• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.811-813
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• 2004

본 논문에서는, 고유 얼굴 분포를 기반으로 하여 퍼지 이론을 이용한 얼굴 인식 기법을 제안한다 고유 얼굴의 가중치값들에 대해 각각의 분포를 이용한 소속도 함수가 계산되며. 소속도 함수를 통해 계산된 소속도는 신경망을 통해 학습된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.138-145
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• 2000

본 본문에서는 퍼지모델의 최적 입, 출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 동정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 구륜이동로봇(WMR)의 위치 속도 방향제어를 위한 퍼지제어기를 설계하였다 제안된 알고리즘에서 입,출력 소속함수의 파라미터들을 찾기위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되면 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 퍼지시스템은 풀력술어의 증가를 수행하지 않은 시스템과 경쟁하며 만약 새롭게 조절되어진 퍼지시스템이 경쟁에서 진다면 그 시스템은 소멸한다. 그 반대로 조절된 시스템이 생존한다면 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 퍼지제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력 소속함수들에 대한 탐색이 제약 조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세조정이 수행된다. 제안된 알고리즘을 적용하여 구륜 이동로봇의 위치, 속도, 방향, 제어를 위한 제어기를 설계하여 실험한 결과 그 유효성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.11-20
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• 2006

본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.90-93
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• 1998

입？출력 데이터 쌍만을 이용하여 규칙 및 소속 함수를 자동적으로 결정하는 자기 학습 퍼지 알고리즘 중에서, 가장 이해하기 용이하고 퍼지 규칙 및 소속 함수 생성이 빠른 방법으로 기울기 강하를 이용한 방법들이 있다. 기울기 강하를 이용한 방법중에서 가장 대표적인 Araki가 제안한 방법은 퍼지 조건부가 퍼지 집합 형태이고 결론부는 단일값으로 구성된 알고리즘으로써 입력 퍼지 공간을 세분화하면서 시스템을 규명해나가는 간단하면서도 효율적인 알고리즘이다. 그러나 이 방법은 퍼지 입력 변수가 증가하면 퍼지 공간이 세분화 되면서 소속 함수 및 규칙 생성 개수가 급격히 제곱배로 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 입력 변수가 증가함에 따라 급격히 퍼지 규칙 및 소속 함수의 수가 증가하는 Araki 알고리즘의 문제점을 분석하여 소속 함수 및 규칙 수의 급격한 증가를 억제하고 Araki 방법에 비해 학습속도가 현저히 향상된 새로운 방안을 제안한다. 연구 결과, Arki 방법이 입력 변수의 개수가 증가 할수록 규칙 수가 기하 급수적으로 많이 필요하였던 것에 비해 제안한 방법은 훨씬 적은 규칙 수로 우수한 성능을 얻을 \ulcorner 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.741-746
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• 2002

본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 내용과 시험 평가를 객관적으로 판단할 있는 자기 주도적 학습 내용 및 시험 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 내용 및 시험평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.799-803
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• 2007

본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.250-258
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 모델의 온라인 동정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 퍼지 모델은 후건부가 싱글톤인 퍼지 시스템으로 퍼지 기저함수의 선형 합으로 표현된다. 온라인 동정을 위해서 제곱 코사인 소속함수를 제안한다. 제곱 코사인 함수는 다른 소속함수에 비해 적은 파라미터를 갖으며 전 구간에서 미분 가능한 특징을 갖는다. 퍼지 모델의 파라미터는 그레디언트 하강법과 확장칼만필터를 이용하여 온라인으로 결정한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.300-306
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• 1991

본 논문에서는 온라인 한글 인식을 위하여 퍼지소속함수를 사용하였다. 획의 오인식으로 인한 문자의 오인식 문제를 해결하기 위하여 인식 시스템 내에서 획을 퍼지집합으로 표현하며, 자모를 인식하는데 사용되는 획의 중심점들 간의 방향은 퍼지소속 함수로 정의하여 추론한다. 본 논문에서 제시하는 퍼지추론 방법은 같은 획으로 시작되는 모든 자소에 대하여 적용되며, 애매모호한 상황하에서도 인식을 수행한다. 따라서 퍼지소속함수를 사용한 시스템은 종래에 오인식 되었던 애매한 글자들을 정확하게 인식할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.575-583
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• 2000

본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.7-13
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• 1999

본 연구에서는 주어진 입출력 데이터에 신뢰도를 나타내는 소속함수 값이 붙여진 경우에 대하여 유효한 퍼지 신경망을 제안한다. 먼저, 퍼지수 연결강도와 퍼지수 임계치를 가진 퍼지 신경망의 구조를 나타낸다. 코스트 함수는 퍼지 신경망으로부터의 출력치와 소속함수 값을 가진 목표 출력치를 이용하여 정의되고, 퍼지 신경망의 학습 알고리즘은 정의된 코스트 함수로부터 도출된다. 마지막으로 도출된 학습 알고리즘을 이용하여 사출성형 품질의 목측 평가치 해석에 적용하고 그 유효성을 나타낸다.