• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.34-42
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• 1997

본 논문은 산업분야의 군사적으로 많이 사용되고 있는 planar shape의 인식을 스펙트럼 분석기를 이용하여 FFT 스펙트럼으로부터 추출된 3차원 특징 벡터와 신경회로망인 fuzzy ARTMAP을 이용하여 시도되었다. 외곽선 정보를 추출하여 이를 원점으로 이동시키고 각 경계점들과 원점들과의 유클리드 거리를 구하여 이를 다시 FFT스펙트럼과 스펙트럼 분석기를 통하여 3차원 특징 벡터를 추출하였다. 이 3차원 데이터는 이동, 회전, 크기에 무관한 값으로 fuzzy ARTMAP에 입력값으로 사용하였다. Fuzzy ARTMAP은 두개의 fuzzy ART 모듈을 가지고 있으며 위에서 구한 특징 벡터들에 의해 학습되고 실험되어 진다.본 논문에 포함된 실험은 4개의 비행기와 4개의 산업부품을 이용하여 잡음이 섞인 shape의 인식에 있엇 제시된 방법이 좋은 인식률을 기록함을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.759-764
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• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.431-437
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• 2004

본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.131-136
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• 2003

기동표적 추적의 문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 지능형 칼만 필터를 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들이 가지는 수학적 한계를 극복하고, 기동표적을 효과적으로 추적할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 지능형 칼만 필터와 비교된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.226-232
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• 2016

효율적으로 수학 및 과학 성적 향상을 위해서는 뇌 체조 및 스트레스 해소 및 감성 조명이 효과적이라는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 원리는 과학 과목은 뇌파가 안정되고, 수학문제를 풀 경우에, 스트레스를 최소화 하고 안정감을 느낄 정도의 편안한 조도를 유지 시키면, 두뇌 회전을 빠르게 수행 한다는 연구 결과를 기반으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 과학 및 수학 학습을 효과적으로 하기위해서, 스트레스 치료 및 음악치료를 이용해서, 최적의 학습조건 모의실험을 하였다. 그러나, 사용자의 취향에 따라서, 좋아하는 음악이나 색깔은 많은 차이점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 최적의 조명 치료및 음악치료를 제안하고 모의실험 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.193-199
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• 2015

요즈음, 온도 및 습도, 조도 센서를 이용하여서, 식물 재배 환경 정보를 자동으로 수집하고 생장환경을 관리하는 지능형 온실 시스템이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 조도, 온도 및 습도를 예측해서 인터넷 기반에서, 식물 재배의 최적 환경 조건을 추론하는 모의실험을 하였다. IOT 환경에서, 식물 재배 조건을 온도, 습도, 조도를 아두이노 센서에 실시간으로 온실 관리자에게 전송해서, 식물 재배에 필요한 최적의 온도, 습도 조건 값보다 크거나 적으면 자동으로 SMS 경고 문자를 실시간으로 전송해 주기 때문에, 급격한 기후 변화 (눈,비, 폭염)조건일 경우라도 최적의 화초 재배조건을 관리 할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지논리와 WEKA TOOL을 이용하여서, 같은 온대 식물이라도, 그 지역에 필요한 최적의 온도, 습도, 조도(일사량) 수치를 산출하는 모의실험을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.101-110
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• 1995

본 연구에서는 직류 서보전동기의 위치, 속도 및 토오크 등의 제어기법중 외란에 대해 강인한 것으로 평가되고 있는 기존의 가속도 제어기법을 해석하고 그 결과 적용상의 문제점으로 판단되는 계통 파라미터 변화에 대한 강인성을 개선하기 위한 대책으로서 변경된 가속도제어 루프를 포함한 위치제어계를 제안하고 이를 직류전동기의 위치제어게 적용하였다. 제안된 제어계는 가속도제어기와 자기종조 퍼지 PID 제어기로 구성되어 있으며 제안된 제어계와 기존의 가속도제어계와의 근복적 차이점은 이 제어기법의 핵심 요소라 할 수 있는 가속도 기준입력 정정량의 발생기구로서 고전적 PID제어기를 자동조정하는 자기동조 PID 제어방식을 채택하였다는 점이다. 이 기준입력 발생기구를 도입한 직류전동기 위치제어계의 성능을 검토하기 위하여 그 응답특성을 기존의 가속도제어 위치제어계의 응답특성과 비교한 결과 파라미터 변화에 대한 강인성, 과도 특성 및 정상상태 특성면에서 제안된 제어계가 매우 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. 따라서 제안된 제어기법은 기존의 가속도제어에 근거한 위치제어계의 성능을 개선시켜줌으로써 이 제어기법의 적용범위 확대에 기여하며 특히 모델의 불확정성이 크거나 부하등 운전환경이 크게 변화하는 악조건 하에서의 정밀한 위치제어에 적용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.291-296
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• 2006

상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상환에 대한 추론을 가능하게 한다.