• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.2
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• pp.144-150
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• 2002

In this paper a design of neuro-fuzzy-based predictive controller for nonlinear systems with time-delay is proposed. The proposed control system contains two neuro-fuzzy systems called ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). One is run as a series-parallel mode and the other is run as a parallel mode. An ANFIS running in series-parallel mode emulates the response of the nonlinear system with time-delay. Another ANFIS running in parallel mode generates the predicted output of the nonlinear system to compensate for the time-delays. Therefore, the proposed control system can be thought of as an extension of Smith-predictor scheme to the nonlinear systems with time-delay. A detailed design Procedure is presented and finally computer simulations are executed for the effectiveness of the proposed control scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.336-343
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• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.779-783
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• 2010

최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.2
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• pp.201-208
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• 2000

In this paper We describe an algorithm which is devised for 4he partition o# the input space and the generation of fuzzy rules by the fuzzy entropy and tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rules base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. The Proposed algorithm has been naturally derived by means of the synergistic combination of the approximative approach and the descriptive approach. Each output of the rule's consequences has expressed with its connection weights in order to minimize the system parameters and reduce its complexities.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.460-463
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• 2007

기존 공간 분류 시스템은 애매모호한 데이터나 불완전한 데이터, 결손 데이터의 처리에는 취약하다는 단점을 가지고 있다. 수치 형태의 애매모호성을 효과적으로 처리하기 위해 신경망을 이용할 수 있다. 그러나, 신경망을 이용한 공간 데이터 분류 방법은 불완전한 데이터나 결손 데이터들을 무시하지 않고 처리 할 수 있으나, 다양한 수치형태를 가지는 공간 데이터들로 인해 네트워크 구조의 복잡도가 증가하고 학습성능이 저하된다는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지 신경망을 적용한 새로운 공간 분류시스템을 제안하고 구현하였다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.4
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• pp.1066-1073
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• 1998

In this paper, we propose a new efficient operator named DBAH (difference between arithmetic mean and harmonic mean) and a technique for extracting sketch features through learning fuzzy inference rules with a neural network. The DBAH operator provide some advantages; sensitivity dependence on local intensities and insensitivity on small rates of intensity change in very dark regions. Also, the proposed fuzzy reasoning technique by a neural network has a good performance in extracting sketch features without human intervention.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-7
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• 2006

In this paper, adaptive Facial Emotional Recognition system based on Gabor Wavelet Neural Network, considering six feature Points in face image to extract specific features of facial expression, is proposed. Levenberg-Marquardt-based training methodology is used to formulate initial network, including feature extraction stage. Therefore, heuristics in determining feature extraction process can be excluded. Moreover, to make an adaptive network for new user, Q-learning which has enhanced reward function and unsupervised fuzzy neural network model are used. Q-learning enables the system to ge optimal Gabor filters' sets which are capable of obtaining separable features, and Fuzzy Neural Network enables it to adapt to the user's change. Therefore, proposed system has a good on-line adaptation capability, meaning that it can trace the change of user's face continuously.