• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.145-158
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• 2016

철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1880-1893
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• 1996

본 논문에서는 ATM 링크의 이용을 향상을 위해 ABR 서비스에서의 퍼지 트래픽 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 ABR 서비스에서 전송률 제어 방식인 EPRCA를 개선한 것으로써 송신원의 전송률 제어값을 스위치단의 버퍼량과 버퍼 별화율로 퍼지 추론을 실시하여 얻는 방식이다. 본 논문에서는 ATM 트래픽 제어에 적용된 퍼지, 신경 망의 경우와 ATM의 ABR 서비스 제어 방식인 EPRCA 방식을 알아본 후, 퍼지 트래픽 제어 방식의 모형과 알고리즘, 퍼지 트래픽 제어기 등을 연계한다. 퍼지 트래픽 제어 기에서는 사용 소속함수, 퍼지 제어 규칙,max-min 추론 방법 등을 설계한다. 본 논문 에서 제안된 방식은 모의 실험을 통해 기존의 EPRCA 방식과 퍼지 트래픽 제어방식의 링크 이용율을 비교·분석함으로써 그 우수성을 검증한다. 모의 실험 결과 퍼지 트래 픽 제어 방식이 EPRCA 방식보다 송신원의 정규 분포 모델의 경우 2.3%, MMPP 모델의 경우 2.7%의 링크 이용률 개선을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.991-1000
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• 2007

본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.901-906
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• 2009

본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.81-90
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• 2012

디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권2호
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• pp.345-367
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• 2017

본 연구의 목적은 함수적 상황을 그래프로 표현하고 해석하는 과정에서 드러나는 중학생의 비례 추론 능력과 그에 따른 그래프에 대한 이해를 탐색하는 것이다. 중학교 1학년 4명의 학생을 대상으로 약 3개월간(2016.5.~2016.7.)에 걸쳐 일차함수에 대한 수업을 실시하였고, 수집된 자료를 분석하는 과정에서 학생 B의 경우 나머지 학생들과 달리 그래프에 대한 이해의 변화가 없다는 점이 드러났다. 이에 본 연구는 학생 B와 (1차시부터 8차시까지 학생 B와 함께 수업에 참여한) 학생 A가 주어진 상황을 그래프로 표현하고 해석하는 과정에서 드러나는 그래프에 대한 이해의 차이와 그 원인을 비교, 분석하였다. 그 결과, 상황을 그래프로 나타내고 해석하기 위해 상황에 제시된 두 변량의 값들을 조정하여 또 다른 값들을 찾는 과정에서 학생 A와 학생 B가 사용하는 비례 해결 전략이 서로 달랐으며, 학생 B는 그의 제한된 비례 지식으로 인해 상황을 그래프로 표현하고 해석하는 데 어려움을 겪었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.81-90
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• 2006

교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.203-210
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• 2001

본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1689-1695
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• 2008

저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.