생활공간에서 안전을 확보하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 기존의 지역별 시간별 사건발생 빈도 기반의 위험 알림 서비스에서 더 확장된 위험도 산출 방안을 제안한다. 시간외에도 생활공간의 조도, 유동인구 뿐 아니라 개인의 상태까지 위험도 산출에 포함하였다. 기존의 확률기반 증거이론은 상황과 관련있는 요소의 수가 증가할 때, 계산량은 급증하는 문제가 있는데 이를 피하기 위하여 퍼지이론을 도입하여 확장성을 확보할 수 있었다. 제안한 산출 방안으로 위험도를 산출한 계산 결과가 언어적 형용 표현까지 가능함을 볼 수 있었다.
강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.
차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System: NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.
최근 우리나라는 선박용도별 해양사고 발생률 중 100톤 미만의 어선 및 소형선박이 차지하는 비중이 72%에 달하고 있다. 그 원인을 살펴보면, 경계, 침로선정, 선위확인등 항해일반원칙의 미준수가 상당부분 차지하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 비교적 고령화되고 운항지식이 적은 소형선박의 항해사에게 안전한 최적항로를 안내해주는 지능형 항해가이딩시스템을 구축한다. 지능형 항해가이딩시스템은 항로계획 프로그램과 항로전송부, GPS Plotter로 구성되어있다. 지능형 항해가이딩시스템을 통해 임의의 위치에서 목표지점까지 최적항로를 언어적으로 안내해주는 유효한 결과를 확인하였다.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.
본 논문에서는 하수처리장에서 활성슬러지를 통한 하수의 처리 과정을 표현할 수 있는 반응 모델을 제안한다. 제안된 모델은 관리대상 물리량들에 영향을 미치는 요소들을 고려하여 퍼지 규칙의 조합 형태로 설계되었다. 생물학적 산소요구량과 부유 물질량은 입력 및 출력 변수에 공통으로 사용되었으며, 폭기량은 입력 변수로 선정되었다. 입력 변수들에 대한 소속 함수들은 계산의 편리를 위해 삼각형 형태로 설계했으며, 운전데이터를 기준으로 소속도를 선정하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 모델의 타당성을 확인해 본 결과, 퍼지 모델의 출력은 운전데이터와 거의 동일하였다.
이 연구에서는 사이버 위협을 평가할 시 복합적인 요소들을 고려한 위협 수준의 정량적 평가방안을 제안하였다. 제안된 평가방안은 공격방법과 행위자, 위협유형에 따른 강도, 근접성의 4가지 사이버 위협 요소를 기반으로 퍼지이론을 사용하여 사이버 위협 수준을 정량화하였다. 본 연구를 통해 제시된 사이버 위협 수준 평가는 언어로 표현된 위협 정보를 정량화된 데이터로 제시해 조직이 위협의 수준을 정확하게 평가하고 판단할 수 있다.
본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 근산 혹은 표현될 수 있는 비선형 시스템을 위한 TS 퍼지 제어기의 설계를 다룬다 본 논문에서 사용하는 주된 전략은, 안정도, 감쇠률 및 불확실성에 대한 강인성등의 설계요건을 만족시키는 리아푸노프 함수와 그에 대응하는 제어입력이 먼저결정된 후에 비용함수가 결정되는 역최적화 방법이다. 이러한 설계방법은, 설계요건뿐만 아니라 최적제어기 고유의 강인성까지 만족시키는 제어기를 제공하므로 매우 유용하다. 본 논문에서 확립되는 설계절차는 모두 선형행렬분등식을 푸는 형태로 이루어진다. 선형행렬부등식 문제는 내부점 방법에 의하여 주어진 허용 오차 이내에서 풀릴수 있으므로, 본 논문에서 제시하는 설계방법은 실용적인 특성을 갖는다. 제안된 설계 절차의 적용 방법은 설계 예제를 통하여 예시된다.
본 연구에서는 곡선근사법과 퍼지신경망의 열전도도 추론을 이용해 대기온도의 변화에 관계없이 접촉된 물체의 재질 인식이 가능한 시스템에 대하여 기술하였다. 먼저 인간의 손가락과 유사한 구조의 재질 인식용 능동센서를 제작하였고 이를 이용해 접촉된 물체의 온도응답곡선을 측정하였다. 측정된 온도응답곡선을 곡선근사법에 의해 지수함수로 근사화하므로써 측정중의 잡음을 없앨 수 있었고 물체의 열전도 특성을 근사화된 지수함수의 계수와 지수로 표현할 수 있었다. 또한 퍼지신경망을 이용하므로써 열전도 특성의 복잡한 수학적 해석을 피할 수 있었고 패기온도의 변화에 관계없이 임의의 대기온도하에서 물체의 열전도도 추론이 가능하였으며 추론된 열전도도를 이용해 접촉된 물체의 재질을 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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