• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2485-2492
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• 1997

오늘날 자동차의 급격한 증가에 따른 교통 체증을 완화시키기 위해 효율적인 교차로 신호 제어기의 필요성이 대두되고 있다. 최근에는 신호등의 주기를 적응적으로 제어하기 위하여 퍼지 논리가 도입되었다. 일반적인 퍼지 제어 방식은 녹색신호에 교차로로 진입하는 차량 수와 적색신호 동안 대기하는 차량 수를 퍼지 제어의 입력 변수로 사용하여 확장시간을 조정한다. 그러나 이 방법은 가변 교통량을 갖는 교차로에는 부적합하다. 본 논문에서는 대칭적인 소속함수를 갖는 기존의 퍼지 논리 제어기들보다 적은 수의 제어규칙들을 가지면서도 교통 흐름을 보다 잘 반영하는 비대칭적인 소속함수를 갖는 새로운 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법의 효율성은 단일 교차로 시뮬레이션을 통해 테스트되었다. 실험결과는 제안된 방법이 평균 지체시간, 통과 대수, 포화도면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1593-1598
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• 2012

본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과, 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.179-187
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• 2008

본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2846-2849
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• 2002

본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.61-70
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• 2011

본 논문은 퍼지를 적용한 순환 신경망을 이용하여 잡음 제거용 필터를 구현하였다. 제안된 퍼지 순환 신경망 구조는 기본적으로 순환 신경망 구조를 이용하여 가중치 및 반복횟수가 일정한 값에 수렴하도록 하였으며, 하이브리드 퍼지 소속 함수 연산자를 적용하여 수학적인 계산량 및 복잡성를 단순화하였다. 본 논문은 제안된 퍼지 순환 신경망 구조 필터가 일반적인 순환 신경망 구조 필터보다 평균 0.38dB 정도 영상복원이 개선됨을 PSNR을 이용하여 증명하였다. 또한 결과 영상 비교에서 제안된 방법을 적용하여 얻은 영상이 기존 방법을 적용하여 얻은 영상보다 원영상과 더 유사함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.447-452
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• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.277-283
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• 2014

퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-57
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• 2012

FCM(fuzzy c-means)은 일반적으로 영상 분할에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 공간 정보를 사용하지 않는 일반적인 FCM 알고리즘은 낮은 대비의 영상, 경계선이 뚜렷하지 않은 영상, 잡음이 포함된 영상의 분할에는 좋지 않은 성능을 보인다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3x3 크기의 윈도우를 이용하여 윈도우 내의 중심 픽셀과 주변 픽셀간의 거리 정보를 소속 함수에 추가한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수와 같은 클러스터링 검증 함수를 이용하여 FCM 기반의 다양한 클러스터링 알고리즘과 제안한 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 FCM기반의 클러스터링 알고리즘보다 클러스터링 검증 함수에서 성능이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.101-108
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• 2001

본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.853-862
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법을 제안하였다. 제안된 학습 평가 방법은 정보처리 데이터베이스 과목에 대한 기출문제의 출제 빈도수를 3등급으로 분류하고 이것을 중요도라 정의하였다. 학습 중요도에 따른 학습 횟수에 대한 퍼지 소속도와 형성평가 점수에 대한 퍼지 소속도를 각각 9개의 퍼지 추론 규칙에 적용하여 학습 이해도를 평가하였다. 최종적인 학습 평가는 각 장별 학습 이해도에 대한 퍼지 등급과 총괄평가 점수에 대한 소속도를 이용하여 퍼지 추론규칙에 적용하고 비퍼지화하여 평가하였다. 제시된 퍼지 이론을 이용한 학습 평가 방법은 학습자가 스스로 학습한 내용을 진단 할 수 있도록 도와주며, 학습목표의 성취여부를 종합적이고 객관적으로 판단할 수 있는 방법을 제공한다.