• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.330-336
• /
• 2005

이동로봇의 주행을 위한 초음파 센서 만에 의한 기존의 베이지안 지도 작성법은 초음파 센서 빔의 퍼짐 특성 등에 의해 굴곡이 많은 환경의 경우 양질의 지도가 형성되지 못한다. 이러한 문제의 개선을 위해 본 논문에서는 적외선 센서를 설치하여 초음파 센서 빔의 각 영역에서의 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보를 이용 퍼지 추론시스템에 의하여 초음파 센서에 의한 정보의 신뢰도를 구하여 베이지안 지도 작성법에 의한 결과에 융합시킴으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성하는 방법을 제시하였다. 또한, 퍼지 추론 시스템을 최적화하기 위하여 유전 알고리즘을 사용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 실험에 의해 제안된 방법이 굴곡이 많은 환경의 경우 기존의 방법 보다 정확한 지도 작성이 가능함을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제5권3호
• /
• pp.257-262
• /
• 2019

최근 드론 같은 무인 이동체에 대한 관심과 일상생활에 활용이 늘어나면서 많은 다양한 분야에서 이를 이용하는 응용 사례가 급속도로 확산되고 있다. 하지만 이러한 무인 이동체는 쉽게 외부 환경 요인으로 인한 균형 이탈이나 추락 등의 사고로 이어질 수 있는 많은 위험 요인을 내포하고 있다. 이러한 무인 이동체의 안전한 운용을 위하여 안정적인 자세 제어 알고리즘은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며 현재 널리 사용되고 있는 PID 제어 알고리즘은 거의 완벽한 단계의 자세 제어 기술을 선보이고 있다. 본 연구에서는 기존의 자세 제어 방법과는 달리 보다 외부 환경적인 요인으로 부터 안정적이고 지속적인 자세 제어를 할 수 있는 퍼지 로직을 기반으로 하는 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 분석하고자 한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권11호
• /
• pp.147-153
• /
• 2017

한국 정부는 공공부문에 클라우드를 도입하기 위한 다양한 정책들을 시행하고 있다. 이 연구의 목적은 공공무문의 클라우드 도입을 위한 의사결정 모델을 개발하고 공공부문의 클라우드 도입 로드맵을 제안하는 것이다. 이를 위하여 공공서비스의 특성과 공공부문의 클라우드 서비스의 유형을 분석하였다. 이를 통해 공공부문의 클라우드 도입을 위한 요구사항을 파악하여, 퍼지 AHP기반의 융합의사결정 모델을 이용한 공공부문의 클라우드 도입방법을 개발하였다. 연구결과 클라우드 도입 후보군의 우선순위를 결정하였고, 이를 기반으로 단계별 클라우드 도입 로드맵을 제안하였다. 이 연구의 결과는 공공부문의 클라우드 도입과 전환 및 클라우드 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다. 향후에는 클라우드 도입을 위한 추가적인 의사결정요인뿐만 아니라 예산계획을 개발하는 것이 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.343-348
• /
• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.121-124
• /
• 2001

충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.79-90
• /
• 2003

In this paper, we propose a multisensor-based navigation algorithm for a mobile robot, which is intelligently searching the goal location in unknown dynamic environments using multi-ultrasonic sensor. Instead of using “sensor fusion” method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, “command fusion” method by fuzzy inference is used to govern the robot motions. The major factors for robot navigation are represented as a cost function. Using the data of the robot states and the environment, the weight value of each factor using fuzzy inference is determined for an optimal trajectory in dynamic environments. For the evaluation of the proposed algorithm, we performed simulations in PC as well as experiments with IRL-2002. The results show that the proposed algorithm is apt to identify obstacles in unknown environments to guide the robot to the goal location safely.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제38권6호
• /
• pp.710-715
• /
• 2014

본 논문에서는 비선형 시스템의 제어를 위해 제어기에 적응성을 부여하는 퍼지 기반 적응제어 기법에 대해 다룬다. 이를 위해 우선 비선형 시스템을 작동점 또는 파라미터 변화에 따라 여러 개의 서브시스템으로 선형화 한다. 다음으로 각 서브시스템에 대해 선형제어 기법으로 서브제어기를 설계하고, 이 서브제어기 이득을 퍼지규칙을 이용하여 융합한다. 제안한 기법을 비선형 시스템이면서 구조적으로 불안정한 도립막대 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 실시하고, 기존의 보간 기반의 적응 제어기법과 성능을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.526-537
• /
• 1999

본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.159-167
• /
• 2009

경제가 성장함에 따라 자동차는 현대인의 생활에 많은 영향을 끼치고 있다. 차량항법장치는 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내해 주기 때문에 많은 편의를 제공하고 있다. 그러나 개인의 차량 소유가 대중화됨에 따라 교통혼잡이 발생하지만 차량항법장치는 환경을 고려하지 않는 일방적인 경로를 계획한다. 기존의 차량항법장치는 시간대와 상관없이 출발지와 목적지만 같으면 항상 동일한 경로와 소요시간을 제공하는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 누적된 과거의 주행정보를 퍼지이론과 베이지안 갱신에 적용하여 교통상황을 예측하고 경로 계획에 반영하는 방법을 제안한다. 퍼지 이론을 통해 과거 주행정보의 출발 시간대와 속도율로 분류하고 베이지안 갱신을 사용하여 각 시간대에서 벌어질 교통상황을 확률로 계산한다. 전자지도에서 출발지와 목적지를 포함한 타원관심영역을 설정하고 Dijkstra와 $A^*$ 알고리즘을 융합하여 교통상황을 고려한 최적의 경로를 계획한다. 제안한 알고리즘의 성능과 정확성은 계획된 경로를 실제 주행함으로써 예측된 소요시간과 실제 주행시간을 비교하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.37-45
• /
• 2013

문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.