• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.8-13
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• 1997

In multi-server environment there are many servers which are able to process job requests. So we bave to design a mechanism that selects appropriate servers for processing each job request while maximizing server throughput and minimizing average response time of requests. Conventional methods ac~ opt the load of each server as criteria of server selection. that is, they select a server whose load is not bigger than the others. In this work we propose an approach that uses the degree of server performance, server load and the estimated service time of requested job as guidelines of server selection. We incorporate fuzzification techniques and expert knowledge in this approach. Comparing the performances c~f our approach to that of conventional one, experiments show that the proposed approach provides better performances.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.20-24
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• 2004

광범위한 네트워크의 연결과 이를 이용하는 조직이나 개인의 증가로 인터넷은 정보를 교환하고 거래를 수행하는 주요한 수단이 된 반면에 해커나 바이러스의 침입 또한 증가하여 공격에 쉽게 노출되어있다. 이러한 보안상의 문제점을 해결하기 위하여 컴퓨터나 네트워크 시스템의 활동을 감시할 수 있는 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 보안 요소를 도입하였으며, 탐지에 대한 성능을 향상시키기 위하여 네트워크를 기반으로 하는 다중 침입 탐지 시스템을 응용하여 네트워크에 분산된 에이전트들 중에서 발생된 침입에 알맞은 에이전트를 선택하도록 하여 침입 탐지를 효과적으로 할 수 있게 하였다. 본 연구에서는 보안 시스템의 연동을 위하여 계약망 프로토콜을 적용하였다. 계약망 프로토콜은 분산된 에이전트들 중에서 입찰과정을 통하여 최상의 에이전트를 선택하는데 이때, 에이전트를 선택하는 과정에 있어서 퍼지 규칙 기반 시스템을 적용한 퍼지 컨트롤러를 설계하여 시뮬레이션 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.360-362
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• 2012

교통수단의 발달과 생활수준의 향상으로 도로에 차량이 많이 늘어나고 교통사고가 많이 발생함에 따라, 교통사고 자동인식 시스템에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라의 위치에 따라 두 객체의 관심영역 사이의 겹침을 해석하는 것이 달라져 규칙이 변하는 것을 방지하고, 사람의 추론과정과 같이 교통사고를 퍼지 규칙으로 모델링하여 획득한 데이터가 부정확할 경우에 발생하는 잘못된 추론을 보정하기 위한 퍼지 규칙기반 시스템을 제안한다. 카이스트 삼거리에서 촬영한 9개의 사고 시나리오 데이터에 대해 실험하여 DR 87.34%, CDR 89.13%, FAR 10.75%의 결과를 얻었고, 이를 기존의 규칙기반 시스템, 규칙-확률 시스템과 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.334-340
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• 2002

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.955-958
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• 2002

본 논문의 침입탐지시스템에서는 퍼지 추론을 통한 대표적인 세가지 다중 척도 결합을 제안하였다. 그 중 시스템 호출 척도에서는 권한이동 정보만을 이용한 감사자료 축약방법으로 기존 HMM 모델의 문제점인 모델링 시간 단축을 가능하게 하였고, 프로세스 척도에서는 권한이동 기반 모듈의 단점을 보완하기 위하여 모든 감사자료에 대하여 통계적 분석방법을 사용을 사용하였다. 파일 입출력 척도에서는 상태전이 모니터링을 통하여 파일에 대한 접속 상태 변이를 분석하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.207-210
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• 2002

본 논문에서는 인간과 MR(Mobile Robot)이 일정한 거리를 유지하면서 인간을 추종할 수 있도록 퍼지 제어기를 이용한 지능적 추론 방법을 제안하였다. 로봇은 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 사용하여 인간과 로봇의 거리와 위치를 인지하고 로봇의 진행 방향과 속도를 퍼지 추론하는 방법을 사용하였다. 먼저 초음파 센서와 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 획득하고 주변환경을 표현하는 것이 중요하다. 센서와 카메라에 의해 입수된 정보로부터 로봇을 제어할 수 있도록 속도와 방향을 이용하여 추론하고 로봇을 제어하였다. 논문에서 제안된 퍼지 로직 알고리듬의 유용성을 검증하기 위해 실제 Mobile Robot을 이용한 주행실험을 반복 시행하여 요구된 결과를 얻음으로써 퍼지로직 제어기의 우수성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.25-34
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• 2005

We had research to conduct interrelationships between sensors using postprocessing analysis with the Fuzzy-Kalman Filtering Auto-Correlation about Real Time Simulator data of the NaroSC LCS in case of a fully blind situation scenario. The conducted interrelations are same harmony with relations in scenario. We had analyzed signals of sensors reverse-using a optimization character of Fuzzy-Kalman Filter. As our research conclusion, We had recognized possibilities of signal processing about the KSLV-1, on-board payloads, general equipments of ground support which apply to multi sensor systems.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.25-33
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• 2009

Recently, the TS fuzzy models that include the linear equations in the consequent part are widely used for time series forecasting, and the prediction performance of them is somewhat dependent on the characteristics of time series such as stationariness. Thus, a new prediction method is suggested in this paper which is especially effective to nonstationary time series prediction. First, data preprocessing is introduced to extract the patterns and regularities of time series well, and then multiple model TS fuzzy predictors are constructed. Next, an appropriate model is chosen for each input data by an adaptive model selection mechanism based on rough sets, and the prediction is going. Finally, the error compensation procedure is added to improve the performance by decreasing the prediction error. Computer simulations are performed on typical cases to verify the effectiveness of the proposed method. It may be very useful for the prediction of time series with uncertainty and/or nonstationariness because it handles and reflects better the characteristics of data.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.12
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• pp.2511-2520
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• 2011

This paper describes the parameter adjustment method of fuzzy membership function to improve the performance of multi-sensor fusion system using adaptive fuzzy-Kalman filter and cross-validation. The adaptive fuzzy-Kanlman filter has two input parameters, variation of accelerometer measurements and residual error of Kalman filter. The filter estimates system noise R and measurement noise Q, then changes the Kalman gain. To evaluate proposed adaptive fuzzy-Kalman filter, we make the two-axis AHRS(Attitude Heading Reference System) using fusion of an accelerometer and a gyro sensor. Then we verified its performance by comparing to NAV420CA-100 to be used in various fields of airborne, marine and land applications.