p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
본 연구는 사람 팔의 움직임에 따른 신체 발생 신호인 근육의 근전도 데이터를 실시간으로 추출하여 신호 발생에 따른 외골격 로봇 팔의 동작을 통해 제어신호의 유효성을 평가하는데 그 목적이 있다. 지능형 알고리즘에 의해 인간의 인지와 판단의 결과가 팔의 근육을 통해서 제어 가능한 지를 실제 시스템을 구성하여 확인해 보는 것이다. 근육의 수축과 이완에 따른 근전도 센서 데이터는 외골격 로봇 팔을 구동하는 원신호로 사용되며 로봇 구동을 위한 힘을 전달하는 엑츄에이터가 인간의 팔의 동작을 모사한다. 이를 위해 아날로그 필터회로와 관련 회로를 설계하여 신호를 추출하였고 시스템의 동작을 위해 DSP컨트롤러를 통한 신호처리과정을 거친 후 지능 알고리즘을 통한 부하의 정확한 예측을 위한 퍼지 논리 알고리즘의 동작을 표현할 수 있는 외골격 로봇 팔을 제작하였다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.
비디오 분할은 비디오 질의 시스템을 만드는 첫 번째 단계로서 각 샷이 같은 내용을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 샷들에 대한 비디오 시퀀스 분할을 목적으로 한다. 샷 전환의 형태는 급진적인 샷 전환과 점진적인 샷 전환으로 구분된다. 샷 전환 검출 접근의 중요한 문제는 샷 전환 검출의 실행을 결정하는 정확한 경계값을 구체화하기 어렵다는 것이다. 또한 클러스터 접근에서는 클러스터의 올바를 수를 찾기가 어렵다. 이러한 문제점들을 개선하고자 컬러-X$^2$ 명도 히스토그램 기반 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 이용하여 하이브리드 형태의 샷 전환 검출 방법을 제안 하였다.
일본을 중심으로 과거 10여년전부터 수행되어온 선박자동충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박자동충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예방규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황의 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 자동선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
일본을 중심으로 과거 10여전부터 수행되어온 선박충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCOPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예상규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황을 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 카오스 동력학에 대한 연구가 많은 연구자들에 의해서 물리학, 화학, 수학, 공학, 및 사회과학 분야에서 관심을 받고 있다. 특별히 사회과학에서는 중독, 행복, 가족, 사랑 모델이 주요 연구 대상이다. 이중 사랑은 사람이 가지고 있는 4가지 감정 중 하나로서 많은 정의가 있으나 그 각각의 정의가 모두 일치하지 않는다. 최근에는 사랑을 미분방정식으로 표현하고 이 수식에서 비선형 거동 또는 카오스 거동을 찾고자 하는 노력이 중요한 연구의 하나이다. 본 논문에서는 외력을 가진 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 이 외력을 사람의 행동이나 인식 가까운 형태로 만들기 위해 가우시안 퍼지 소속 함수를 제시하고, 시계열과 위상공간을 통하여 이들의 특성에서 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.
가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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