• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.533-538
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• 2001

본 연구에선는 FAGA(Fuzzy Attribute Relational Graph) 노드의 단일특성을 실제 영상을 응용하여 다중특성으로 확장하고, 노드의 레이블뿐만 아니라, 칼라 질감 그리고 공간관계를 고려한 다중특성 관계 그래프를 이용한 새로운 영상검색을 제안하였다. 1,240 개의 영상으로 구성된 합성영상 데이터베이스와 NETRA 및 Corel Drew 의 1,026개의 영상으로 구성된 자연영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 다중특성을 고려한 접근방법이 단일 특성만 고려하는 방법에 비하여, 합성영상의 경우 Recall에서 6~30% 성능 증가를 보였고, 자연연상의 경우에도 Displacement 척도들과 유사 검색 영상의 수에서 검색 성능이 우수함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.646-654
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• 2006

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 사용자가 분류나 색인검색 방법 중 하나를 이용하여 원하는 검색결과를 찾지 못하면 다른 검색방법을 이용하여 찾을 수 있도록 대부분의 검색엔진에서는 두 가지 방법 모두 지원하고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당 분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 범주간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 범주체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 범주간의 합의관계를 유사한 하위범주로 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1698-1706
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• 1997

본 논문은 2차원 정보, 3차원 정보 그리고 그 밖의 각종 유용한 정보를 취합하여 이를 상호 보완하여 인식하는 멀티미디어 시스템 중의 한 부분으로 이중 3차원 정보를 추출하고 정합 하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 거리 영상으로부터 z축 기울기를 이용하여 표면 분류를 행하고 법선 벡터들의 교점을 통해 각 표면들에 대한 특징을 추출한다. 또한 각 표면들로 부터 이루는 각이나 거리등과 같은 특징 관계를 설정한다. 이후 정합 과정을 통해 인식을 수행하게 되는데 정합 과정은 영상인식의 최종 단계로 대단히 중요한 과정중의 하나가 된다. 왜냐하면 멀티미디어 시스템은 각종 정보를 취합하여 정합 과정을 수행해야 하기 때문에 취합한 모든 정보를 보다 보편적이고 효율적으로 정합하는 방법론의 제시가 중요하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 정합 과정 수행에 필요한 보편적 방법론의 제안에 초점을 맞추고자 하며 이중 우선 3차원 물체의 정합과정에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 롤이론을 적용하여 유사도를 측정하며 이를 퍼지 관계 행렬을 구성하여 인식을 수행한다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.154-159
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• 2007

프로펠러 회전면에서의 반류분포는 주로 모형시험에 의해서 규명되어 왔다. 이렇게 축적된 데이터베이스를 통해 선박의 기하학적 형상정보와 반류분포 사이의 입출력관계를 모델링할 수 있다면 선박 초기설계시 유사선종의 설계에 도움이 된다. 뉴로퍼지시스템은 예측, 분류, 진단 등의 매우 복잡한 문제를 해결하는 기법으로 다양한 공학분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 이들 입출력 사이의 관계를 뉴로퍼지시스템으로 모델링하고 학습한 후 새로운 입력에 대한 출력값의 검토를 통해 그 유용성을 확인한다. 3차원 선미형상을 입력으로 하고 선체 모형시험으로 얻어진 프로펠러 회전면에서의 반류분포 값을 출력으로 사용하여 학습 및 추론을 해 보았다. 이를 통해 뉴로퍼지시스템을 초기 선박설계 단계에서 특히 선미형상을 결정할 때 유용한 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.59-70
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• 2010

모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.747-750
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• 2003

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 또한 능숙한 컴퓨터 사용자는 색인검색을 자주 사용하지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 대부분의 사람들은 분류검색 방법을 사용한다. 이러한 이유 때문에 검색엔진에서 분류검색 방법이 반드시 필요하다. 그러나 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-16
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• 2005

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.

• 센서학회지
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• 제5권2호
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• pp.37-46
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• 1996

본 연구에서는 곡선근사법과 퍼지신경망의 열전도도 추론을 이용해 대기온도의 변화에 관계없이 접촉된 물체의 재질 인식이 가능한 시스템에 대하여 기술하였다. 먼저 인간의 손가락과 유사한 구조의 재질 인식용 능동센서를 제작하였고 이를 이용해 접촉된 물체의 온도응답곡선을 측정하였다. 측정된 온도응답곡선을 곡선근사법에 의해 지수함수로 근사화하므로써 측정중의 잡음을 없앨 수 있었고 물체의 열전도 특성을 근사화된 지수함수의 계수와 지수로 표현할 수 있었다. 또한 퍼지신경망을 이용하므로써 열전도 특성의 복잡한 수학적 해석을 피할 수 있었고 패기온도의 변화에 관계없이 임의의 대기온도하에서 물체의 열전도도 추론이 가능하였으며 추론된 열전도도를 이용해 접촉된 물체의 재질을 식별할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제7권3호
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• pp.15-25
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• 2004

본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.