• Title/Summary/Keyword: 지능 알고리즘

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A New Intelligent Tracking Algorithm Using Fuzzy Kalman Filter (퍼지 칼만 필터를 이용한 새로운 지능형 추적 알고리즘)

  • Noh Sun-Young;Joo Young-Hoon;Park Jin-Bae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.5
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    • pp.593-598
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    • 2005
  • The standard Kalman filter has been used to estimate the states of the target, but in the presence of a maneuver, its error is occurred and performance may be seriously degraded. To solve this problem, this paper presents a new intelligent tracking algorithm using the fuzzy Kalman filter. In this algorithm, the unknown acceleration is regarded as an additive process noise by using the fuzzy logic based on genetic algorithm(GA) method. And then, the modified filter is corrected by the new update equation method which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. To shows the feasibility of the suggested method with only one filter, the computer simulations system are provided, this method is compared with multiple model method.

Navigation Strategy Of Mobile Robots based on Fuzzy Neural Network with Hierarchical Structure (계층적 구조를 가진 Fuzzy Neural Network를 이용한 이동로봇의 주행법)

  • 최정원;한교경;박만식;이석규
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.11 no.5
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    • pp.367-372
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    • 2001
  • This paper proposes a hierachically structured navigation algorithm for multiple mobile robots under unknown dynamic environment. The proposed algorithm consists of three basic parts as follows. The first part based on the fuzzy rule generates the turning angle and moving distance of the robot for goal approach without obstacles. In the second part, using both fuzzy and neural network, the angle and distance of the robot to avoid collision with dynamic and static obstacles are obtained. The final adjustment of the weighting factor based on fuzzy rule for moving and avoiding distance of the robots is provided in the third stage. Some simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

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Analysis of changes in artificial intelligence image of elementary school students applying cognitive modeling-based artificial intelligence education program (인지 모델링기반 인공지능 교육 프로그램을 적용한 초등학생의 인공지능 이미지 변화 분석)

  • Kim, Tae-ryeong;Han, Sun-gwan
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.24 no.6
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    • pp.573-584
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    • 2020
  • This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

The Paradigm Shift of Intelligence Information Society: Law and Policy (지능정보사회에 대한 규범적 논의와 법정책적 대응)

  • Kim, Yun-Myung
    • Informatization Policy
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    • v.23 no.4
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    • pp.24-37
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    • 2016
  • An Intelligent information society means intelligent superconducting society that goes beyond information society where information is centered. Now that artificial intelligence is specifically discussed, it is time to start discussing the laws and systems for intelligent information society, where artificial intelligence plays a key role. At some point it may be too late to cope with singularity. Of course, it is not easy to predict how artificial intelligence will change our society. However, there are concerns on what kind of relationship should humans build with AI in the intelligent information society where algorithms rule the world or at least support decision making of humans. What is obvious is that humans dominating AI or ruling out AI will not be the answer. Discussions for legal framework to respond to the AI-based intelligent information society needs to be achieved to a level that replaces the current human-based legal framework with AI. This is because legal improvement caused by the paradigm shift to the intelligent information society may assume emergence of new players-AI, robots, and objects-and even their subjectivation.

Research on institutional improvement measures to strengthen artificial intelligence ethics (인공지능 윤리 강화를 위한 제도적 개선방안 연구)

  • Gun-Sang Cha
    • Convergence Security Journal
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    • v.24 no.2
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    • pp.63-70
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    • 2024
  • With the development of artificial intelligence technology, our lives are changing in innovative ways, but at the same time, new ethical issues are emerging. In particular, issues of discrimination due to algorithm and data bias, deep fakes, and personal information leakage issues are judged to be social priorities that must be resolved as artificial intelligence services expand. To this end, this paper examines the concept of artificial intelligence and ethical issues from the perspective of artificial intelligence ethics, and includes each country's ethical guidelines, laws, artificial intelligence impact assessment system, artificial intelligence certification system, and the current status of technologies related to artificial intelligence algorithm transparency to prevent this. We would like to examine and suggest institutional improvement measures to strengthen artificial intelligence ethics.

Fault Diagnosis of Induction Motors by DFT and Wavelet (DFT와 웨이블렛을 이용한 유도전동기 고장진단)

  • Gwon, Man-Jun;Park, Seong-Mu;Lee, Dae-Jong;Jeon, Myeong-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.213-216
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    • 2007
  • 본 논문에서는 DFT(Discret Fourier Transform)과 웨이블렛을 이용한 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 주파수 기반의 DFT에 의한 고장패턴의 추출방법과 시간-주파수 기반의 웨이블렛을 이용한 고장패턴의 추출방법을 제안한다. 유도전동기의 진단을 DFT와 웨이블렛에 의해 추출된 특정값들을 효과적으로 융합할 수 있는 융합 알고리즘에 의해 수행된다. 개발된 알고리즘은 다양한 실측 데이터에 적용하여 그 타당성을 보이고자 한다.

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Feature Selection by Genetic Algorithm and Information Theory (유전자 알고리즘과 정보이론을 이용한 속성선택)

  • Jo, Jae-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.108-111
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    • 2007
  • 속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

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Gene Regulatory Network Inference using Genetic Algorithms (유전자알고리즘을 이용한 유전자 조절네트워크 추론)

  • Kim, Tae-Geon;Jeong, Seong-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.237-240
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    • 2007
  • 본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.

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Behavior strategies of Soccer Robot using Classifier System (분류자 시스템을 이용한 축구 로봇의 행동 전략)

  • 김지윤;이동욱;심재윤;심귀보
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.19-22
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    • 2002
  • 분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다

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The Method for Face Recognition using Wavelet Coefficients and Hidden Markov Model (웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model를 이용한 얼굴인식 기법)

  • 이경아;이대종;박장환;전명근
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.09b
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    • pp.162-165
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    • 2003
  • 본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

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