• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.506-512
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• 2003

영상 인식에 있어 에지는 중요한 부분을 차지하고 있으며, 에지 검출 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 에지는 응용분야에 따라 검출 범위가 달라 정확한 에지 검출은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 이러한 해결해야할 문제 중 하나가 잡음이 존재하는 영상에서의 에지 검출이다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 기반으로 같은 구조 안에서 잡음을 제거하고 에지를 검출하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째는 필터링 작업으로 3${\times}$3 마스크를 수직, 수평, 대각의 3방향으로 단순화하고 퍼지의 MIN-MAX 연산자를 이용하여 평균을 구한 뒤, 평균값을 적용하여 잡음이 존재하는 원 영상으로부터 잡음제거를 실행하고, 두 번째로 확장된 퍼지의 샤논 함수를 이용하여 에지 검출을 실행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.19-23
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하여 컬러영상을 퍼지 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 결정한 후, 최소 밝기 값과 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 설정하고 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 앤드인 탐색 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1731-1741
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• 1999

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2924-2932
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• 2015

영상 이진화 기술은 객체와 배경을 분할하는 과정으로 영상 분석 및 인식 분야에 널리 적용되고 있다. 기존의 이진화 방법은 임계치를 설정하는 과정에서 객체와 배경의 명암 차이가 크지 않을 경우에 불확실성이 존재한다. 이러한 문제점을 개선한 퍼지 이진화는 객체의 특징을 효과적으로 이진화 하지만 ${\alpha}$-cut값을 정적으로 설정하기 때문에 객체의 특징들이 손실된 상태로 이진화 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균, 반복, Otsu 이진화 방법들의 임계치를 이용한 퍼지 소속 함수를 구하여 ${\alpha}$-cut값을 동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존의 이진화 방법 및 퍼지 이진화 방법보다 배경과 객체들의 손실이 적은 상태로 이진화된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1428-1434
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• 2018

반려견의 백내장은 노화와 함께 자연스럽게 발병하며 적시에 치료하지 못하면 수술을 해야 하거나 실명이 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ART2 기반 반려견 백내장 추출 방법의 단점을 개선하기 위해서 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 이용하여 백내장 의심 영역을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 핸드폰 등 간편하게 촬영된 반려견의 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법과 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 후보 영역을 이진화한다. 그리고 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화 된 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용한다. 이 두 방법으로 이진화된 영상 (Max-Min 기반과 밝기 평균 이진화)을 AND로 연산한 후 잡음을 제거하여 백내장 의심 영역으로 추출한다. 기존의 ART2 방식의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 45개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2022

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.94-96
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• 2016

본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.366-373
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• 2017

본 논문은 그로스버그(Grossberg)에 의해 개발된 퍼지 ART 신경 회로망의 성능을 향상시키기 위하여 가변가중 평균(VWA) 학습 방법을 제안한다. 기존의 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)는 입력패턴이 임의의 카테고리 내에 포함될 때 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신이 입력패턴과의 거리(유사성)와 관계없이 고정 학습률로 갱신되고, 또한 이를 개선한 가변학습(VL)은 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 대표패턴의 갱신에 반영하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식률을 개선한다. 그러나 두 방법 모두 학습 시 퍼지 AND에 의한 과도한 학습이 필수적으로 발생하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식 향상에 한계를 갖는다. 제안된 방법은 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신 시 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 반영한 가중평균 학습을 적용하여 대표패턴의 과도한 학습을 억제한다. 시뮬레이션 결과 기존의 학습 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)와 가변학습(VL) 보다 제안된 가변가중평균(VWA) 학습 방법이 잡음 환경에서 대표패턴의 과도한 학습을 억제하여 퍼지 ART 신경 회로망의 카테고리 증식문제를 완화하고 패턴 인식률을 향상시키는 것을 보여준다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제25권3호
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• pp.623-630
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• 2001

The conventional control techniques based a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain system like a linear quadratic control. Recently, fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems such as robot, water purification, automatic train operation system etc. In this paper, a design technique of robust Fuzzy-LQ controller for each subsystem is designed. Secondly , all the subsystem controllers are combined by fuzzy weighted averaging method. Finally the effectiveness of the proposed controller is verified through a series of computer simulations for an inverted pole system.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권6호
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• pp.759-766
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• 2003

The amount of container freight continuously has been increased. and the low efficiency of container crane causes jamming frequently in transportation and cargo handling at port. The conventional control techniques based on a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain systems. Recently. Fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems as robots. automatic train operation system. etc. In this paper. a fuzzy controller for container crane is proposed to accomplish a design of improved control system for minimizing the swing motion at destination. In this scheme a mathematical model for the system is obtained in state space form. Finally. to exhibit the tracking performance and robustness of the proposed controller. computer simulations were carried out with various references, parameter variations and disturbances.