• 제목/요약/키워드: 퍼지 평균

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Auto Regressive모델링 기반의 특징점 추출과 Support Vector Machine을 통한 조기수축 부정맥 분류 (Feature Extraction based on Auto Regressive Modeling and an Premature Contraction Arrhythmia Classification using Support Vector Machine)

  • 조익성;권혁숭;김주만;김선종
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.117-126
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    • 2019
  • 부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 (Optimal Parameter Extraction based on Deep Learning for Premature Ventricular Contraction Detection)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권12호
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    • pp.1542-1550
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    • 2019
  • 부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.

인공지능 기법에 의한 콘크리트 강도 추정 (Estimation of Concrete Strength Based on Artificial Intelligence Techniques)

  • 김세동;신동환;이영석;노승용;김성환
    • 한국음향학회지
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    • 제18권7호
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    • pp.101-111
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    • 1999
  • 본 논문에서는 정확한 콘크리트 설계강도 분류를 위해 인공지능 기법에 바탕을 둔 증거축적방법에 의한 초음파신호의 패턴인식방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 초음파신호의 특징파라메터로 분산, 영점교차횟수, 평균주파수, 자기회귀모델계수 및 선형 켑스트럼계수를 추출하였다. 추출된 특징파라메터들의 각각의 특성을 알아보고, 하나의 특징파라메터로 설계강도의 정확한 분류가 어렵다는 것을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 추출된 다수의 특징파라메터들을 이용하여 설계강도 분류를 증거축적방법을 통해 수행하였다. 또한, 이 증거축적방법을 콘크리트 패턴인식에 적용하기 위해 퍼지매핑 함수를 도입하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다수의 특징파라메터들을 효율적으로 이용하여 92%의 패턴인식률을 보였으며, 이는 기존의 패턴 분류 알고리즘보다 콘크리트 설계강도를 보다 정확하게 분류함을 확인하였다.

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인체의 동작의도 판별을 위한 퍼지 C-평균 클러스터링 기반의 근전도 신호처리 알고리즘 (Movement Intention Detection of Human Body Based on Electromyographic Signal Analysis Using Fuzzy C-Means Clustering Algorithm)

  • 박기원;황건용
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.68-79
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    • 2016
  • Electromyographic (EMG) signals have been widely used as motion commands of prosthetic arms. Although EMG signals contain meaningful information including the movement intentions of human body, it is difficult to predict the subject's motion by analyzing EMG signals in real-time due to the difficulties in extracting motion information from the signals including a lot of noises inherently. In this paper, four Ag/AgCl electrodes are placed on the surface of the subject's major muscles which are in charge of four upper arm movements (wrist flexion, wrist extension, ulnar deviation, finger flexion) to measure EMG signals corresponding to the movements. The measured signals are sampled using DAQ module and clustered sequentially. The Fuzzy C-Means (FCMs) method calculates the center values of the clustered data group. The fuzzy system designed to detect the upper arm movement intention utilizing the center values as input signals shows about 90% success in classifying the movement intentions.

영상 처리 기법을 이용한 어깨 힘줄 초음파 영상에서의 인대 손상 영역 추출 (Tear Extraction from Ultrasonic Images of Shoulder Tendon using Image Processing)

  • 김민하;이지현;손병석;김윤호;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.477-479
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    • 2016
  • 본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

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모터전류를 이용한 드릴가공에서의 절삭이상상태 감시 시스템 (Monitoring System for Abnormal Cutting States in the Drilling Operation using Motor Current)

  • 김화영;안중환
    • 한국정밀공학회지
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    • 제12권5호
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    • pp.98-107
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    • 1995
  • The in-process detection of drill wear and breakage is one of the most importnat technical problems in unmaned machining system. In this paper, the monitoring system is developed to monitor abnormal drilling states such as drill breakage, drill wear and unstable cutting using motor current. Drill breakage is detected by level monitoring. Tool wear is classified by fuzzy pattern recognition. The key feature for classification of tool wear is the estimated flank wear which is calculated by the proposed flank wear model. The characteristic of the model is not sensitive to the variation of cutting conditions but is sensitive to drill wear state. Unstable cutting states due to the unsmooth chip disposal and the overload are monitored by the variance/mean ratio of spindle motor current. Variance/mean ratio also includes the information about the prediction of drill wear and drill breakage. The evaluation experiments have shown that the developed system works very well.

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WPS와 장갑 장치 기반의 동적 제스처 인식기의 구현 (An Implementation of Dynamic Gesture Recognizer Based on WPS and Data Glove)

  • 김정현;노용완;홍광석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권5호
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    • pp.561-568
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    • 2006
  • 차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템 (A Fuzzy-AHP-based Movie Recommendation System with the Bidirectional Recurrent Neural Network Language Model)

  • 오재택;이상용
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권12호
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    • pp.525-531
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    • 2020
  • 다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

비정상 트래픽 분석과 퍼지인식도를 이용한 NePID 설계 (Design of NePID using Anomaly Traffic Analysis and Fuzzy Cognitive Maps)

  • 김혁진;류상률;이세열
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.811-817
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    • 2009
  • IT 시스템 기반의 네트워크 환경의 급속한 발전은 지속적인 연구방향의 중요한 이슈의 결과이다. 침입시도 탐지는 관심분야의 하나인 것이다. 최근에 다양한 기술을 기반으로 하는 침입시도탐지들이 제안되고 있으나 이러한 기술은 여러 형태의 침입시도의 패턴 중에 한가지 형태 및 시스템에 적용이 가능한 것이다. 또한 새로운 형태 침입시도를 탐지하지 못하고 있다. 그러므로 새로운 형태를 인식하는 침입탐지 관련 기술이 요구되어 지고 있다. 본 연구에서는 퍼지인식도와 비정상 트래픽 분석을 이용한 네트워크 기반의 침입탐지기법(NePID)을 제안한다. 이 제안은 패킷 분석을 통하여 서비스거부공격과 유사한 침입시도를 탐지하는 것이다. 서비스거부공격은 침입시도의 형태를 나타내며 대표적인 공격으로는 syn flooding 공격이 있다 제안한 기법은 syn flooding을 탐지하기 위하여 패킷정보를 수집 및 분석한다. 또한 피지인식도와 비정상 트래픽 분석을 적용하여 판단모듈의 분석 결과를 토대로 기존의 서비스 거부 공격의 탐지 툴과의 비교분석을 하였으며 실험데이터로는 MIT Lincoln 연구실의 IDS 평가데이터 (KDD'99)를 이용하였다. 시뮬레이션 결과 최대평균 positive rate는 97.094% 탐지율과 negative rate는 2.936%을 얻었으며 이 결과치는 KDD'99의 우승자인 Bernard의 결과치와 유사한 수준의 값을 나타내었다.

원전 증기 발생기 수위제어용 퍼지 알고리즘 (Fuzzy Algorithms to Generate Level Controllers for Nuclear Power Plant Steam Generators)

  • Moon, Byung-Soo;Park, Jae-Chang;Kim, Dong-Hwa;Kim, Byung-Koo
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제25권2호
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    • pp.222-232
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    • 1993
  • 원전증기 발생기 수위제어용 두개의 퍼지 알고리듬을 개발하였다. 즉, 증기 및 급수유량사용이 가능한 고출력 경우와 이들의 사용이 불가능한 저출력시등 용도를 분리하여 별도의 알고리듬으로 개발한 것이다. 이들 알고리듬은 고출력시의 경우 PID형태의 제어기로 변환시켰고 저 출력시의 경우 2차함수 형태의 제어기로 변환시켰다. 이들제어기는 한국원자력 연구소 보유 Compact Nuclear Simulator에서 각각 4개의 모의 운전을 통하여 실험하였다. 실험결과, 두 경우 모두 Simulator에서 사용되고 있는 PID제어기에 비하여 약 50%의 제어량으로 수위곡선 및 유량차이의 총 변화량이 절반이하가 되도록 제어가 가능했다. 고출력의 경우, 이는 수위 및 유량등을 입력으로 하는 PI제어기 대신 같은 입력의 PD제어기를 속도 알고리즘으로 사용한 점이 근본적인 차이로 볼 수 있으며 저 출력시의 경우는 수위를 입력으로 하는 PI제어기 대신에 적은 비율의 'I'성분을 포함하는 PID제어기를 사용하였으며 'D'성분입력과 제어기 출력에 각각 평균간을 사용한 것이 주 차이점이라 할 수 있다.

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