• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.278-285
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT를 감지하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 Task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 같은 작업을 수행한다. 이와 같은 상황에서의 피험자의 정신상태의 변화를 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙과 공통적인 특성인 일반 규칙들을 설정하고 이들을 적용한다. 4명의 피험자를 대상으로 평균 81%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.149-150
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• 2018

본 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori을 이용하여 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집한 다음 발생 지지도(Transaction support)를 이용하여 컨트롤러의 실행 빈도를 측정한다. 이를 통해 연관된 컨트롤러를 동시에 실행함으로써 효율적인 컨트롤러 선택을 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.451-456
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• 2004

Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn't make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.75-81
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• 2004

Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn`t make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.7
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• pp.847-856
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• 2017

In this paper, we propose a system to users which recommends suitable park using linguistic objects by rule-based inference engine which is made with Prolog. According to the function of city park, which provides positive elements to people such as social, psychological, environmental, and physical, Seoul city park is classified into 6 categories. The classified parks are recommended to users based on the rule based expert system. Rule-based object of park recommendation designs nine linguistic objects based on activity, multi-purposiveness, accessibility, and usage of time. This assigns allowed value accordingly. Generated rules by using these values are fired by user's preference, and infer recommended park. Information on preferences is obtained by way of dialogue, in which the user is asked questions about the three elements that are the criteria for choosing a park. As a result, through the park recommendation system, we intend to increase the user's satisfaction of using park and leisure activities.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.23 no.4
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• pp.97-109
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• 2014

Personal rapid transit (PRT) is a new transportation system, which is energy efficient and brings high quality of customer service. Customers arrive dynamically at stations and request transportation service. In this paper, we propose a new online PRT dispatching algorithm for pickup and delivery of customers. We adopt the nearest neighbor dispatching rule, which is known as performing well in general. We extend the rule with bipartite matching in order to deal with multiple vehicles and customers at the same time. We suggest a systematic way for selecting vehicles that will be considered to be dispatched, since the scope with which vehicles are selected may affect the system performance. We regard the empty travel distance of vehicles and the customer waiting time as the performance measures. By using simulation experiments, it has been examined that the scope of dispatching affects the system performance. The proposed algorithm has been validated by comparing with other dispatching rules for transportation services. We have shown that our algorithm is more suitable for PRT operating environment than other dispatching rules.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.403-405
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• 2004

본 연구는 미들웨어 기반의 OSGi(Open Service Gateway initiative) 서비스 플랫폼과 규칙 기반 생성 시스템 기술을 응용하여 유연하고 효율적인 홈 서버 아키텍처를 제안한다. 미들웨어 컴포넌트인 서비스를 엔진은 서비스로부터 요청된 호출을 정해진 규칙에 따라 평가 판단하여 홈 기기들을 제어하고 관리한다. 서비스 룰 엔진은 실행 규칙이 명세 되어 있는 프로파일을 참조하여 처리하고, 홈 기기 접근 권한과 현재 서로 상충되는 홈 기기가 작동 중인지 점검하며, 우선순위와 충돌 방지 조건 및 제약조건을 조회하여 홈 기기를 제어한다. 이때 방제, 보안에 관련된 홈 기기의 작동이 요구되는 경우 정해진 방재, 보안 규칙에 따라 가장 먼저 수행된다. 프로파일은 사용자가 서비스를 매니저를 통해 관리하거나 외부의 접근 허가된 사용자가 관리할 수 있으며, 여러 형태의 프로파일이 제공되어 사용자의 성향에 따라 프로파일을 선택하여 홈 서버에 적용할 수 있다