• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.204-207
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• 2011

본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 개선된 퍼지 시그마 기법을 이용하여 경부심굴곡근을 추출하고 두께를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ROI 영역에서 Ends-In Search Stretching을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 ROI 영역에서 평균 이진화를 적용한 후, Blob 알고리즘을 적용하여 흉쇄유돌근과 경부심굴곡근의 후보 영역을 추출한다. 추출된 경부심굴곡근 후보 영역에서 경추의 위치 정보를 이용하여, 경추의 경계 영역을 검출한 후, Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 스플라인 곡선을 추출한다. 스플라인 곡선 영상에서 상/하 탐색 알고리즘을 적용하여, 최대/최소 범위 영역을 설정한다. Stretching된 ROI 영역에서 최대/최소 범위에 해당하는 영역에 대해 개선된 퍼지 시그마 이진화를 적용한다. 적용된 영역을 Blob 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 Morphology 알고리즘을 이용하여 초음파 영상의 첫 번째 경추 기준점의 좌표 정보를 추출한다. 경추 기준점을 기준으로 두께 측정에 필요한 경부심굴곡근 후보 영역을 추출하고 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘을 적용한다. 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘이 적용된 영상에서 근막의 위치 정보를 이용하여 경부심굴곡근상단 경계선을 추출한다. 추출된 각 경추 객체에 DDA(Digital Differential Analyzer) 알고리즘과 Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 경부심굴곡근의 하단 경계선을 추출한다. 추출된 경부심 굴곡근의 상/하단 경계선의 위치 정보를 이용하여, 측정에 필요한 경부심굴곡근을 추출한다. 제안된 방법을 경추 초음파 영상에 적용하여 경부심굴곡근을 추출한 결과, 기존의 경부심굴곡근추출 방법보다 효율적으로 경부심굴곡근을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.1-5
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• 2011

We furnished some properties of fuzzy testing of independence for correlation in a bivariate normal distribution by agreement index. First we present some restriction of the fuzzy data, define fuzzy sample correlation coefficient and agreement index for testing hypothesis with acceptance or rejection degree. Also, we show that UMP unbiased fuzzy test and drawing conclusions the fuzzy test.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.195-198
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• 2002

본 논문에서는 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘과 퍼지 추론을 사용하여 손가락으로 커서를 제어하는 인터페이스를 구현하였다. 최대 원형 이동법을 이용하여 물체의 무게 중심점을 찾아서 그 점에서 원형 패턴 알고리즘을 적용하면 외곽가지 거리 스펙트럼을 추출할 수 있다. 손에 대한 조건을 제시하여 일치하는 스펙트럼이 추출되면 손으로 인식하게 하였다. 커서의 방향제어는 크게 수평 방향과 수직 방향으로 나눌 수 있다. 커서의 수평 방향은 거리 스펙트럼에 의해 지시 손가락 부분을 찾아서 평면 좌표로 해석하여 제어 하였고, 커서의 수직 방향은 최대 원형의 크기와 손의 최대 크기를 입력 받아 퍼지 추론하여 커서의 위치를 제어 하였다. 퍼지 추론을 이용함으로써 기존의 불연속적인 커서의 수직 방향 제어를 좀 더 유연하고 연속적으로 제어 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.11a
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• pp.524-528
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• 1996

Quality information is known to have the characteristic of continuous distribution in many manufacturing processes. It is difficult to describe the process condition by classifying the distribution into discrete ranges which is based on the set concept. Fuzzy control chart has been developed for the control of linguistic data but it still utilizes the dichotomous notion of classical set theory. In this paper, the fuzzy sampling method is studied in order to manage the ambiguous data properly and incorporated for generating fuzzy control chart. The method is based on the fuzzy set concept and considered to be appropriate for the realization of a complete fuzzy control chart. The fuzzy control chart was compared with the conventional generalized p-chart in the sensitivity for quality distribution and robustiness against the noise. The fuzzy control chart with the fuzzy sampling method showed better characteristics.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.599-604
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• 2005

This paper presents fuzzy rules to predict diagnosis of Wisconsin breast cancer with minimized number of feature in put using the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM) and the non-overlap area distribution measurement method. NEWFM is capable of self-adapting weighted membership functions from the given the Wisconsin breast cancer clinical training data. n set of small, medium, and large weighted triangular membership functions in a hyperbox are used for representing n set of featured input. The membership functions are randomly distributed and weighted initially, and then their positions and weights are adjusted during learning. After learning, prediction rules are extracted directly from n set of enhanced bounded sums of n set of small, medium, and large weighted fuzzy membership functions. Then, the non-overlap area distribution measurement method is applied to select important features by deleting less important features. Two sets of prediction rules extracted from NEWFM using the selected 4 input features out of 9 features outperform to the current published results in number of set of rules, number of input features, and accuracy with 99.71%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.73-75
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• 2012

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.250-255
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• 2001

본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.