• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.681-687
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• 2007

첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.95-102
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• 2001

Fuzzy system is capable of uniformly approximating any nonlinear function over compact input space. The applications of fuzzy system, however, have been primarily limited by the need for large number of fuzzy rules, in particular, for the high-order nonlinear system. In this paper, we propose the reconstruction methods of fuzzy systems, parallel type and cascade, based on the decomposition of some classes of high-order nonlinear functions. Using the both types appropriately, we can reduce the number of fuzzy rules geometrically. It can be applied to the fuzzy system that has an online adaptive structure. Two examples of adaptive fuzzy sliding mode control are shown in the computer simulations to verify the validity of the proposed algorithm.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1259-1262
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• 2003

퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Navigation
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• v.24 no.4
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• pp.235-246
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• 2000

인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.373-378
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• 2002

In fuzzy inferencing, most of conventional fuzzy controllers have problems of speed down in floating point operations of fuzzy membership functions in (0,1) as compared with integer operations. Therefore, in this paper, we propose a high-speed fuzzy controller with only integer operations. In this, for fast fuzzy computations, we use a scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the set of the closest integer pixels. We also implement a GUI (Graphic User Interface) application program for the convenient environments to modify and input fuzzy membership functions.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.462-465
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• 2004

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만, 이러한 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점과 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지해야한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다. 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다. 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수를 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Pima. Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.83-89
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• 1998

본 논문에서는, 퍼지 클러스터의 수가 증가함에 따라 나타나는 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준의 단조 감소 현상을 억제하는 새로운 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준을 제시한다. 또한, 제시된 평가 기준의 성질을 조사하고 기존의 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준과의 차이점에 대하여 논한다. 마지막으로, 퍼지 크러스터링에 자주 인용되는 몇 가지 전형적인 자료에 대한 모의 실험을 통하여 제시된 평가 기준의 효용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.143-146
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• 2005

In this paper, we define correlation coeeficients of interval-valued fuzzy numbers by utilizing Choquet integrals. Also we discuss some properties of them.