• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.839-844
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• 2003

To improve classification accuracy in this paper, we proposed an algorithm for the chromosome image reconstruction in the image preprocessing part. also we proposed the pattern classification method using the hierarchical multilayer neural network(HMNN) to classify the chromosome karyotype. It reconstructed chromosome images for twenty normal human chromosome by the image reconstruction algorithm. The four morphological and ten density feature parameters were extracted from the 920 reconstructed chromosome images. The each combined feature parameters of ten human chromosome images were used to learn HMNN(Hierarchical Multilayer Neural Network) and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experimental results in this paper were composed to optimized HMNN and also obtained about 98.26% to recognition ratio.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.310-311
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• 2007

다중패턴 홀로그램을 위한 자동 검사 시스템을 제안한다. 시스템 하드웨어는 조명계, 카메라 그리고 영상처리부로 구성된다. UV LED를 사용하는 다양한 조명은 다른 위치에 놓여 각 위치에서의 이미지 패턴을 획득한다. 시스템 소프트웨어는 전처리, 패턴 생성, 패턴매칭으로 구성된다. 획득한 입력 홀로그램 영상은 패턴매칭 알고리즘에 의해 표준 패턴과 비교한다. 입력 홀로그램의 위치 오차 보정을 위해, 다른 위치에서의 홀로그램 표준 패턴은 온라인상에서 생성되어야만 한다. 본 논문은 표준 패턴의 생성을 위해 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용한다. 한국지폐의 홀로그램을 위한 실험 결과는 제안한 시스템의 유용성을 증명한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.14 no.5
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• pp.15-21
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• 1977

The syntactic pattern recognition system of Korean characters is composed of three main functional parts; Preprocessing, Graph-representation, and Segmentation. In preprocessing routine, the input pattern has been thinned using the Hilditch's thinning algorithm. The graph-representation is the detection of a number of nodes over the input pattern and codification of branches between nodes by 8 directional components. Next, segmentation routine which has been implemented by top down nondeterministic parsing under the control of tree grammar identifies parts of the graph-represented Pattern as basic components of Korean characters. The authors have made sure that this system is effective for recognizing Korean characters through the recognition simulations by digital computer.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.355-359
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• 2014

In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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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.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.12
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• pp.8-16
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• 1998

In this paper, we propose the non-blocking pattern generator(NBPG) for banyan ATM switches and evaluate the performance by simulation. The proposed NBPG first classifies input cells into two groups. the conflict intended cells are assigned to their new non-blocking input addresses by the conflict table. Simulation results show that the NBPG generates non-blocking address patterns with minimal changes.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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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.