• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.151-154
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• 2003

본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.287-290
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• 2017

키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.405-408
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• 2004

본 논문에서는 시간과 부하의 변화에 따라 편안한 승차감과 빠른 속도를 가질 수 있도록 다양한 속도 패턴을 제공하는 퍼지 알고리즘을 실제 공정에 적용할 수 있도록 SoC Design을 하였다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이며, 본 논문에서는 운송능력을 향상시키기 위해 교통량 변화에 맞춰서 저크를 조정하였다. 여기에서 구현된 퍼지 추론 시스템은 2개의 입력 변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며, 시간 입력에 대해서 사다리꼴 형태의 소속함수를 사용하였다. 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴으로써, 싱글톤이 후반부에 적용되었다. 본 논문에서 구현 Tool 로는 SoC 설계를 사용하였다. SoC 설계는 현재 그 확장성과 유연성에 뛰어난 장점을 지니고 있으며, 제안된 알고리즘을 모듈로 설계하여 프로그래밍과 실행 사이클을 단축시키는 효과가 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.8-16
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• 1998

본 논문에서는 반얀망 ATM 스위치를 위한 비충돌 패턴 발생기를 제안하고, 그 성능을 시뮬레이션에 의해 평가한다. 제안하는 비충돌 패턴 발생기는 우선 입력 셀 들을 입력, 출력 주소쌍을 이용하여, 두 개의 그룹, 즉, 충돌 유발 셀 그룹과 비충돌 셀 그룹 으로 분리한다. 분류된 충돌 유발 셀 들은 충돌 테이블을 이용하여 새로운 비충돌 입력 주소를 재할당 받는다. 시뮬레이션 결과는 NBPG가 최소한의 변환만으로 비충돌 주소 패턴을 발생함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.105-109
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• 1998

법칙 합성 시스템은 합성 단위, 합성기, 합성방식 등 여러 가지 다양한 시스템이 있으나 순수한 법칙 합성 시스템이 아니고 기본 합성 단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결 합성 시스템은 연결 단위사이 그리고 문장 단위에서의 매끄러운 합성 계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연감에 영향을 끼치는 주요 원인중의 하나가 운율 법칙의 부정확한 구현이므로 자연음으로부터 추출한 운율에 관한 법칙을 알고리듬화하는 대신 신경망으로 하여금 이 운율 법칙을 학습하도록 하여 좀더 자연음의 운율에 근접한 운율을 발생시키고자 하였다. 신경망으로 운율을 발생시키기 위해 먼저 운율에 영향을 주는 요소들을 정해 신경망 입력 패턴을 선정해야 한다. 먼저 분절요인에 의한 영햐응ㄹ 고려해주기 위해 전후 3음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.262-267
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• 2007

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 학습률의 설정에 따라 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 학습률로 설정하여 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함에서 추출한 영문자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART1과 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.486-492
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• 2003

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.