• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1043-1047
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• 2007

수질오염사고로 발생할 수 있는 시나리오를 통해서 스스로 수질오염사고를 판단할 수 있는 지능형 알고리즘들을 검토하였다. 지능형 알고리즘의 학습을 위해 개발된 기준축과 학습지표는 적절한 결과를 유도하는데 유용하였다. 다층신경망, 뉴로-퍼지 알고리즘은 TOC와 DO의 이상 수질에 대하여 안정, 주의, 경고 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났으며, 다중퍼셉트론 알고리즘은 모호한 자료에 대해서는 판단능력이 부족한 것으로 나타났다. 구조가 단순하지만 양방향 연산을 수행하는 BAM(Bidirectional Associative Memory) 알고리즘은 다층신경망과 뉴로-퍼지 알고리즘과 비교할 때, 학습 및 구동시간이 짧을 뿐만아니라 결과 또한 안정적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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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.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.6
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• pp.556-561
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• 2009

The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) that is remotely operating in various and long flight environments must have a very reliable propulsion system. Precise fault diagnosis of the turbo shaft engine for the Smart UAV that has the vertical take-off, landing and forward flight behaviors can promote reliability and availability. This work proposes a new diagnostic method that can identify the faulted components from engine measuring parameter changes using Fuzzy Logic and quantify its faults from the identified fault pattern using Neural Network Algorithms. The proposed diagnostic method can detect not only single fault but also multiple faults.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.8
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• pp.692-702
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• 2006

In this study, a weighted fuzzy min-max (WFMM) neural network model for pattern classification is proposed. The model has a modified structure of FMM neural network in which the weight concept is added to represent the frequency factor of feature values in a learning data set. First we present in this paper a new activation function of the network which is defined as a hyperbox membership function. Then we introduce a new learning algorithm for the model that consists of three kinds of processes: hyperbox creation/expansion, hyperbox overlap test, and hyperbox contraction. A weight adaptation rule considering the frequency factors is defined for the learning process. Finally we describe a feature analysis technique using the proposed model. Four kinds of relevance factors among feature values, feature types, hyperboxes and patterns classes are proposed to analyze relative importance of each feature in a given problem. Two types of practical applications, Fisher's Iris data and Cleveland medical data, have been used for the experiments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.39-51
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• 1995

이 글에서는 퍼지이론의 양대부류인 퍼지집합론과 퍼지척도 및 퍼지적분에 대하여 정의 및 기본적 성질을 간략히 소개하였다. 이러한 이론들의 주된 응용분야가 제어와 평가문제로부터 점점 다양한 분야(예를 들면, 자연언어 처리, 퍼지컴퓨터, 경제학, 심리학 등)로 확산되고 있는 현시점에서, 보다 많은 사람들이 퍼지이론에 관신을 갖게 되는데 조금이나마 도움이 됐으면 한다. 최근 우리들의 관심 중 많은 부분이 지적시스템(intelligent system)의 구현에 쏠리고 있음을 감안할 때, 이러한 퍼지이론은 신경회로망이론, 유전자 알고리즘 및 카오스이론과 더불어 지적시스템의 구현을 위한 충분한 도구로서 혹은 방법론으로서 크게 공헌하리라 생각한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1028-1037
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• 2000

비디오 영상에서 자연스럽게 움직이는 객체에 대한 인식방법을 제안한다. 이 객체는 자유자재로 움직이며, 움직임의 방향을 예측하기 어렵고 빠르게 움직인다. 객체의 동작은 그 객체가 고유하게 가지고 있는 움직임의 특성과 객체의 주변상황에 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 자연스럽고 동적인 상황에서 객체의 동작을 분석하고 인식하는 방법을 제안한다. 객체의 동작을 인식하기 위해 동작을 구분하고 분석하여 동작의 대표특징을 추출한다. 그리고, 하나의 객체 주위에 다가오는 다른 객체와의 상관관계를 표현한다. 또한, 동작인식을 위한 알고리즘을 제안한다. 즉, 구간별 포아송(Poisson) 넌-제로(Non-zero)확률 분포를 통한 방법과 퍼지와 신경망의 결합에 의한 인식방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법들로 구현된 인식결과를 비교 분석하고 평가한다. 우리의 알고리즘은 축구영역에서 시험된다. 우리는 동작인식의 성공뿐 아니라 실패의 경우도 설명하며 미래의 연구할 과제를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.11C no.5
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• pp.595-604
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• 2004

By the help of expansion of computer network and rapid growth of Internet, the information infrastructure is now able to provide a wide range of services. Especially open architecture - the inherent nature of Internet - has not only got in the way of offering QoS service, managing networks, but also made the users vulnerable to both the threat of backing and the issue of information leak. Thus, people recognized the importance of both taking active, prompt and real-time action against intrusion threat, and at the same time, analyzing the similar patterns of in-trusion already known. There are now many researches underway on Intrusion Detection System(IDS). The paper carries research on the in-trusion detection system which hired supervised learning algorithm and Fuzzy membership function especially with Neuro-Fuzzy model in order to improve its performance. It modifies tansigmoid transfer function of Neural Networks into fuzzy membership function, so that it can reduce the uncertainty of anomaly intrusion detection. Finally, the fuzzy logic suggested here has been applied to a network-based anomaly intrusion detection system, tested against intrusion data offered by DARPA 2000 Intrusion Data Sets, and proven that it overcomes the shortcomings that Anomaly Intrusion Detection usually has.