• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1274
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• 2014

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.25-31
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• 2009

RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB 모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론 규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 각각의 H, S, I 소속 구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속 구간을 설계하며, S, I는 삼각형 타입의 소속 함수로 설계한다. 설계된 각각의 소속 구간에 대하여 소속 구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론 규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.115-117
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• 2004

인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노드가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.125-132
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에 사용하여 각각 99.80%, 99.21%, 98.78%의 신뢰성 있는 전체분류율을 나타내었고, 이는 각 실험군에 대한 특징입력의 종속성이 적음을 보여준다. 추출된 8개 계수의 ECG 신호 구간과 퍼지소속함수를 제시함으로써 특징입력에 대한 명시적인 해석을 가능하게 하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.173-183
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• 1998

본 논문은 신경회로망에 의한 퍼지제어기의 소속함수를 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망 에뮬레이터는 퍼지제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 재구성하는 경로를 제공하며, 재구성된 퍼지제어기는 유도전동기의 속도제어를 위해 사용한다. 따라서, 연산 시간과 시스템 성능의 관점에서 제안된 방법은 전동기 상수가 변동될 시에도 기존의 제어 방식보다 우수하다. 공간전압벡터 PWM 발생을 위한 고속연산을 수행하고 자기학습형 퍼지제어기 알고리즘을 구현하기 위해서 32비트 마이크로프로세서인 DSP(TMS320C31)을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험 결과를 통하여, 제안된 방식이 PI 제어기나 기존의 퍼지제어기보다 향상된 제어 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2584-2590
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• 1998

기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 개의 소속함수 값을 병합하는 방법으로 t-norm, t-conorm, mean 연산자, Yager 연산자 그리고 $\gamma$ -연산자등과 같은 형태의 연산자가 사용되고 있다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 반영해 주기 위한 상황 평가 모델을 제안한다. 이를 이용해 퍼지 의사결정 환경에서 여러 개의 소속함수 값을 의사결정시의 상황에 따라 방향성을 가지고 단계별로 병합하는 상황 평가에 기반을 둔 병합 방법을 제안하고 기존의 병합 방법과 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.359-361
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• 2008

본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.188-193
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• 2000

본 논문에서는 플랜트를 위한 규칙수가 줄어든 뉴로-퍼지 모델을 얻기 위한 접근을 제안한다. 뉴로-퍼지 네트워크는 가우시안 소속함수를 가진 RBF(Radial Basis Function) 네트워크들로 구성되고 오차 역전파 학습 알고리듬에 의해 학습된다. 러프 집합 이론에서 의존도는 규칙들으 줄이는데 사용된다. 모델에서 각 규칙이 조건 소속함수 값과 플랜트의 출력 값 사이의 의온도는 플랜트를 동정하기 위하여 규칙이 얼마나 많은 공헌을 하는가를 알 수 있도록 한다. 줄어든 모델은 원래의 것으로써 동일한 성능을 유지하는 동안 선택 알고리듬은 복잡성과 구조의 잉여성을 최소화할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.73-79
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• 2002

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$cdot$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 자유도 구륜 이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.