• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.363-369
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• 2002

본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.125-132
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에 사용하여 각각 99.80%, 99.21%, 98.78%의 신뢰성 있는 전체분류율을 나타내었고, 이는 각 실험군에 대한 특징입력의 종속성이 적음을 보여준다. 추출된 8개 계수의 ECG 신호 구간과 퍼지소속함수를 제시함으로써 특징입력에 대한 명시적인 해석을 가능하게 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.364-370
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• 2006

본 논문에서는 변환 영역기반의 워터마킹 기법의 개선을 위하여 퍼지추론 기법을 접목함으로써 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 제안하였다. DCT 변환 후, 각 부대역의 시각특성 요소인 텍스처 등급 및 대비도 함수의 최대 변화율을 구한 후, 최대변화율을 이용하여 퍼지추론을 위한 소속 함수를 생성하였다. 추론결과로 선택된 블록에 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성을 평가 하였다. 외부공격으로는 JPEG 압축과 필터링, 절단 등을 고려하였고, 또한 AWGN 채널환경에서의 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 영상의 PSNR 및 상관관계를 구하여 제안한 워터마킹 알고리즘의 타당성 평가실험을 수행 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.451-459
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• 2009

본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.378-382
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• 2006

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.889-892
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• 2006

생체정보를 이용한 사용자 인증시스템은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공할 수 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 생체정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으킨다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 생체정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증 과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 최근 지문 템플릿(Fingerprint Template)을 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트(Fuzzy Vault) 이론을 이용하여 안전하게 지문 템플릿을 보호하는 방법을 제안한다. 특히, 지문 템플릿에 퍼지볼트 이론을 단순 적용할 경우 기준점 부재로 인하여 야기되는 지문 정렬(alignment) 문제를 해결하기 위하여 기하학적 해싱(Geometric Hashing)방법을 사용하였다. 실험을 통하여 제안한 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprints Vault) 기법은 추가적인 정보없이 변환된 도메인에서 자동으로 지문 정렬을 수행하여 안전한 지문 템플릿 보호 및 인증이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.443-445
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• 1998

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)과 웨이블릿 변환(wavelet transforms, WT)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database(CUBD)의 심전도 신호로부터 정상리듬(normal sinus rhythm, NSR)과 심실 빈맥/세동(Ventricular tachycardia/fibrillation VT/VF)을 검출하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특정입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 스케일 레벨 3과 레벨 4의 주파수 대역에서 d3과 d4의 계수들을 각각 선택하였다. 두 번째 단계에서는 d3과 d4의 계수들에 대한 구간별 표준편차를 이용하여 8개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 8개의 특정입력을 이용하여 정상리듬과 심실 빈맥/세동을 검출하였고 그 결과로 90.1%의 검출성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.