• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.9-12
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• 2017

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.403-414
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• 1995

심전도 분석은 심장 전문의마다 기준이 다르고, 심전도 처리 시스템마다 측정된 변수 검출오차 때문에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 심전도 식별과정에서 발생하는 애매 모호성을 줄여주고, 불규칙한 심전도를 구간의 빈번도에 따라 통계학적으로 분석될 수 있도록 디지털 퍼지 프로세서를 사용한 STD-BUS용 실시간 심전도 신호 식별 시스템을 설계.제작하였다. 심전도를 판별하기 위해 사용된 변수는 나이, QRS폭, 평균 RRI, RRI등을 사용하였고, 이들 변수를 본 연구에서 제작한 심전도 신호 식별 시스템에 입력으로 사용한 결과, 일반 프로세서의 알고리즘에서 구별이 불가능했던 심전도 파형을 실시간으로 식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.92-101
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• 1996

차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.175-180
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• 2001

본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.117-127
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• 1995

본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.70-81
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• 1998

본 논문은 저비용이면서 정확한 비퍼지화 연산을 수행하는 새로운 COA(Center of Area) 비퍼지화기를 제안한다. 제안한 COA 비퍼지화기의 정확성은 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기의 저비용성은 비퍼지화 연산시 요구되는 나눗셈 연산을 좌.우측 모멘트의 균형점을 찾는 것으로 대신함으로서 얻어진다. 제안한 COA 비퍼지화기는 승산기가 부가적으로 필요하고 모멘트의 균형점을 찾는데 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 첫번째 단점은 승산기를 확률적 AND 연사으로 대치함으로서 극복되고, 두번째 단점은 모멘트의 균형점을 빠르게 탐색하는 coarse-to-fine 탐색 알고리즘에 의해 해결된다. VHDL 시뮬레이션을 통해 제안한 COA 비퍼지화기를 트럭 후진 주차 문제에 적용한 결과 기존의 COA 비퍼지화기보다 향상된 평균 주행 거리 특성을 보임을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-8
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• 2008

멀티미디어 서비스의 QoS가 전송 지연 및 패킷 손실에 의하여 현저히 저하될 수 있으므로, 멀티미디어 데이터의 전송 동안 셀 부하와 무선 링크의 에러에도 불구하고 연속적인 QoS를 유지하는 것이 필요하다. 본 논문은 이종 망상에서 멀티미디어 서비스의 QoS를 지원하기 위한 셀 선정 방법을 다룬다. 제안된 방식은 사용자 시스템 선호도, 통신비용, 셀 부하 그리고 전송지연과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정 방법에 근거한다. 이 방법은 이진 논리를 사용하는 경우보다 의사 결정 시 평가 항목의 오차가 총체화된 평가치에 완만한 변화를 유발하고 최종적인 기준치를 변화시켜 셀 선정의 유연선을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가하고, 제시한 셀 선정 방법이 이동 단말기에게 최적의 성능을 제공함을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2188-2195
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.374-379
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• 2007

본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.40-47
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• 2009

최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.