Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.443-445
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1998
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.235-237
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2002
연관규칙(association rule)이란 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하는 것으로, 사용자에게 데이터에 관한 유용한 조보를 줄 수 있다. 그러나, 지금가지의 연관규칙은 이진 (boolean) 데이터 베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 정량적(수치적, quantitative) 속성을 갖는 데이터에 대한 연관규칙의 연구는 미비하였다. 그 이유는 정량적 속성을 갖는 데이터를 기호적(nominal) 속성값으로 바꾼 후 연관규칙 보다 성능이 우수함을 보이고 있다. 또한 본 논문에서는 퍼지 연관규칙에서 소속함수(항목, 아이템, 속성값)의 모양과 개수를 데이터 분포에 대한 통계적 특성을 나타내는 히스토그램을 이용하여 소속함수를 자동 생성하는 효율적인 연관규칙 추출방법을 제안한다
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.35-38
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2000
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.8
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pp.720-725
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2001
Derivation of TSK fuzzy model from nonlinear differential equation is fundamental issue in the field of theoretical fuzzy control. The method which does not yield affine local differential equations at off-equilibrium points is proposed in this paper. A prototype TSK fuzzy model which has triangular membership functions for linguistic terms of the antecedent part is derived systematically. And then GA is used to modify the membership functions optimally. Simulation results show the validity of the proposed method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.626-633
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1995
It is vary hard to identify the fuzzy rules and tune the membership functions of the fuzzy inference in fuzzy systems modeling, We propose a fuzzy neural network model which can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy inference simultaneously using artificial neural networks, and modify backpropagation algorithm for improving the convergence. The proposed method is verified by the simulation for a robot manipulator.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.216-218
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2010
본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수 구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04a
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pp.309-312
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2001
본 연구에서는 상류부 교차로에서 발생하는 교차로 막힘 현상으로 인해 진행방향의 녹색시간의 손실이라는 장애가 발생하게되는 상황을 고려하기 위해 진행차선의 정체도를 도입하여 교통 혼잡상황에 적절히 대응할 수 있는 퍼지 교통신호 제어기를 제안한다. 먼저 입출력 공간을 균등 분할한 퍼지 교통신호 제어기를 구성하고, 소속함수 수정알고리즘에 의해 제어기를 수정한다. 실험을 통해 고정식 제어기, 균등 분할한 제어기와 수정된 제어기의 성능을 교차로 지체시간, 진입율과 통과율 면에서 비교하였다. 실험 결과는 수정된 제어기가 다른 제어기들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.397-404
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2002
In this paper, it is proposed wavelet neural network using the fuzzy concept with the fuzzy and the multi-resolution analysis(MRA) of wavelet transform. Also, it wishes to improve any nonlinear function learning approximation using this system. Here, the fuzzy concept is used the bell type fuzzy membership function. And the composition of wavelet has a unit size. It is used the backpropagation algorithm for learning of wavelet neural network using the fuzzy concept. It is used the multi-resolution analysis of wavelet transform, the bell type fuzzy membership function and the backpropagation algorithm for learning. This structure is confirmed to be improved approximation performance than the conventional algorithms from one dimension and two dimensions function through simulation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.6
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pp.485-492
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2016
A role of the binarization is very important in separating the foreground and the background in the field of the computer vision. In this study, an adaptive fuzzy binarization is proposed. An ${\alpha}$-cut control ratio is obtained by the distribution of grey level of pixels in a sliding window, and binarization is performed using the value. To obtain the ${\alpha}$-cut, existing thresholding methods which execution speed is fast are used. The threshold values are set as the center of each membership function and the fuzzy intervals of the functions are specified with the distribution of grey level of the pixel. Then ${\alpha}$-control ratio is calculated using the specified function and binarization is performed according to the membership degree of the pixels. The experimental results show the proposed method can segment the foreground and the background well than existing binarization methods and decrease loss of the foreground.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.37-38
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2011
본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.
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