• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.825-832
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• 2014

조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권2호
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• pp.195-204
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• 2013

가뭄은 불가피성과 반복성을 가진 자연 현상이므로 가뭄 발생 전 사전대비계획과 가뭄발생시 가뭄관리체계 구축을 통해 그 피해를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 대상지역의 가뭄심도를 평가하여 가뭄상황에 대처하고자 우리나라에 적합한 가뭄 분류기준을 제시하였다. 관측년수 30년 이상의 강우자료를 확보한 61개 지점에 대해 1973년부터 37년 기간의 월강우량 자료를 사용하였고, 현재 국가에서 사용하고 있는 가뭄상황단계를 그대로 적용하여 가뭄 구간을 총 4등급으로 구분하였다. 기존의 주요 가뭄발생현황을 참고하여 우리나라에 맞는 가뭄심도의 분류기준을 가뭄 발생의 누가확률 98~100%는 예외적인 가뭄, 94-98%는 극심 가뭄, 90~94%는 심한 가뭄, 86~90%는 보통 가뭄으로 구분하였다. 각 지점의 가뭄지수(SPI, PDSI)를 내림차순으로 작성하여 가뭄심도 분류기준에 맞는 가뭄지수의 정량적 값을 산정하였다. SPI와 PDSI의 가뭄심도 분류 결과와 실제 가뭄을 비교하기 위해 년 단위 비교와 월 단위 비교를 분석한 결과, 년 단위 비교와 SPI의 월 단위 비교는 각 지역의 가뭄지수 평가가 대부분 일치하게 나타났으나 같은 기간의 PDSI의 월 단위 비교는 일치하지 않는 기간도 나타났다. 이는 이들 지수의 상호보완에 대한 추후 연구의 필요성을 보여주는 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.685-693
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• 2017

본 연구는 인구와 주요시설들이 집중되어 있는 도시지역에 국지성 폭우가 발생했을 경우, 용도지역별로 침수 피해에 대한 위험도를 등급화하여 효율적으로 대처하기 위해 연구하였다. 창원시를 대상으로 토지이용의 제도적 기반이 되는 용도지역과 재산 가치를 추정할 수 있는 공시지가, 그리고 건축물의 피해 면적과 밀도를 추정하기 위한 용적률 등에 대한 자료를 확보하여 Fuzzy모형을 통해 동일한 침수면적이 발생했을 경우 사회 경제적 피해에 대한 민감도를 파악함으로써 용도지역별로 피해 정도를 위험등급화를 하였다. 분석결과 창원시의 5개 구(마산합포구, 마산회원구, 성산구, 의창구, 진해구)에서 용도지역별 침수피해 순위는 상업지역, 주거지역, 공업지역, 녹지지역 순으로 동일하게 나타났으며, 이는 상업지역이 공시지가와 용적률이 가장 높아 침수 피해에 대한 재산 피해가 높기 때문으로 판단된다. 하지만 마산회원구와 성산구의 세부적인 분석결과에서 앞선 결과와는 상이한 것을 볼 수 있었는데, 지역의 환경 및 특성에 따라 용도지역별로도 침수위험등급이 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서 도출된 결과물은 향후 도시계획과 연계하여 토지이용계획 수립 시 도시 침수피해를 줄이기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 도시 지역 개발 계획 수립 시 침수 피해 정도를 사전에 예측할 수 있다. 또한, 기후변화와 도시화라는 이슈와 함께 폭우 발생 시 도시 내수침수 저감에 기여하기 위한 대책으로 토지이용 부문이라는 새로운 대책을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1319-1325
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• 2006

요 분석은 임상에서의 기본적인 검사항목으로 숙련된 간호사에 의한 육안검사를 시행한다. 최근에는 분석량의 증가와 분석 시간의 단축을 위하여 자동화된 요 분석 시스템을 이용하여 측정한다. 그러나 이들 시스템은 기기별 로 나타나는 결과에 차이가 발생하고 있다. 따라서 요의 컬러에 따른 정확한 검사를 위하여 새로운 요 컬러 분류 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을사용하여 요 분석 시스템의 지능형 컬러 분류기를 제작하였다. 입력 파라미터는 전처리 과정을 거친 RGB 3가지 색상을 사용하였다. 구현된 분류기는 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을 사용하였으며, 적색, 녹색, 청색의 3 가지 입력 데이터를 사용하여 9 가지 시료에 대한 $3{\sim}7$ 개의 각 단계별 분류를 수행하도록 구현하였다. 실험에 사용된 검체는 표준 시약을 사용하였으며, 요 분석 시스템을 위한 개별 표준시료에 따른 분류기의 성능을 비교하고, 신뢰성 및 임상적용가능성 여부를 검토하였다. 설험 결과 지능형 컬러 분류기는 많은 검사 항목에서 육안검색보다 좋은 결과를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.27-34
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• 2010

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)과 웨이블릿 기반의 특징 추출기법을 사용하여 왼쪽 또는 오른쪽의 운동 형상을 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서 웨이블릿 변환(wavelet transforms)을 이용하여 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호로부터 웨이블릿 계수들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출한 웨이블릿 계수들을 통계적인 방법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 60개의 초기 특징을 추출하였다. 이들 60개의 초기 특징은 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징을 하나씩 제거되면서 정확도가 가장 높은 6개의 최소 특징을 선택되었다. 이들 6개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 86.43%의 정확도를 구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.202-214
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• 2002

본 논문에서는 FCM알고리즘과 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 개선된 FCM 알고리즘을 제안한다. 개선된 FCM 알고리즘은 내부클러스터를 이용하여 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다. 그리고 이에 맞는 목적함수를 설계하고 검증한 후 데이터 분류에 사용하기 때문에 목적함수의 수렴성 문제를 극복할 수 있다. 그러므로 클러스터 크기가 다른 경우에 발생하는 FCM 알고리즘의 문제점과 목적함수의 수렴성에 문제가 있는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 제안한 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과를 FCM 알고리즘, 평균 내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과와 각각 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘으로 데이터를 분류할 경우 분류 엔트로피에 의해 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.47-57
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• 2005

본 논문에서는 험로를 주행하는 무인 자동차의 운동을 재현하는 차량 시뮬레이터의 운동큐를 생성함에 있어서 중요한 인자들을 결정할 때 충실한 재현을 위하여 필터를 적용하였다. 그러나 필터의 성능한계와 차량운동을 재현하는 워시아웃 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 방안으로 퍼지논리를 이용한 필터의 설계를 하여 실차 실험에 적용하였고 향후의 연구방향을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권5호
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• pp.323-328
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• 2004

대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1947-1954
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• 2013

부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.