• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.109-112
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• 2001

영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.527-530
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• 2001

영상이 시각적인 해석을 위해 처리될 때, 퍼지 이론이 영상 대비 강화에 많이 사용되고 있다. 적응적 퍼지 클러스터링 기법을 사용하여 자동적으로 영상의 명암도에 대한 다중 클래스를 형성하고 여기에 각각의 명암도를 속성 공간으로 전환시키는 퍼지함수를 사용하여 각 픽셀의 명암도에 부합하는 퍼지 소속도를 구한다. 영상 대비 향상을 위하여 구한 퍼지 소속도에 강화 연산자를 반복적 적용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 히스토그램 평활화와 비교하기 위해 흑백 영상에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.490-490
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• 2022

국내 대하천 및 중·소규모 하천의 홍수터 공간을 활용하여 체육시설 및 공원 등과 같은 친수 시설물을 조성하여 친수공간으로 활용하고 있으며, 시민들의 친수활동 빈도는 증가추세에 있다. 특히 하천 내에서 수상 레크레이션 활동 등과 같은 다양한 친수활동이 증가하고 있으며, 하천친수에 관한 정보 수요가 급증하고 있으나 체계적인 공급은 미흡한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 친수공간 조성 및 유지관리에 대한 측면과 친수공간에서의 쾌적한 친수활동을 위한 정보제공 목적으로 하천 친수공간에서의 복합모니터링을 이용한 친수활동 종합지수를 산정 방법을 개발하고자 하였다. 센서 기반의 시계열 데이터 구축을 위해 하천 수질, 수리인자의 복합모니터링을 진행하였다. 수리인자(수위, 유속, 수면폭 등)와 수질인자(탁도, Chl-a, pH 등), 기상학적 인자(자외선 지수, 미세먼지 등) 등급에 따른 허용기준을 설정하여 각 등급 별로 수리인자의 값을 0~1 사이 값인 소속도로 변환하여 소속도의 합성 및 친수활동 등급을 결정하였다. 최종적으로 수리, 수질, 기상 인자별 소속도 함수 산정을 통한 퍼지합성 이론 기반의 친수활동 종합지수를 산정하였다. 그리고 친수활동 종합지수를 예보하기 위한 모델 적용을 위한 방향성을 정립하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.2 s.40
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• pp.43-49
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• 2007

In this study, a GIS spatial analysis method adopted fuzzy concept was introduced and land suitability analysis of waste landfill were conducted through this method. Previous studies conducted site evaluation and land suitability analysis by appling spatial overlay of conventional GIS that based on the boolean logic of crisp set. However these method can not consider the uncertainty of spatial data and the incongruity of data classification criteria, because these method handle spatial data based on the boolean logic of crisp set. As not provided trustable analysis result, conventional GIS spatial overlay method lacks opportunity for expanding use in reality. This study selected waste landfill as facility for analysis and applied fuzzy spatial analysis method as an objective approach. In the concrete contents of study, a series process with regard to the definition procedure of membership function for continuous data and the fuzzy input value generation of spatial data for fuzzy analysis is established. As a result, in this study we proposed a method that derive parameters for deciding the membership function of spatial data by considering the criterion of data classification and factor selection for land suitability analysis of waste landfill.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.5
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• pp.921-937
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• 2006

In this paper, we apply fuzzy theory in a discrete choice Contingent Valuation Method(CVM) in order for dealing preference uncertainty problem. Fuzzy membership function is used in an empirical analysis to estimate the willingness-to-pay(WTP) for the preservation of the endangered Asiatic Black Bear in Korea. The estimated WTP was about 9,090 Korea Won per household with 78 percent of confidence level. The advantage of applying fuzzy theory in the valuation method could be found in its ability to measure the confidence level of the estimated WTP.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.757-759
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• 2004

유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA Chip이다. DNA Chip으로 얻은 수백-수천 개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현 정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 선택하여 특징간을 계산하고 신경망 학습을 이용한 클러스터링하는 알고리즘에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.383-388
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• 1999

In this paper, we propose the fuzzy-neural controller with genetic algorithm(GA) for precise on-line control. We design the proposed controller having a ability to adjust membership function for a plant by advanced algorithm of fuzzy-neural network after approximative one being completed by genetic algorithm. Finally we compare the result for a speed control of DC servo motor by the proposed controller with GA-fuzzy one in order to evaluate its performance and precision.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.65-72
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• 2000

In this paper we propose the new binary image matching algorithm called the Fuzzy logic induced Hausdorff Distance(FHD) for finding the maximally matched image with the query image. The membership histogram is obtained by normalizing the cardinality of the subset with the corresponding radius after obtaining the distribution of the minimum distance computed by the Hausdroff distance between two binary images. in the proposed algorithm, The fuzzy influence method Center of Gravity(COG) is applied to calculate the best matching candidate in the membership function described above. The proposed algorithm shows the excellent results for the face image recognition when the noise is added to the query image as well as for the character recognition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.355-360
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• 1999

In this paper, we propose a method that optimizes the parameters of fuzzy logic controller : centers and widths of membership functions and scaling factors using genetic algorithm. Before fuzzy logic controller controls a plant in real time, first off it is optimized by genetic algorithm. We select error and error variation between reference trajectory and real output for the input signals of fuzzy controller. We compared and investigated conventional fuzzy control method and proposed method through simulation and experiment using one link manipulator with nonlinear characteristic.