• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.390-395
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• 2004

A semiconductor manufacturing process is the complicate and dynamic process, and consists of many sub-processes. An etching process is the most important process in the semiconductor fabrication. In this paper, the decision support system based upon data mining and knowledge discovery is an important factor to improve the productivity and yield. The proposed decision support system consists of a neural network model and an inference system based on fuzzy logic Firstly, the product results are predicted by the neural network model constructed by the product patterns that represent the quality of the etching process. And the product patters are classified by expert's knowledge. Finally, the product conditions are estimated by the fuzzy inference system using the rules extracted from the classified patterns. Prediction of product qualities can be linked to each input and process variables. We employ data mining and intelligent techniques to find the best condition of the etching process. The proposed decision support system is efficient and easy to be implemented for the process management based upon expert's knowledge.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.12
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• pp.2681-2690
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• 2010

This paper proposes 3D facial modeling system without using 3D scanner and camera or expensive software. This system enables efficient 3D facial modeling to cost reduction and effort saving for natural facial modeling. It detects edges of component of face using edge detection based on fuzzy logic from any 2D image of front face. It was mapped fitting position with 3D standard face model by detected edge more correctly. Also this system generates 3D face model more easily through floating and flexible control and texture mapping after fitting that connection of control point on detected edge from 2D image and mesh of 3D standard face model.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.14 no.2
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• pp.273-283
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• 2010

Emergent process or behaviour can be seen in many places, from any multicellular biological organism to traffic patterns, cities or organizational phenomena in computer simulations. Similarly, the concept of 'Green IT' refers to the way complex systems and patterns arise inevitably among groups due to environmental concerns in real world. Green IT has good possibility to evolve as very chaotic system, in which the number of interactions between components increases geometrically with the number of components, thus potentially allowing for many new types of behaviour to emerge. However, when Green IT system regards as a complexity one, there exits some attractors to derive and control the system. In this context, this paper presents a new model based on type-2 fuzzy logic system to identify and assess the attractors of Green IT system which correspond to Reach-Richness matrix of Green IT.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.668-670
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• 1998

테크놀로지 매핑의 효율성은 매핑된 회로의 지연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로의 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(Constructive) 단계와 반복적인(Iterative) 단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매핑되어진후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들은 결정 함수(Decision Making)에 대한 퍼지 이론 법칙의 계층적인 구조에 의해 연결되어져 있다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시각과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2070-2079
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• 1997

In this paper, we proposed the FNCAC (fuzzy neural call admission control) scheme of the ATM networks which used the benefits of fuzzy logic controller and the learning abilities of the neural network to solve the call admission control problems. The new call in ATM networks is connected if QoS(quality of service) of the current calls is not affected due to the connection of a new call. The neural network CAC(call admission control) system is predictable system because the neural network is able to learn by the input/output pattern. We applied the fuzzy inference on the learning rate and momentum constant for improving the learning speed of the fuzzy neural network. The excellence of the proposed algorithm was verified using measurement of learning numbers in the traditional neural network method and fuzzy neural network method by simulation. We found that the learning speed of the FNCAC based on the fuzzy learning rules is 5 times faster than that of the CAC method based on the traditional neural network theory.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.137-140
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• 2003

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.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.79-87
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• 2003

In this paper, we propose a method to obtain a linear characteristic using soft computing for systems which have array sensors of nonlinear characteristics. Also a procedure utilizing the pattern information of array sensors without additional sensors is proposed to reduce disturbance effects. For a typical example, even a single CdS cell for CdS array has nonlinear characteristics. Overall linear characteristic for CdS array is obtained using fuzzy logic for each cell and overlapped portion. In addition, further improvement for linearization is obtained applying genetic algorithms for the parameters of membership functions. Also the effect of disturbing external light changes to the CdS array can be reduced without using any additional sensors for calibration. The proposed method based on fuzzy logic shows improvements for position measurements and disturbance reduction to external light changes due to the fuzziness of the shadow boundary as well as the inherent nonlinearity of the CdS array. This improvement is shown by applying the proposed method to the ball position measurements of a magnetic levitation system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.447-450
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• 2002

본 논문에서는 통합 관리 시스템을 이용하여 현재 김해에 있는 플랜트의 공정상태를 모니터링하고, 퍼지와 신경망을 이용하여 플랜트로부터 얻을 수 있는 데이터를 모델링 함으로써 공정의 상태를 미리 예측이 가능하도록 구성하였다. 이러한 예측된 모델을 이용하여 제어 전략을 설계함으로써 최적화된 제어 파라미터를 찾을 수 있으며, 특히 비정상적으로 들어오는 데이터에 대해서는 플랜트의 공정상태를 진단할 수 있는 가능성을 보이고 있다. 또한 기존의 통합 관리 시스템을 관리자라면 누구나 장소에 구애받지 않고 플랜트의 공정상태를 모니터링 할 수 있도록 웹을 이용하여 개발함으로써 플랜트의 능률성과 효율성 향상 및 인건비 절약 등 플랜트의 효율을 개선시킬 수 있다 즉, 네트워크가 구축되어 있는 곳이면 어디서나 모니터링이 가능하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2003.05a
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• pp.173-178
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• 2003

화재감지시스템은 화재로부터 발생하는 열과 연기 등을 감지하여 화재발생을 조기에 관계자에게 경보하여 주는 시스템이다. 현재 이러한 화재감지시스템은 일정 규모 이상의 건축물에 필수적으로 설치되어 있으며 이 시스템으로 많은 인명과 재산이 보호되고 있다. 그러나 현재 설비되고 있는 화재감지시스템은 화재 시에 발생되는 열, 연기 등에 대하여 감지기회로에서의 미리 지정한 고정값과의 비교를 통하여 정해진 기준을 넘을 경우 화재로 판정한다. 그러나 고정값을 기준으로 신호를 발신하게 되어있는 화재감지기의 동작은 상황에 따라 불확실한 경우가 발생한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.427-430
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• 2005

지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.