• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.485-487
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• 2015

본 논문에서는 애견의 안구 영상을 분석하여 백내장을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견의 영상에서 안구 영역을 선택한 후, 양선형 보간법을 적용하여 선택된 안구 영역을 확대한 후, 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 강조된 영상에서 이진화 기법과 침식, 팽창기법을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 안구 영역에 8 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장을 추출한다. 추출된 백내장 부분을 애견의 평균적인 백내장의 크기와 비교 분석하여 백내장 가능성을 도출한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.1003-1006
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 자동 퍼지규칙 추출 방식을 제안한다. 제안한 방식은 전문가의 조언에 의한 퍼지규칙 기반이나 시행착오법에 의한 퍼지규칙에 의존하지 않고 유전자 알고리즘을 이용한 자동 퍼지규칙 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 dc모터제어에 적용하였으며 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 2016

본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.115-118
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• 2008

본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.94-96
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• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, 이진화, 영역 레이블링 기법, 잡음 제거를 통해 근막을 추출하고, 근막 영역의 하단 경계선을 기준으로 Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 근막 하단 영역을 추출한다. 복부 초음파 영상에서 추출된 근막 하단 영역을 이용하여 근막 영역을 제거한 후, 거리 기반 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 충수 후보 영역을 추출한 다. 추출된 충수 후보 영역에 침식 연산과 영역 레이블링 기법을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 충수 추출 방법보다 객관적이고 효율적으로 충수와 소장의 명암도 차이를 구별할 수 있어 충수 영역이 이전의 방법 보다 비교적 정확히 추출되는 것을 영상의학과 관련 전문의를 통해 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.284-288
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• 1995

최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions, NEWFM)과 심박수 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 이용하여 우울증 진단알고리즘을 제안하고 있다. 본 알고리즘에서 사용할 NEWFM의 입력특징을 추출하기 위해서 주파수도메인 특징추출, 시간도메인 특징추출, 웨이블릿변환 특징추출, 포인케어변환 특징추출 방법을 이용하여 22개의 초기 HRV 특징들을 추출하였다. 또한 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산측정법 (Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 의해 입력특징의 중요도를 평가하여 22개의 초기특징으로부터 중요도가 가장 높은 6개 최적입력특징을 선택하였다. 이 6개 특징을 이용하여 우울증을 진단한 결과는 95.8% 의 정확도를 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.26-36
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• 2001

시 변환 영상에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 자동 목표 추적이다. 본 논문에서는 퍼지 예측을 이용한 이동물체의 위치예측 및 추적 기법을 제안한다. 먼저, 누적 차영상을 이용하여 물체와 배경을 분리한 다음 이동물체를 추출한다. 그리고 추출된 물체에 무게 중심법을 이용하여 물체의 중심점을 추출하고 추출된 물체에 가변 크기 탐색창을 사용하여 추적 성능을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 또한 효율적인 물체 추적을 위한 조건으로 비선형적인 예측이 필요한데 본 논문에서는 다음 프레임에서의 물체의 위치를 예측하기 위해 퍼지 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 퍼지 예측 시스템이 여러 상황하에서 이동물체를 안정적으로 추적함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.129-135
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• 2008

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 사용하여 생성된 퍼지규칙과 비중복면적 분산 측정법에 의해 추출된 최소의 특징입력을 이용하여, 1일 후의 KOSPI 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM은 KOSPI의 최근 32일 동안의 CPPn,m(Current Price Position of day n for n-1 to n-m days)을 이용하여 1일 후의 KOSPI 상승과 하락을 예측한다. 특징입력으로써 CPPn,m과 최근 32일간의 CPPn,m을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 추출된 5개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 1991년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과 평균 67.62%의 예측율을 나타내었다.