• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.147-152
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• 2003

출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.37-42
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• 2001

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3636-3643
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• 2011

연구실에서의 전기 사고를 방지하기 위하여 실시하는 전기 분야의 정기 점검에 대한 문제점을 파악하고 점검 항목에 대해 실제적으로 적용할 수 있는 퍼지 추론 시스템을 개발한다. 연구실의 전기 안전 환경을 중심으로 공통적으로 적용할 수 있는 점검 항목을 도출하고 연구실 전기 안전 관리에 부합한 연구실 정기 점검을 위한 전기 분야 표준 점검 리스트를 개발한다. 이러한 표준 점검 리스트를 이용하여 언어적 애매함을 포함할 수 있는 항목을 선정하고 이들 항목에 대해 소속 함수를 정의한다. 또한 안전 등급에 대해서도 소속 함수를 정의한다. 이러한 퍼지 변수들을 이용하여 If-Then 형식의 퍼지 규칙을 형성하고 퍼지 추론 엔진을 통해 퍼지 추론 시스템을 개발한다. 이를 통해 연구실의 전기 사고를 방지하기 위한 지능적이고 효율적인 점검 및 전기 안전을 지속적으로 관리함으로써 전기 사고를 미연에 방지할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.275-278
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• 2003

본 연구에서는 축산폐수공공처리장내에 설치된 Pilot-scale SBR(유효부피,20㎥)를 이용하여 sub-cycle의 폭기/무산소구간을 최적화하기 위하여 DO를 입력으로 하여 넓은 운전조건에서 적용될 수 있는 퍼지제어기를 개발하고, 또한 부하이상을 신속히 진단하여 유입부하량을 제어할 수 있는 퍼지 시스템 제어기를 개발하였다. DO값을 입력으로 한 퍼지제어기로서 안정성과 연속성에서 우수하였으나 시스템에 따라서 소속함수의 범위를 재조정해야 할 필요가 있다. DO미분값은 변화폭이 큰 지점을 검출함으로써 지연시간(lag time)의 DO값에 관계없이 적용할 수 있는 장점이 있다. 제어기의 적용성과 안정성을 높이기 위해서는 두 가지 제어인자를 동시에 고려할 필요가 있으며 퍼지 소속함수에 대한 입력으로서 DO값과 DO미분값을 적용하였다. 그 결과 폭기구간에서 매우 안정적이고 신속하게 폭기제어지점의 검출을 보여주고 있어 최적화된 제어가 가능함을 보여준다. 현장실험결과 지연시간에서의 DO가 높고 외란이 심한 경우에도 적용될 수 있음을 보여주었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.109-119
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• 1999

스위치드 리럭턴스 전동기(SRM)는 상대적으로 낮은 가격, 간단하고 견고한 구조, 제어의 용이성과 고효율을 가지기 때문에 가변속 구동에서 점점 응용범위가 확대되고 있다. 본 논문에서 신경망이론은 퍼지-신경망 제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 결정하는데 사용하였으며, 신경망 에뮬레이터는 SRM의 전방향 동특성을 모사하는데 사용하였다. 에뮬레이터의 역전파 오차는 퍼지-신경망 제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 개선하는 경로를 제공한다. 32비트 DSP(TNS329C31)는 고속연산과 퍼지-신경망 제어 알고리즘을 실현하는데 사용하였다. 시뮬레이션과 실험결과는 부하변화의 경우 제안된 제어방법이 속도응답에서 종래의 방법보다 우수하였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1996년도 추계학술대회 논문
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• pp.107-112
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• 1996

In this paper it is proposed a new approach to the development of the automatic vision system to examine and repair the steam generator tubes at remote distance. In nuclear power plants workers are reluctant of works in steam generator because of the high radiation environment and limited working space. It is strongly recommended that the examination and maintenance works be done by an automatic system for the protection of the operator from the radiation exposure. Digital signal processors are used in implementing real time recognition and examination of steam generator tubes in the preposed vision system, Performance of proposed digital vision system is illustrated by experiment for similar steam generator model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.235-237
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• 2002

연관규칙(association rule)이란 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하는 것으로, 사용자에게 데이터에 관한 유용한 조보를 줄 수 있다. 그러나, 지금가지의 연관규칙은 이진 (boolean) 데이터 베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 정량적(수치적, quantitative) 속성을 갖는 데이터에 대한 연관규칙의 연구는 미비하였다. 그 이유는 정량적 속성을 갖는 데이터를 기호적(nominal) 속성값으로 바꾼 후 연관규칙 보다 성능이 우수함을 보이고 있다. 또한 본 논문에서는 퍼지 연관규칙에서 소속함수(항목, 아이템, 속성값)의 모양과 개수를 데이터 분포에 대한 통계적 특성을 나타내는 히스토그램을 이용하여 소속함수를 자동 생성하는 효율적인 연관규칙 추출방법을 제안한다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.52-57
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• 1999

이 논문에서는 vague형 퍼지 데이터베이스에서 질의에 대한 튜플의 소속척도 연산을 분석하여 사용자가 요구하는 결과를 보다 효과적으로 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 정보 이론을 이용하여 사용자의 질의에 대한 데이터베이스의 엔트로피를 계산함으로써 데이터베이스의 특성을 분석하고, 아울러 엔트로피를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 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.