• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.9
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• pp.649-661
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• 2001

While the conventional edge detection can be considered as the problem of determining the existence of edges at certain locations, the fuzzy edge modeling can be considered as the problem of determining the membership values of edges. Thus, if the location of an edge is unclear, or if the intensity function is different from the ideal edge model, the degree of edgeness at the location is represented as a fuzzy membership value. Using the concept of fuzzy edgeness, an automatic smoothing parameter evaluation and selection method for a conventional edge detector is proposed. This evaluation method uses the fuzzy edge modeling, and can analyze the effect of smoothing parameter to determine an optimal parameter for a given image. By using the selected parameter we can detect least ambiguous edges of a detection method for an image. The effectiveness of the parameter evaluation method is analyzed and demonstrated using a set of synthetic and real images.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.11 no.1
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• pp.33-44
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• 2014

Recently, blogs have attracted much attention as personal media. The power of blogs as a way to provide valuable resources on Internet is so tremendous because of the high speed of information dissemination and the huge influence of the circulated information on Internet users even when the information itself is not true. Especially, contents on blogs that attract a lot of public attention are sometimes reproduced or magnified in an inappropriate way. In this paper, a method to measure the trust level of contents posted on personal blogs is proposed to reduce the damage of wrong information circulated along with blog networks. Trust variables such as relationship data in SNS are used to measure the comparative trust level of blog contents. The structure of the prototype system is also designed to apply this framework to blogsphere.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.207-210
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• 2001

고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈 내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고 있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두 수용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.133-136
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• 1996

클러스터의 타당성 정도를 계산하기 위한 측정자로서, 퍼지 분할된 데이터의 서로 다른 클래스 사이의 분리성과 한 클래스안에서의 밀접성의 비율, G를 정의하였다. 본 논문에서는 이렇게 정의된 G로부터, 각 클러스터가 가지는 데이터 수의 차이점을 고려하여 하나의 데이터 집합에 대하여 서로 다른 분할들을 비교할 수 있도록 하기 위하여, IG를 재정의하였다. 기존의 클러스터 타당성 전략은 클러스터 수의 함수로서, 주어진 척도의 값을 계산하여 기록한 후 그 값의 변화가 가장 큰 경우를 최적의 클러스터의 수로서 선택하였다. 이때 그 값의 변화를 고려하기 위한 주관적인 해석이 필요하게 된다. 본 논문에서는 주관적인 해석 없이 IG를 이용하여 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 널리 알려진 Iris data와 서로 다른 클러스터 인구수를 가지는 가상의 데이터 집합에 적용하여 그 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.300-303
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• 2007

지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.59-62
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• 2010

로봇모터제어에 사용되는 서보전동기의 센서리스 운전에 대한 초기의 연구에서는 전동기의 전압과 전류를 측정하여 전동기 모델로부터 속도를 연산하는 방식을 취해왔으나, 근래에는 현대제어 이론 중 관측기 이론을 적용하여 속도 추정 및 센서리스 운전을 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서 설계한 슬라이딩형 퍼지 관측기의 속도추정 성능을 검증하기 위해 먼저 슬라이딩 관측기를 이용하여 전기자 전류의 도함수를 추정하고 속도관측기인 Luenberger 관측기의 이득을 퍼지 제어 기법을 이용하여 관측기 이득을 최적 값으로 선정하고 이것을 이용하여 직류 서보 전동기의 속도제어에 적용하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.15 no.1
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• pp.51-61
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• 2014

Preventive maintenance of buildings has increased the importance of interest in that it is able to maintain the performance building has and to prevent a problem occurred in future. For improved preventive maintenance work, it should be performed to select works order clearly and preceded the accurate measurement for the state of works order. when measuring the conditions, measurement of the state of work order considering the various criteria is more effective than to measure by only criterion. But, there are something hard to evaluate exactly between the criteria because of decision-maker's subjective judgments. To solve these problems, this research proposes decision making support model to determine preventive maintenance works order using Fuzzy-sets. By using Fuzzy-sets when measuring state of work objects, it can be reduced vagueness of judgments by decision-makers. This model can be used as a tool for objective evaluation of preventive maintenance work orders and offer the guideline to perform decision-making.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2365-2372
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• 1999

The reusability measurement model should satisfy the following conditions : 1) can insert and delete metrics and components easily, 2) can compare and evaluate components quantitatively on the basis of validation, 3) don't require certain preassumed knowledge, and 4) can compute significance of each measurement attribute objectively. Therefore, in this paper, we propose a new reusability measurement model that can satisfy the above requirements. Our model selects the appropriate measurement attributes and calculates the relative significance of them by using rough set. Then, in order to measure the reusability of component, it integrates the significance of attributes and the measured value of them by using fuzzy integral. Finally, we apply our model to the reusability measurement of the function-oriented components and validate our model through statistical technique.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.221-222
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• 2007

본 논문에서는 초정밀 위치 결정 시스템에서 보다 정확한 제어를 위한 새로운 제어기를 설계한다. 외란을 고려한 시스템의 경우, 환경이 달라질 때마다 측정 노이즈를 정확하게 알아내기란 쉽지 않다. 따라서 측정 장치의 정확성을 나타낼 수 있도록 칼만 필터추정기와 퍼지 이론을 이용하여 정확한 측정 오차값을 구한다. 이때, 파라미터 불확실성과 의란에 강인한 제어를 위해 슬라이딩 모드 제어기와 LQ 최적 제어기가 적용된다. 최종적으로, 제안된 제어기와 시간 최적 제어기의 성능비교를 통하여 보다 강인하고 안정된 성능개선을 증명한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.1
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• pp.17-25
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• 2009

This paper suggests fuzzy-based Segment-Boost method and an effective method for face recognition using the fuzzy-based Segment-Boost. Fuzzy-based Segment-Boost eliminates the limitations of Segment-Boost, and it guarantees improved learning performance and the stability of the performance. By using the fuzzy theory, fuzzy-based Segment-Boost optimizes the selection number of sub-vectors, and leads the optimized learning performance. The fuzzy controller designed in this paper measures learning performance of the fuzzy-based Segment-Boost, and it controls the selection number of sub-vectors by inferring the optimized selection number. The simulation results show that the fuzzy controller inferred the selection number which is very approximate to the true optimized value. As a result, fuzzy-based Segment-Boost showed higher face recognition rate than compared boosting methods and it preserves the velocity of feature selection as fast as that of Segment-Boost. From the experimental results, it was proved that fuzzy-based Segment-Boost has improved and stable performances of learning, feature selection and face recognition.