• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권4호
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• pp.429-438
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• 2004

본 논문에서는 정책기반의 IP 네트워크 관리구조에서 임의의 노드에 유입되어지는 트래픽에 대하여 퍼지 추론 방식을 사용한 어드미션 제어 구조를 설계하였다. 제안된 제어구조는 기존 정의된 정책 요구수준과 네트워크 상태에 따라 자원 할당을 결정하는 방식을 사용하였다. 이는 기존의 바이너리 방식의 정책 적용방식을 개선하여 사전에 정의된 임의의 005 정책에 대하여 예측할 수 없는 네트워크의 상태에 따라 적응적인 어드미션 제어를 제공함으로서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 볼 논문에서 설계한 퍼지 제어기를 통하여 제한된 환경에서의 시뮬레이션을 수행한 결과 비퍼지 환경에 비하여 트래픽의 패턴에 따라 평균 26%의 패킷 거부율을 향상하였고, 이는 퍼지 컨트롤러에 의해서 네트워크의 상태에 따라 비퍼지 환경에서의 수락/거절 동작이 아닌 소프트한 적응성을 보여주었기 때문이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.14-24
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• 2001

복잡한 공정계통들로 구성된 원자력 발전소에서 정상적인 운전상태를 벗어나 이상사태로 진행될때 이를 조기에 진단하고 사고를 예방할 수 있는 제반 조치를 적절히 취하는 것은 플렌트 가동율을 향상시키고 사고의 심각성을 줄이기 위한 필수요건이 된다 이상사태 발생시 과도현상의 원인과 증상은 모호하고 복잡한 인과관계를 갖기 때문에 운전원의 실수를 유발할 수 있으므로 운전원을 지원할 수 있는 사고진단 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 일반화된 퍼지 추론 알고리즘의 개선된 퍼지진단방법론을 제시하고, 사고초기단계에서 주요 운전변수의 거동 변화에 따른 사고원인 및 사고유형을 정확하게 예측하고 일부 입력의 오류에도 진단의 신뢰성을 유지할 수 있는 원자력 발전소 사고유형 분류 시스템을 개발하고자 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.722-727
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• 2009

인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1419-1425
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• 2017

법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.402-410
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• 2004

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제19권5호
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• pp.369-377
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• 1999

본 연구는 다중박막(multi-layer) 구조 모델에 대한 초음파신호처리 적용으로 접합경계면의 결함검출에 관한 연구이다. 이를 위해서 먼저 반도체 검사법에 의하여 박리(delamination). 다이 균열(die crack) 기포(void)의 유무를 확인할 수 있었고, 각 접합계면에서의 단위 cm당 결함 오차율을 모집군 25%이하에서 0.003%까지 측정 가능하였다. 또한 초음파 화상처리를 이용하여 결함 판독 프로그램을 위한 각 패키지별 화상을 8단계에서 16단계까지 데이터 베이스화할 수 있었고, 최종 결과 화면에서는 결함정도를 확률로 표현 가능하도록 하였으며 기포의 가능성도 추론해 볼 수 있다. 그리고, 박리검사 프로그램(delamination inspection program)에 의하여 결함의 크기와 결함의 원인을 16단계로 추론하고. S.A.T 장치에 귀환(feedback)시킬 수 있는 매개변수를 찾을 수 있었다. 특히, 반도체 결함추출 알고리즘 개발로 반도체 결함검사자동화의 기틀을 마련하였고, 향후 결함을 세분화하고 다양한 반도체 패키지별로 데이터베이스를 구축한다면, 온라인 상태에서 보다 많은 검사를 수행 할 수 있는 인공지능형 자동검사 시스템 구현이 가능할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.35-45
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• 2007

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.169-177
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• 2008

그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.87-97
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• 2020

본 논문에서는 사용자가 지정한 반사 하이라이트 맵을 가이드 영상으로 하는 뉴럴 재조명 기법을 제안한다. 제안하는 신경망은 다양한 조명 위치에서 렌더링 된 영상을 이용해 사전학습시킨 백본 뉴럴 렌더러를 활용하며, 기저 영상과 렌더링 영상의 차이가 사용자가 제공한 반사 하이라이트 맵과 유사하도록 역전파에 의해 광원의 위치와 관련된 재조명 영상을 동시 최적화한다. 제안하는 방법은 아티스트가 선호하는 이차원 화면 공간 인터페이스를 제공하면서도 삼차원 조명의 위치를 명시적으로 추론할 수 있는 장점이 있다. 제안하는 뉴럴 재조명의 성능은 실제 값을 설정할 수 있는 실험 상황을 수립하여, 본 논문의 방법이 주어진 하이라이트 맵을 얼마나 잘 반영하는지 평가하고 실제 하이라이트 맵으로 추론한 조명 및 재조명 영상의 오차를 측정하였다. 제안하는 뉴럴 재조명이 추정한 광원 위치의 평균 오차율은 정규화된 삼차원 장면 크기 대비 0.11이다.