을 입증하였다.

The main object of this paper is concentrated on distance control of two robot arms of a humanoid using Fuzzy Logic Controller (FLC) for handling a common object. Serial Link Robot arms are widely used in most significantly in Humanoids serving for older people and also in various industrial applications. A method is proposed here that separates the interconnections between two robot arms so that the resulting model of two arms is decomposed into fuzzy logic based controller. The distance between two end effectors is always kept equal to that of the diameter of an object to be handled, so that the object would not fall down. Mathematical model of this system was obtained to simulate the behavior of serial robotic arms in close loop control before using fuzzy logic controller. Lagrangian equation of motion has been used to obtain the appropriate mathematical model of Robotic arms. The results are shown to provide some improvement over those obtained by more conventional means.

본 논문에서는 싸움소의 체계적인 관리를 위해 RFID 기술 기반 싸움소 이력관리를 위한 시스템을 구현하였다. 이를 위해 먼저 싸움소의 사육 및 훈련 정보들을 분석 검토하고, 이를 바탕으로 실시간으로 필드의 싸움소에 대한 사육 및 훈련 정보들을 분석 검토하고, 이를 바탕으로 실시간으로 필드의 싸움소에 대한 사육 및 훈련 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 RFID 미들웨어 시스템과 인터넷 기반으로 사육, 훈련, 전적 등의 정보를 통합 관리 및 제공할 수 있는 RFID 서버 시스템을 설계${\cdot}$구현하였다. 이력관리 시스템에서는 Tag의 순차적이 인식을 기반으로 하였으며, 전적정보 관리시스템에서는 동시에 다수의 Tag 인식이 가능하도록 하였다.

웹크롤러는 웹페이지 내의 URL링크를 추적하여 다른 문서를 수집한다. 국내의 상당수 웹사이트는 웹 표준에 맞지 않는 링크방식으로 웹문서를 연결하고 있다. 일반적인 웹크롤러는 링크의 비표준적인 사용을 가정하지 않기 때문에 이러한 문서는 수집할 수 없다. 비표준적인 링크가 가능한 것은 사용자의 실수에 강인한 마크업 언어인 HTML에 자바스크립트 기능이 추가되면서 자바스크립트의 변칙적인 사용이 허용되었기 때문이다. 본 논문에서는 230여개의 웹사이트를 조사하여 기존 웹크롤러에서 해결하지 못한 링크 추출 문제를 찾아내고, 이를 수집하기 위한 알고리즘을 제안한다. 또한 자바스크립트 문제 해결을 위한 무거운 자바스크립트 엔진을 대신하여 필요한 기능만으로 구성된 모듈을 사용함으로써 효율적인 문서 수집기 모델을 제안한다.

다수 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 대량의 센싱 데이터를 통합 처리/저장/관리/검색하고, 이로부터 실시간 이벤트정보 및 적합한 서비스를 제공하며, 다수 이기종 센서 네트워크 기반 USN 서비스의 효율적 개발을 지원하는 USN 미들웨어 플랫폼에 대한 개념모델 및 아키텍쳐, 기능 및 표준화 동향을 설명한다.

시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 정보서비스 시스템인 $OntoFrame^{(R)}$은 연구자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 제공하는 학술정보 분석${\cdot}$융합 서비스 프레임워크를 목표로 한다. 본 시스템은 현재 학술정보를 지식 체계로 표현한 온톨로지와 이에 맞게 학술정보를 관리하고 가공하여 지식화하는 $OntoURI^{(R)}$, 이 지식을 기반으로 추론을 수행하고 고속의 탐색 기능을 제공하는 $OntoReasoner^{(R)}$로 구성되어 있다. 단순 검색 서비스를 제공하는 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 시맨틱 웹 기술을 바탕으로 학술정보에 대한 연도별 토픽 경향, 연관 토픽, 토픽별 연구자와 연구기관, 연구자 네트워크, 통계 정보, 지역적 분포 등과 같은 보다 의미적인 분석 서비스를 제공한다.

엄청나게 쏟아져 나오는 데이터 홍수 속에서 오늘날의 업체와 연구기관에서는 신속하게 의사 결정을 해야 한다. 당면한 문제점들을 해결하기 위하여 접근할 수 있는 수많은 다양한 데이터 속에서 정확하게 경향을 파악하고 그 근본 원인을 찾아내어 신속하고 action을 행하는 것은 어떠한 회사에서도 성공에 있어서 가장 중요한 인자들 중의 하나이다. 초기 아이디어 도출, 연구 개발에서부터 제품의 생산, 판매 및 서비스에 이르기까지 모든 팀원들은 아주 빠르게 고도의 정확성으로 중요한 결정을 할 필요가 있다. 오늘날의 경쟁 시장에서 기업의 성공은 다른 경쟁자들보다 더 빠르게 결정을 할 수 있는 능력에 달려 있다. 이에 Sporfire에서는 사용자가 쉽고 빠르게 데이터를 분석하여 의사 결정을 할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있다. 사용자가 SQL같은 전문 언어를 사용하지 않고도 다양한 데이터 source에서 쉽게 데이터를 가져오도록 Information Library를 이용할 수 있으며, 데이터베이스에 들어 있는 숫자들의 집합체를 다양한 차트와 도표들을 이용, 그래픽 적으로 제공해 줌으로써 데이터에 대하여 직관적으로 파악하여 신속하게 대응할 수 있도록 도와준다. 또한 그 결과물들을 MS 파워포인트, 엑셀시트, xml 등으로 저장하여 다른 용도로 사용할 수 있도록 하고 있다.

본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

본 논문에서는 모듈 기반형 교육용 이동 로봇을 구현하였다. 구현한 교육용 로봇은 앞으로 로봇설계에서 요구하는 "모듈화" 개념에 기반하여 설계하고 구현하였으며 사용자의 요구에 따라 필요한 요소들 추가적으로 부착할 수 있는 시스템으로 구성하였다.

본 논문에서는 미래형 로봇의 발전방향의 "네트워크화", "모듈화"의 개념을 만족할 수 있는 산업용 이더넷 기반의 BLDC 모터 제어 기법을 제시하고 그 가능성을 확인하였다.

군집 로봇(swarm robots)의 경우 작업을 수행하기 위해서는 여러 로봇의 협동 작업이 필요하게 된다. 따라서 로봇이 주어진 환경을 인식하고 모델링 하는 것, 주어진 복잡한 작업을 분석하고 단순한 작업으로 나누는 것, 로봇에서 주어진 작업을 효과적으로 이행하는 것 등이 연구의 핵심이 되고 있다. 침입자 발견시 군집 로봇이 침입자를 효과적으로 추적하기 위해서는 다양한 경로를 통해 침입자가 이동할 수 있는 경로를 예상하고 분산 이동해야 한다. 본 논문에서는 알려진 맵에서 군집 로봇이 침입자를 효과적으로 추적하기 위한 분산 이동 방법을 제안한다.

보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재 하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.

본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.

We will establish common fixed point theorem and example for four self maps in intuitionistic fuzzy metric space.

A near-ring N is called strongly reduced if, for a ${\epsilon}$ N, $a^2\;{\epsilon}\;N_c$ implies a ${\epsilon}\;N_c$, where $N_c$ denotes the constant part of N. We investigate some properties of strongly reduced near-rings and apply those to the study of left strongly regular near-rings. Finally we classify some reduced, and strongly reduced near-rings.

In this paper, we consider define fuzzy invex sets and fuzzy preinvex functions on the class of Choquet integrable functions, and interval-valued fuzzy invex sets and interval-valued fuzzy preinvex functions on the class of interval-valued Choquet integrals. And also we prove some properties of them.

In this paper, we introduce the concept of generalized fuzzy (r,s)-closed sets on intuitionistic fuzzy topological spaces in ${\v{S}ostak's$ sense. Using this concept, we introduce the notions of generalized fuzzy (r,s)-continuous mappings, and then we investigate some of their properties.

In this paper, we consider interval probability as a unifying concept for uncertainty and Choquet integrals with resect to a capacity functional. By using interval probability, we will define an interval-valued capacity functional and Choquet integrals with respect to an interval-valued capacity functional. Furthermore, we investigate Choquet Choquet weak convergence of interval-valued capacity functionals of random sets.

최근 인간을 모방하는 휴머노이드 로봇(Humanoid robot)에 대한 관심이 증가함에 따라, 기계공학, 생체공학, 제어이론 등 여러 분야에서 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 액츄에이터(Actuator)가 없이 경사진 지면을 걸을 수 있는 두 발을 가진 패시브 로봇(Passive robot)을 대상으로 강화학습과 메니폴드(Manifold control) 기법을 사용하여 안정적으로 걸을 수 있도록 제어기(Controller)를 설계하는 방안을 고려한다.

현대 산업의 발전에 따른 사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공할 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 사용자와 유비쿼터스 환경 간의 상호작용이 지원되는 상황인식 서비스 기술 개발이 필요하다. 상황인식 서비스 기술은 미들웨어와 응용서비스 개발로 분류 가능하며, 본 논문은 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스 Activity를 결정하고, 이것을 기반으로 온톨로지가 적용된 상황정보의 모델링을 구현한다. 상황정보 모델을 상황인식을 위한 베이지안 네트워크의 구조학습에 적용하여, 확률 기반 상황 추론이 가능한 상황인식 시스템을 개발한다.

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보다 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 생체신호를 이용하여 Interface하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호에는 뇌파, 근전도, 심전도, 등 여러 가지가 있지만 이를 위해 사용자의 가장 많은 정보를 내포하고 있는 뇌파에 대한 연구는 필수적이다. 따라서 세계 여러 나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있지만 아직까지는 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극 방법 및 측정법을 제안하고 사람이 몸을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ERS(Event-Related Synchronization), ERD(Event-Related Desynchronization)를 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 분석하고자 한다.

본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.

Multi-Spinner 장비는 반도체 제조공정과정 중 Photo공정에서 노광(Exposure)공정을 제외한 PR 형성공정 및 현상(Development)을 수행하는 복합적인 장비이다. 이 복합적인 Multi-Spinner 장비의 각 수행 과정에서는 웨이퍼를 이동 작업하는데 있어서 이동경로를 최적 스케줄링 한다면 반도체 생산량 향상에 크게 도움이 된다. Multi-Spinner 장비내의 각 공정과정들은 PR 형성공정 및 현상 공정 순서에 맞게 순차적으로 진행되며, 이 과정들을 위해 이송 로봇이 순차적으로 웨이퍼를 이동하며, 이 과정에서 일정의 대기시간이 발생하게 된다. 대기시간을 줄이기 위해 C/S 유닛에 담겨 있는 수십 장의 웨이퍼들을 다음 공정으로 이송 시 이동경로의 최적 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 스케줄링 문제를 풀기 위해 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)을 이용한 최적 스케줄링 방법을 제안한다.

침수의 경우에, 수중 비행체(UFV : Underwater Flight Vehicle)는 발라스트 탱크들의 내부를 고압 공기로 비워 내어 부상을 수행한다. 그런데, 기존의 blow-off 방법은 가벼운 침수일지라도 부상 후에는 몸체를 수면에 드러나게 한다. 이는 불필요한 임무 실패 또는 몸체 노출의 결과를 가져온다. 따라서, 부상 제어에 의해 침수 및 부상에 의한 오버슈트 심도를 감소시킴과 동시에 몸체를 수면 근처에 유지시키는 것이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해서 전문가 지식 및 FBFE(Fuzzy Basis Function Expansion)를 사용하는 부상 제어 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위한 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 UFV 부상 제어 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

본 논문에서는 자계기반 무인주행 차량용 자계위치 인식장치의 성능향상에 대하여 다룬다. 자계위치인식장치는 자석의 위치를 검출하는 센서이다. 기존의 자계위치인식장치는 센서사이에 자석이 놓여있는 경우 자석의 위치를 검출하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이는 자석의 위치검출 정밀도가 떨어지고 차량이 무인주행 시 조향각 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자계위치 인식장치의 문제점을 극복하고 센서사이의 자석위치도 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위하여 실험을 행하고 결과를 분석하였다.

본 연구는 UKF Algorithm을 이용한 정전용량형 원격RF센서시스템을 개발하였다. 원격 RF센서 시스템이란 wireless, implantable 그리고 batterless을 만족하는 센서 시스템을 의미한다. 기존의 원격 RF센서 시스템은 보편적으로 집적회로 타입을 채택하지만, 그 구조의 복잡성과 전력소모의 제약을 받는다. 이러한 제약을 해결하기 위해 본 연구에서는 R, L 그리고 C만으로 구성되어있는 유도결합원리를 이용한 원격 RF센서 시스템을 제안하였다. 제안된 RF 센서 시스템은 압력 혹은 습도와 같은 환경의 변화를 정전용량 값으로 측정할 수 있으며 센서의 정전 용량 값을 측정하기 위해 비선형시스템의 파라메타추정에 적합한 Unscented Kalman Filter(UKF) 기법을 채택하였다. UKF 기법을 이용하기 위해 제안된 시스템은 페이저법을 사용하여 수학적으로 모델링되었다. 마지막으로, 제안된 UKF 알고리즘을 이용한 원력 RF센서시스템이 잡음환경에서도 정전용량값을 비교적 정확하게 추정가능함을 확인하였다.

본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP, COF의 제품 결함을 영상 처리를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시하고, 신뢰성을 확보 후 실제 검사 공정에 적용하는 방법론을 제시한다. 제안된 방법으로는 TCP, COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득하고, 제품의 생산 과정에서 라인 스캔 카메라를 이용한 실시간 제품 영상을 취득한 후, 그레이 레벨 영상으로 변환하고, 노이즈를 제거하기 위한 다양한 필터를 적용한다. 그리고 기준 영상과 비교하기 위한 이진화와 라벨링을 통해 제품의 불량을 검출하여, 사용자에게 시각적으로 표현해 주게 된다. 마지막으로 TCP, COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 웹페이지를 평가할 수 있는 유용한 방법이다. 하지만 웹 사용 마이닝을 이용한 웹 페이지 평가에는 사용자들의 다양한 성향 패턴을 무시한 일괄적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 본 논문은 사용자 관심 키워드에 대한 웹 페이지 사용 정보를 수집하고 분석하여 멀티 컨셉 네트워크(Multi Concept Network : MC-Net)를 생성한다. MC-Net은 사용자 관심 키워드에 기반한 다양한 성향 정보에 따른 웹 페이지 연결망을 제공한다. 생성된 MC-Net은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

본 논문은 유전자의 기능이 비슷한 정도에 따른 사전정보의 값을 부여하며, 클러스터링시 사전정보를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 문제인 유전자는 각기 다양한 기능을 하는 특징적인 것으로 사전정보의 형태를 1과 0등으로 구분하던 과거의 방식으로는 정의하기가 어렵다. 유전자간의 비슷한 정도에 따라 사전정보의 값이 정해져야 하는 것은 필요하며, 이는 생물학자가 구축해놓은 유전자 온톨로지의 분석을 통하여 산출한다. 유전자 온톨로지는 기능별 카테고리로 분류하며, 세부 기능은 하위의 카테고리로 형성된 거대한 트리 구조의 형태를 띤다. 온톨로지 분석을 통해 형성된 사전정보의 값은 0과 1사이의 연속적인 값으로 형성이 되며, 이 값은 클러스터링 과정 중 거리 계산에 활용함으로써, 그 결과의 성능이 우수함을 보인다.

마이크로어레이 데이터는 대량의 유전자들을 짧은 시간에 테스트 하여 얻은 대량의 데이터로 구성되어 있다. 그러나 이렇게 얻은 대량의 데이터에서 특징으로 표현되는 유전자의 수가 매우 많고, 각각의 유전자는 서로에 대해 독립적이지 않기 때문에 전통적인 데이터 마이닝 기법을 적용하여 바이오마커를 찾아내는 작업이 용이하지 않다. 마이크로어레이 데이터에서 나타나는 이러한 특성과 여기에서 파생되는 문제점들을 극복하기 위해 다양한 특징 선별 방법론들이 등장하였으나 다소의 문제점을 가지고 있어 실제 세계의 문제에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 코사인 내적 행렬과 행렬식을 이용하여 직교하지 않는 특징들을 제거하는 방법에 대해 소개하고, 그 결과를 분석하였다.

사용자의 '참여'를 지향하는 웹2.0 서비스들은 사람간이나 정보간의 '관계'에 대한 문제에 주목하고 있다. 대표적인 서비스인 블로그는 엮인글을 통해 사용자들의 참여를 이끌고 문서를 연결하고 있으나 이를 악용하는 사례들이 발생하고 있어 이에 대한 해결을 위해 연결에 대한 분석이 요구되고 있다. 사람의 개인 정보와 친구 관계 및 주변 사물과의 관계를 모델링하는 방식인 FOAF(Friend of a Friend)는 이러한 사회연결망 분석을 가능케 하는 수단으로써 연구되고 있다. FOAF는 단순화되고 이해하기 쉬운 용어를 사용하여, 복잡하고 이해하기 어려운 시맨틱 웹의 단점을 극복하기 위한 발판으로서 또한 주목 받고 있다. 본 연구에서는 여러 웹 사이트를 하나의 ID로 이용하기 위한 OpenID를 통해 FOAF에 정보 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 사회연결망 서비스의 분석을 통해 OpenID의 정보에 따라 자동으로 사회연결망 정보를 수집하는 성장형 FOAF 프레임워크를 설계하였으며, 쉬운 FOAF를 보급하기 위한 발판을 마련하였다.

본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

머리의 자세 및 움직임 추적은 응시추적 및 시각운율 연구에서 필수적이다. 일반적으로 머리자세를 추정하는 방법은 보정된 카메라를 통해 추출된 얼굴의 특징점 정보를 이용한다. 그러나 실제 응용 분야에서는 보정되지 않은 카메라를 통한 머리 움직임을 추정해야 할 경우가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 보정되지 않은 하나의 카메라를 이용, 단일특징점 정보를 이용한 머리 자세 추정 방법을 확장하여 최적화 기법을 도입한 다특징점 정보 기반 머리 자세 추정방법에 대하여 논하였다.

머리전달함수(HRTF)가 정확하더라도 사람의 얼굴이 움직이게 되면 실제 머리전달함수와 미리 측정한 머리전달 함수가 달라져 입체음향 시스템의 성능이 저하되므로 정확한 얼굴의 회전각이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정확한 머리전달함수의 입력을 위해 사람 얼굴의 회전각을 추정하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한 후 전처리 작업을 통해 눈의 바깥쪽 경계면과 안쪽 경계면을 검출한다. 그리고 검출된 두 개의 경계면의 비를 이용하여 얼굴의 회전각을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존에 방법들에 비해 적용 범위가 넓음을 실험을 통해 알 수 있었다.

이 논문은 파이프의 결함을 진단하기 위해서 파이프에 유도 비틀림파를 가진하고 수신하는 개선된 방법을 제시한다. 기존에 니켈 스트립을 파이프에 부착하고 잔류자계를 이용한 Mode 선택 가진 방법에서 나타난 잔류자계의 정량화 문제점, 다른 모드가 동시에 가진되는 문제점 등을 해결하기 위해서 새로운 형태의 Crossed Coils센서를 제안한다. 제안된 센서를 통해 모드 선택이 가능함을 확인하였고, 차후 모드분석을 통하여 Torsional Mode의 최적 가진 조건을 찾을 수 있음을 보인다.

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

정보의 홍수 속에서 살고 있는 사용자들은 좀 더 편리하게 정확한 서비스를 추천 받기를 원하고 있으며, 이러한 욕구들에 부응하여 추천시스템은 꾸준히 발전하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 환경과 사용자 자신의 컨텍스트 정보를 이용하여 추론하며, 그 결과를 사용자에게 서비스하고 있다. 그러나 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보가 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위하여 부족하거나 켄텍스트 정보를 모델링하는 방법에 문제가 있을 때에는 서비스의 질이 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 환경에서 실시간으로 센서를 통하여 획들될 수 있는 컨텍스트 정보를 수집하고, 수집된 컨텍스트 정보는 하위수준의 정보를 상위수준의 정보로 모델링한다. 모델링된 컨텍스트 정보는 다시 정량화 단계 후, 웹 환경의 사용자 평가 정보와 결합하여 서비스를 추천한다. 이를 통하여 시스템은 유비쿼터스 환경에서 추천을 위한 양질의 컨텍스트 정보 부족 문제를 해결하였으며, 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있었다.

무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 과정을 시뮬레이션으로 제시한다.

This paper presents an effectiveness of a four-link mechanism with a tip which has four joints, but only one is an active joint. Even though the degree-of-freedom of the mechanism is one, it can be applied to implement a combined joint motion adequately. So, this paper analyzes its motion for effective robotic applications.

본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 서비스 기반의 환자 치료를 위한 임상프로토콜 지식표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 프로토콜 태스크 관리 모듈, 이벤트 스케줄링 모듈, 그리고 자동실행 및 지식 공유를 위해 XML형식의 저장 모듈을 지원한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 모바일(cell phone, PDA)과 웹 어플리케이션을 사용하여 야뇨증 환자치료를 지원하기 위한 유비쿼터스 헬스케어 서비스 기반의 임상 프로토콜 기술방법을 적용하였다.

Recently, the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that unmanned robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents an algorithm for extracting terrain information from elevation maps as an early step of traversability analysis. Slope and roughness information are extracted from a world terrain map based on least squares method and fractal theory, respectively. The effectiveness of the proposed algorithm is verified on both fractal and real terrain maps.

본 논문은 3차 이상의 고차 시스템에 적용 가능한 Jung & R. C. Dorf이 제안한 새로운 형태의 PIDA 제어기 설계에서 오버슈트에 대한 문제점을 해결하기 위해 Shunji Manabe에 의해 제안된 CDM(Coefficient Diagram Method)을 이용하여 PIDA 제어기를 설계하고, PD형 보상기를 추가하여 PD-PIDA 제어기를 제안한다. 설계된 PD-PIDA 제어기를 이용하여 3상 유도전동기에 적용하고 그 결과를 비교하였다.

ISM(Industrial, Scientific, Medical)대역은 비면허 대역으로 일정한 출력 규제만 지키면 자유롭게 사용할 수 있다는 장점으로 인하여 육상 통신뿐만 아니라 해상 통신 영역까지 그 사용량이 급증하고 있다. 이에 어선 내에서 사용하는 전파응용설비 및 ISM대역을 사용하는 소출력무선기기 등과의 전파간섭 문제는 시스템의 안정성을 열화시킬 수 있는 요인이 되며, 선박상황을 고려하면 안전성과 직결되므로, 간과되지 말아야 한다. 따라서 ISM대역에서 사용되거나 사용될 무선설비의 간섭확률 분석은 필수적이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo 방식을 기반으로 하는 SEAMCAT를 이용하여 거리 및 밀도에 따른 간섭 시나리오와 전파 간섭 simulation methodology를 제안하였으며, 해상에서 환경을 가정하여 다른 전파간섭을 배제하였다. 제안된 시나리오를 적용하여 13.56MHz ISM 대역의 거리 시나리오 시뮬레이션 결과 RFID는 4.7m 이상, 모형기기는 2.7m 이상의 동종 기기간 이격거리를 가질 경우 간섭 영향이 양호하였다. 밀도 시나리오 시뮬레이션 결과 RFID(${V_r}$)를 중심으로 간섭 영향권에 RFID와 모형기기가 각각 2개 이하, 모형기기(${V_r}$)를 중심으로 간섭 영향권에 모형기기 2개 이하, RFID 1개 이하로 사용될 경우 통신환경이 양호함을 알 수 있었다. 제안된 간섭 시나리오 및 시뮬레이션 기법은 향후 ISM대역의 규제 정책 및 간섭확률 분석에 기여할 것으로 기대된다.

최근 무선통신용 LSI는 배터리 수명과 관련하여, 저전력 동작이 중요시되고 있다. 따라서 Digital CMOS 신호처리와 더불어 동작 가능한 SI (Switched-Current) circuit를 이용하는 Current-mode 신호처리가 주목받고 있다. 그러나 SI circuit의 기본인 Current Memory는 Charge Injection에 의한 Clock Feedthrough라는 문제점을 갖고 있기 때문에, 전류 전달에 있어서 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 Current Memory의 문제점인 Clock Feedthrough의 해결방안으로 CMOS Switch의 연결을 검토하였고, 0.25${\mu}m$ CMOS process에서 Memory MOS와 CMOS Switch의 Width의 관계는 simulation 결과를 통하여 확인하였으며, MOS transistor의 관계를 분명히 하여, 설게의 지침을 제공한다.

유비쿼터스 네트워크의 실현을 위한 4세대 통신방식의 유력한 후보로 부상하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신방식이 육상에 주목받고 있으며, 고속 데이터 전송을 위한 무선랜의 표준기술로 확정되어 있다. 해상 통신의 경우에서도 OFDM 통신방식은 단파대역을 이용한 데이터 전송방식으로 제안되고 있으며, ITU (International Telecommunication Union)는 해상통신에서 32-point FFT를 사용하도록 권고하고 있다. 해상 통신에서는 해양사고 및 조난 시에도 통신이 이루어져야 하는 한계상황을 고려하면, OFDM 통신방식의 중요 디바이스인 FFT는 저전력으로 동작되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 OFDM 방식의 중요 디바이스인 32-point FFT를 저전력으로 동작시키기 위해 radix-2와 radix-4를 이용하여 저전력 32-point FFT 알고리즘을 제안한다. 최적화된 설계로 32-point FFT를 저전력 동작이 가능하도록 설계하였으며, 제안한 알고리즘은 VHDL로 구현하고 FPGA Spartan3 board에 장착하여 Matlab의 이론값과 비교, 검증하였다. 제안된 32-point FFT는 해상통신에서의 OFDM 적용을 위한 선도기술로 유용할 것이다.

For rapidly increasing amount of medical images, it is difficult for radiologist to interpretate the medical images fastly and for sufficient time. We investigated whether liver CT image has good features to be analyzed by computer algorithm, We examed the CT images of liver tumors (Hepetocellular carcinomas; HCCs) and searched any potential morphologic characteristics to be analyzed by computer algorithms. On unenhanced CT, HCCs appeared hypodense After enhancement, most HCCs were hyperdense, and then. as a consequence of rapid washout, HCCS became hypodense compared with the liver parenchyma. Most CT images of HCCs showed synchronous phase-specific.morphologic features. We applied various edge detection filters to these images and some filters showed favorable performance in the detection of tile edge of liver and HCC. Therefore, theses features seems to be analyzed by computer algorithms effectively.Further studies may be warranted.

이동로봇의 동특성식은 비선형이다. 이러한 비선형성을 다루기 위해 최근 많은 발전된 형태의 제어기법들이 제안되었다. 일반적으로 이러한 고급의 제어기법들은 복잡하며 실시간 제어에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 간단한 PI제어기를 AUV제어에 사용된 기준궤적 발생기법과 접목하여 자율이동 로봇의 위치제어에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 하였다. 제안된 PI제어기는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 프로그램되었으며 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 방식의 유용성을 확인하였다.

문제의 정의부터 데이터의 조사, 측정, 수집, 전송, 분석, 지식의 창출, 그리고 최적의 의사결정 및 피드백에 이르는 전체 과정을 다루는 데이터기술은 2000년 전,후에 제안되었다. 아직 이에 대한 폭넓은 연구는 이루어지고 있지 못하지만 기업 비즈니스를 위한 CRM 등의 경영을 위한 효과적인 데이터 마이닝 방법론에 대한 개선을 위한 중요한 역할이 기대된다. 본 논문에서는 현재 연구되고 있는 데이터기술과 정보기술의 창조적인 융합을 제안하고 이를 통하여 효과적인 데이터 마이닝의 수행방안에 대하여 연구한다.

We argue that agents may benefit from strategic ignorance in argumentation-based negotiation (ABN). We assume our agents are selfish, myopic, and residing in open systems. Some analytical results that can be used for designing agent reasoning on strategic ignorance are provided.

얼굴 인식은 영상 처리 분야 중 대표적인 분야의 하나로, 지금까지 다양한 응용시스템이 개발됐다. 얼굴 인식은 눈, 코, 입 같은 얼굴의 특징들을 값으로 변환하고 각 특징 값들의 상관관계를 분석하는 방식으로 이루어지는데, 이 중에서 입은 형태 변화가 심하기 때문에 얼굴 인식에서는 특징 값으로 잘 이용되지 않는다. 반면, 표정 인식이나 화자 인식과 같은 특정 응용 시스템에서는 중요한 특징의 하나로 사용되고 있다. 입 모양을 인식한다는 것은 입술의 형태와 그 변화를 인식한다는 것을 의미하며, 이에 대한 연구가 많이 이루어지기는 했지만 음성 인식의 보조 수단으로 사용된 것이 대부분이다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 입 움직임 인식 기술에 대해서 정리하고, 새로이 적용 가능한 응용 시스템에 대해 고찰해보고자 한다.

최근 모바일 장비를 사용한 유비쿼터스 전시관 지원 시스템들이 개발이 활발히 이루어지고 있다. 대부분의 시스템들이 전시물에 관련된 정보들을 서버를 통하여 실시간으로 제공하지만 모든 사용자에게 동일한 정보만을 제공하고 있기 때문에 사용자 수준에 적합한 개인화 서비스를 제공받을 수 없다. 본 연구에서는 모바일 장비와 RFID 기술을 기반으로 사용자의 수준을 고려하여 관람 정보를 실시간으로 서비스하는 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 사용자의 관람 이력을 모니터링하여 프로타입을 생성하고, 물리공간인 실제 전시관이나 가상 공간인 e-전시관에서의 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.

일반적으로 자동차용 냉각팬은 차량 냉각기의 온도를 낮추기 위해 사용되고 있다. 자동차용 냉각팬은 플라스틱 사출 공정에 의해 제작되며 사출시 사용되는 모재의 불균일성으로 인해 냉각팬 날개의 무게 중심이 중심에서 벗어나는 경우가 발생하게 된다. 이러한 불균형은 자동차 소음의 주된 원인이 되기 때문에 이에 대한 검사는 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 로드셀을 이용한 냉각팬 회전날개에서 발생되는 불균형의 위치 및 크기를 효율적으로 검출할 수 있는 팬 밸런서를 개발하고자 한다.

교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.

마이크로어레이 데이터는 여러 샘플들의 대량의 유전자들에 대한 발현정보를 표현하며, 이에 대한 분석을 통해서 생명현상에 대한 이해와 분석이 이루어지고 있다. 생명현상이 유전자의 발현에 많은 영향을 받는 것이 알려져있기 때문에 실험 샘플 집단내에서 또는 실험 샘플 집단간에서 발현 특성이 대조적으로 나타나는 유전자의 집단을 추출하는 것이 유용한 경우가 있다. 이 논문에서 관심영역으로 선택된 영역에 대해서 대조적인 패턴을 갖는 집단을 알고리즘적으로 선택하는 방법을 제안한다.

본 논문은 실수 진화 알고리즘에 대해서 가상의 클러스터를 이용한 재조합 연산자 및 새로운 세대차 모델을 소개한다. 가상 클러스터의 자가 적응적인 크기 변화를 통해 자손의 생성범위를 적절히 조절하고, 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하여 효율적인 세대차 크기를 구함으로서, 개체의 다양성 유지 및 탐색성능의 향상을 꾀하였다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘과 CMA-ES 등과 성능을 비교하였다.

많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.

이메본 논문은 GP 트리의 노드포화도를 제어함으로써 트리의 구조공간에서 효율적인 개체 분포를 유도하는 GP 진화연산자를 제안한다. 특정 영역으로의 트리 개체의 분포가 성능에 미치는 영향을 검증하고 진화과정에서 나타나는 군집내의 개체 다양성과의 관계를 분석한다. 제안된 진화연산자를 회귀다항식, 멀티플렉서, 짝수 패리티의 3가지 벤치마크 문제에 대해서 실험을 하였고, 표준 GP 연산자와 비교하였다.

In a series of research papers, the authors have studied some of the most important models of a contemporary universities, such as: the research university, the entrepreneurial university and the digital university and construct their Generalized Net (GN) models. This paper is based on the case-studies of Sofia University, the Technical University of Munich and the University of Edinburgh. The main focus is to put the analysis of the processes of the functioning of a university which effectively integrates Information and Communication Technologies (ICT) in all university activities. A concrete example based on the process of course administration at University of Edinburgh is considered. This university is in a process of developing an integrated information system covering most of the university activities. The opportunity of using GNs as a tool for modeling such processes is analyzed as well.

Fuzzy regression, a nonparametric method, can be quite useful in estimating the relationships among variables where the available data are very limited and imprecise. It can also serve as a sound methodology that can be applied to a variety of management and engineering problems where variables are interacting in an uncertain, qualitative, and fuzzy way. A close examination of the fuzzy regression algorithm reveals that the resulting possibility distribution of fuzzy parameters, which makes this technique attractive in a fuzzy environment, is dependent upon an h parameter value. The h value, which is between 0 and 1, is referred to as the degree of fit of the estimated fuzzy linear model to the given data, and is subjectively selected by a decision maker (DM) as an input to the model. The selection of a proper value of h is important in fuzzy regression, because it determines the range of the posibility ditributions of the fuzzy parameters. In this paper, we discuss the interdependent relationship among the h value, membership function shape, and the spreads of fuzzy parameters in fuzzy linear regression with fuzzy input-output using shape-preserving operations.

퍼지 논리는 1965년 Zadeh[13]에 의하여 소개된 이후 꾸준히 확장, 발전하였다. 퍼지 논리와 관련된 수학사 및 수학교육 논문[1, 2, 3, 4, 5, 7]들이 많이 발표 되었지만 정작 퍼지 논리의 창시자인 Zadeh에 대한 연구 논문은 아직까지 나오지 않았다. 본 논문에서는 Zadeh의 생애와 업적을 알아보고 이를 통해 우리가 배워야 할 점들에 대해 논의한다. 또한 이가 논리, 다가 논리, 퍼지 논리, 직관주의 논리 및 직관적 퍼지 집합을 비교, 분석해보고 직관적 퍼지 집합에서 '직관적(intuitionistic)'이라는 용어의 부적절성에 대해 논의한다.

에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

Type-2 퍼지 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 Zadeh에 의해 제안되었고 Mendel과 Kamik에 의해 이론이 체계화 되었다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdni 모델과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 또한 가스로 공정 데이터에 응용하여 후반부 다항식의 변화에 따른 Type-2 TSK FLS의 특징을 비교 분석 할 뿐 만 아니라 테스트 데이터에 노이즈를 첨가하여 노이즈에 따른 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 특성을 분석한다.

모든 이론에는 철학적인 전제가 있기 마련이다. 퍼지논리의 경우도 예외는 아니다. 본 논문은 역사적인 접근을 통해 퍼지논리가 상대주의와 다원주의적 세계관을 반영하고 있음을 보이는 것이 목적이다.

본 연구에서는 최근 웹2.0 열풍으로 인하여 각광받고 있는 많든 기술들 중에 OPEN API를 활용하여 새로운 서비스를 창출해내고 매쉬업에 대하여 알아보고, 매쉬업 서비스를 구현하기 위해 필요한 것들을 알아보았다. 마지막으로, 매쉬업을 활용하여 교육과 관련된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하였다.

실내에서 많은 시간을 보내는 현대인들에게 있어서 공기 청정기는 필수품이 되어가고 있다. 이런 상황에서 현재 출시된 대부분의 공기 청정기들은 본체에 장착된 센서만을 이용하기 때문에 효율적인 제어가 어렵다. 따라서 본 논문은 센서 네트워크를 이용하여 보다 효율적으로 공기 청정기를 제어하는 알고리즘을 제안한다.

휴머노이드 로봇이 넘어질 경우, 충격에 의한 손상이 발생할수 있다. 이를 최소화하는 넘어짐 자세의 생성을 위하여 개선된 PGA 기반의 탐색기법을 제안한다. 다목적함수를 고려한 군집 간 이주방식의 효율적 조합을 통해 넘어짐 충격을 최소화하는 각 관절 궤적을 구할수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 이용하여 실험을 수행하였다.

모듈라 뱀형 로봇은 고장에 대한 강인성과 환경에 유연한 이동 특성을 가지고 있으나, 제어가 어렵다는 단점이 있다. 진화연산을 로봇에 이용한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 어떤 기법의 진화연산이 문제에 더 적합하고, 높은 성능을 얻을 수 있는지에 대한 비교는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 두 가지 대표적인 진화기법인 GA와 GP를 이용하여 모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어를 수행하였다. 대상 로봇은 H/W로 구현이 가능한 실제 모듈로 구성되었고, Webots을 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, GA와 GP 기법에 의한 결과를 비교 분석하였다.

유비쿼터스 네트워크의 실현을 위하여 다양한 연구가 진행되면, CR (Cognitive Radio) 구성의 연구는 주파수 자원의 효율적인 활용에 관한 연구를 부각시키고 있다. 또한, CR 적용형 소출력 무선기기의 활용에 따른 공유주파수대역의 소요대역폭에 대한 논의와 공통으로 사용하는 주파수 대역 내에서 혼용되는 통신기기들의 user 수를 만족하는 총 소요대역폭 산출은 더불어 중요한 작업이 되었다. 공통으로 사용하는 주파수 대역의 총 소요대역폭 산출은 소출력 무선기기의 간섭 회피 기술로 사용되는 Frequency Hopping (FH) 및 Listen Before Talk (LBT) 방식이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 Cognitive Radio (CR) 기반의 LBT 방식을 사용하는 ZigBee와 FH 방식을 사용하는 DCP, RFID, Bluetooth 등의 소출력 무선기기가 공통으로 사용하는 주파수 대역에 공존할 경우를 가정하고, 대기행렬이론 (Queuing Theory)을 적용하여 소요대역폭 산출을 수행했다. 채널수 별 user의 통신시도에 따른 throughput을 분석한 결과, throughput 84% 이상의 조건에서 FH 및 LBT 방식을 사용하는 250mW 소출력 무선기기들이 공존하는 공유주파수대역의 적정 채널수는 35개를 가지며, 총 소요대역폭은 채널수와 채널대역폭의 곱으로 산출이 가능함을 보였다. 이러한 접근방법은 다른 통신시스템의 소요대역폭 산출에도 유용할 것이다.

미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.

본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.

In the conventional fuzzy system reliability analysis, the reliabilities of the fuzzy systems and the components of fuzzy systems are represented by real values between zero and one, fuzzy numbers, vague sets, interval valued fuzzy sets, etc. This paper propose a method to represent and analyze the reliabilities of the fuzzy systems based on the internal valued vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. In the interval valued vague sets, the upper bounds and the lower bounds of the conventional vague sets are represented as the intervals, therefore it can allow the reliabilities of a fuzzy system to represent and analyze in a more flexible manner.

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 차세대 IT 기술로서 소형, 저가, 저전력을 필요로 하며, 외부 환경의 모니터링과 제어기능을 수행할 수 있다. 이것은 소형 장치 안에 마이크로프로세서, 각종 센서, 액추에이터, 유 ${\cdot}$ 무선 통신 장치를 내장하는 수백 혹은 수천 개의 센서 노드로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크를 이용하여 기상의 악천 후 속에서 차량 및 도로 상황 정보를 실시간으로 미리 획득하고 분석하여 운전자에게 미리 도로의 안전속도를 통보할 수 있는 실시간 차량 안전속도 서비스 시스템을 설계하고 구현된 결과를 보여 주고자 한다. 본 시스템은 노면의 종류 및 기상 상태 등에 대한 정보를 수집하여 이를 바탕으로 운전자에게 안전 속도를 알려줌으로써 교통사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.

본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.

본 논문은 퍼지 펄스 폭 변조 (Pulse-width-modulation: PWM) 시스템의 안정도에 대해 다루게 된다. 복잡성을 가진 비선형 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델에 의해 효율적으로 논의될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LTI 시스템에서 논의 되었던 PWM 제어기 설계 문제를 퍼지 시스템으로 확장시킴으로써 PWM 제어기에 대한 논의의 저변을 확대시키고자 한다. 또한, 리아푸노프 (Lyapunov) 안정도에 기반 한 안정도 증명을 통해 퍼지 PWM 시스템의 안정도를 분석하고자 한다.

본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나태내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.

요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 뺑소니 교통사고 발생하면 가해차량을 현장에서 찾기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 RFID TAG를 이용해서 뺑소니 교통사고가 발생할 경우에 차량에 내장된 RFID 리더기가 상대방 차량의 차량번호를 인식할 수 있는 모의실험을 하였다. 뿐만 아니라, PDA를 이용한 인터넷 기반에서 교통사고가 발생한 경우에 현장에서 운전자가 교통사고현장 자료 및 운전자 인적사항을 경찰서나 보험회사에 전송할 수 있는 SW를 모의실험 하였다. 모의실험결과 통과차량속도가 저속인 경우에는 70%이상 차량번호를 익식할 수 있음을 확인하였다.

Robotics has emerged as an important field for the future. It is our vision that robots in future will be able to transcend these precincts and work side by side humans for the greater good of mankind. We developed a face robot for this purpose. However, Life like robots demands a certain level of intelligence. Some scientists have proposed an event based learning approach, in which the robot can be taken as a small child and through learning from surrounding entities develops its own personality. In fact some scientists have proposed an entire new personality of the robot itself in which robot can have its own internal states, intentions, beliefs, desires and feelings. Our approach should not only be to develop a robot personality model but also to understand human behavior and incorporate it into the robot model. Human's personality is very complex and rests on many factors like its physical surrounding, its social surrounding, and internal states and beliefs etc. This paper discusses the development of this platform to evaluate this and develop a standard by a society based approach including the cultural paradigm. For this purpose the fuzzy control theory is used. Since the fuzzy theory is very near human analytical thinking it provides a very good platform to develop such a model.

본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 이산 비선형 뉴트럴 시스템을 안정화 시킨다. 시간 지연을 가지는 이산 비선형 모델에 퍼지 제어기를 연결하여 폐회로를 구성하고, 이에 대한 안정도 분석 및 성능 평가에 대해 연구한다. 이산 비선형 시스템을 먼저 T-S 퍼지모델로 모델링 하고, 모델링된 시스템을 안정화 시키기 위한 제어기를 설계한다. 퍼지 모델과 퍼지 제어기 모두 같은 멤버쉽 함수를 가진다고 가정하며, 제어기 이득값 설계를 위한 선형 행렬 부등식 조건을 유도한다. 모의 실험을 통하여 제안된 제어기의 안정도를 입증한다.

Kalman Filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a dynamic system from a series of incomplete and noisy measurement. The filter is very powerful in the field of autonomous and assisted navigation. In this paper, we carry out comparative stduy to validate the performance of the application of Kalman Filter. We will build personal localization system based on Cricket mote, our system can present the real-time position of person when the man with PDA moves around. The proposed system is composed of cricket sensor networks, PDA and host computer. There is one listener attached to the PDA. The PDA will get the distance data from the listener synchronously. It will calculate the position of the person in the coordinate of the Cricket system with the trilateration method. Furthermore, it sends the real-time position information to the host computer by Bluetooth. The host computer will use Kalman Filter to process data and get the final estimated track of the person.

인간과 컴퓨터간의 정보이동에 중요한 역할을 해온 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)기술은 핵심적인 정보기술 분야에 속한다. 최근 키보드와 마우스와 같은 입력장치의 사용없이 인간의 몸짓이나 손짓등과 같은 Gesture를 입력으로 사용하여 로봇이나 제어 장치들을 제어하는 연구가 다각도로 진행되고 있으며 그 중요성 또한 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서에서 계측된 정보를 PCA알고리즘에 적용하여 사용자의 제스처를 인식하는 기법을 제안하고자 한다.

본 논문은 교통을 수동 조작하는점에 대한 사람들의 반응을 분석하기 위해서 퍼지측도와 퍼지적분의 응용에 관련된 것이다. 이같은 목적을 위해 수동 교통조작에 대한 설문조사가 이루어지고 데이터는 전문가와 비전문가를 사이에 두고 이루어져 있다. 사람들의 반응의 기본구조를 파악하기 위해 요소분석을 수행하였다. 전문가와 비전문가 그굽들사이의 설문조사의 반응에 대한 태도가 퍼지측도분석에 의한 계층적 구저로서 잘 설명되어진다.

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

기상자료는 매순간 방대한 양으로 쏟아져 나온다. 본 논문은 이 방대한 양의 자료를 토대로 신경망을 학습시켜 정보(예보)를 도출시키는 데 얼마나 적합한지 확인하고자 함에 있다. 과거 의사결정나무를 통해서 위와 같은 연구가 진행된 바 있으나, 현재 우리나라에서 신경망을 통한 분석은 전무한 상태이다. 따라서 우리나라 3개지역을 선정 96년도부터 05년까지의 10년간의 9, 10월 지상자료를 토대로 안개예보에 신경망이 적합한지에 대해 연구하였다.

얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.

음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어랑 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종 감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.

본 논문은 필터링 수행율을 향상시키기 위해, DTW 알고리즘을 제시한다. 여기에서 말하는 컨텐츠 필터링은 음성의 특징을 사용해서 컨텐츠를 구분하는 것을 확인하는 기술이다. 즉, 이 방법이 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠를 구분한다. 음성에 대한 정보를 추출하는 방법이 컨텐츠를 필터링하는데 있어서 기여를 할 수 있다. 즉, DTW 알고리즘을 사용하여 필터링 인식률을 향상하는 방법이라고 제안을 한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기위하여 수치적인 예를 적용한다. 제안하는 성질의 정확도를 시험하기 위해서 실험을 제공하였다. 결과적으로 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠 특성의 차이를 알았다. 추후에 이 성질을 필터링 성능 향상에 응용할 수 있다.

본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.