• 한국항행학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.495-503
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• 2010

클러스터링은 모바일 노드들에 대한 정보를 효율적으로 제공해 주며, 라우팅, 대역폭 할당과 같은 처리성능을 향상시키는 중요한 메카니즘이다. 본 논문에서 우리는 이동성(mobility)으로 인한 동적 속성, 평면구조 구조상에서 발생하는 노드 분산 등과 같은 문제를 효과적으로 해결하고 라우팅 성능을 향상시키기 위한 퍼지 적합도 기반의 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 FSV(Fuzzy_State_Viewing) 구조를 이용하여 퍼지 적합도${\alpha}$를 수행한다. 퍼지 적합도${\alpha}$는 FSV 구조에서 클러스터링을 수행하기 위한 클러스터헤드 CH(ClusterHead)를 선정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이와 같이 제안된 클러스터링 기법을 통해서 기존의 1-홉 클러스터 및 2-hop 클러스터에서 발생되는 문제를 해결하도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 우리는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 우리는 시뮬레이션 평가를 위해 기존의 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법 그리고 제안된 기법과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법의 성능이 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법에 비해서 우수함을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.135-138
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• 2002

본 논문에서는 비최소위상 시스템으로 표현되는 화력발전소 드럼의 수위제어를 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 T. Takagi와 M. Sugeno의 퍼지모델을 기반으로 수행된다. 그리고 기존의 PID 및 LQ 제어기법을 적용한 방식과 비교하여 제안된 방법의 개선된 특성을 시뮬레이션 결과로부터 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.59-66
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• 2010

본 논문은 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템의 동기화를 위한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 설계 방법을 제안한다. $L\ddot{u}$ 카오스 시스템은 알려지지 않은 파라미터를 가지고 있다고 가정한다. 먼저, 불확실한 $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 TS 퍼지 bilinear 모델링을 통해 재구성한다. 불확실한 파라미터를 가진 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템을 기반으로한 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 설계한다. Lyapunov 이론을 통해서 설계된 적응 퍼지 bilinear 동기화 제어 기법을 통한 TS 퍼지 bilinear $L\ddot{u}$ 카오스 시스템과 제안된 슬레이브 시스템 간의 오차 다이나믹 시스템의 안정성을 보장하고 이를 통해서 불확실한 파라미터를 추정 할 수 있는 적응 규칙을 유도한다. 제안된 동기화 제어 기법을 시뮬레이션을 통해서 그 명확성을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-38
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• 2002

본 논문에서는 역동력학과 퍼지기법을 기반으로 하는 DC 모터 속도제어용 2자유도 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 DC 모터 시스템의 역동력학 모델, 전처리필터와 퍼지보상기로 구성된다. 모델은 쿨롱마찰을 내포하는 비선형 방정식으로 표시되며, 전처리필터는 역동력학 모델에 의해 유발될 수 있는 고주파 영향을 막아주며, 퍼지보상기는 모델의 불확실성, 외란 등으로 인한 오차를 보상한다. 퍼지보상기는 기준 입력 변화에 대한 추종성능과 외란에 대한 오차 제거성능을 동시에 개선하도록 설계된다. 모델과 보상기의 파라미터는 각각 실수코딩 유전알고리즘으로 추정되고 동조된다. 제안된 기법의 유효성은 실험을 통해 검증된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.128-132
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• 2008

본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.9-15
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• 2001

브러쉬 없는 직류전동기의 위치제어를 위한 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 특히 본 논문에서는 기존의 퍼지제어 기법에서 얻을 수 있는 특징으로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 간단한 퍼지논리제어기의 설계를 기술한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는다. 하지만 리칭페이스에서는 문제가 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 지수항을 추가한 비선형 슬라이딩면을 구성한다. 그리고 나서 비선형 슬라이딩 면과 슬라이딩 면의 변화율을 입력으로 하는 퍼지 제어기를 설계한다. 이러한 2-입력 퍼지가변구조제어기의 제어 규칙표로부터 하나의 전건부 변수만을 가지는 단일 입력 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 이들 제어기의 성능을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-392
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• 2004

본 논문에서는 급성복통(acute abdominal pain)의 진단을 위하여 퍼지관계곱에서 이용하는 퍼지조건연산자와 알파절단(alpha-cut)의 적합한 선택에 관하여 논의한다. 퍼지관계곱은 퍼지조건연산자를 이용하여 적절히 처리되는데 퍼지조건연산자는 이진 조건 연산과는 달리 다양한 방법으로 구현이 가능하여 적용되는 분야에 연관되어 적절히 선택되어져야 한다. 본 논문에서는 급성복통 진단을 위한 휴리스틱 탐색기법을 설계하고 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 효율성을 증명하기 위하여 평균 진단성공율을 증가시키는 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대하여 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.697-703
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• 2007

비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.784-791
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• 2004

본 논문에서는 퍼지논리에 기초한 Fisherface 얼굴인식 방법의 확장을 다룬다. Fisherface 얼굴인식 방법은 주성분 분석 기법만을 이용하는 경우에 비해 조명의 방향, 얼굴의 포즈, 감정과 같은 변동에 대해 민감하지 않은 장점을 가지고 있다. 그러나, Fisherface 방법을 포함한 얼굴인식의 다양한 방법들은 입력 벡터가 한 클래스에 할당되어질 때 그 클래스에서 소속의 정도를 0 또는 1로서 나타낸다. 따라서 이러한 방법들은 얼굴영상들이 조명이나 보는 각도로 인해 변형이 생기는 경우에 인식률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 PCA에 의해 변환된 특징벡터에 퍼지 소속도를 할당하는 것으로, 퍼지 소속도는 퍼지 kNN(k-Nearest Neighbor)으로부터 얻어진다. 실험 결과 ORL, Yale 얼굴 데이타베이스에서 기존의 인식방법 보다 향상된 인식 성능을 보임을 알 수 있었다.