• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1905-1912
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.28-37
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• 2005

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 그 성능을 평가하여 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 일반화 (generalization) 과정을 통해 문서 그룹들을 형성하고 이 그룹의 대표 문서 (generalized instance)를 생성한 후 k- 알고리즘을 적용하는 방법이다. 본 논문에서는 바로 이 일반화 과정의 한 방법으로 퍼지 추론을 이용한 방법을 사용하였다. 상대적 성능 평가를 위하여 이 일반화(generalization) 과정에 Rocchio와 Widrow-Hoff 방법도 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 긍정적 문서만을 고려할 경우는 좋은 성능을 보이지만 부정적 문서를 같이 고려할 경우는 성능이 상대적으로 좋지 않음을 확인 할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.1-14
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• 2023

As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm's capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm's capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm's current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm's candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.17-35
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• 2011

집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권3호
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• pp.315-320
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• 2003

Since the beginning of open-door policy, China has been making rapid annual growth with an average 10% economic development. And due to this rapid growth, cargo volumes via ports have been also rapidly increased, and accordingly, current China government has intensively invested in port development. Further, this development project is significantly big scale, compared with those project which Korea and Japan have. Thus, China is beginning to threaten Korean ports, especially Busan port which try to be a hub port in Northeast Asia. For this reason, it has been very important issue for Korea and Busan port to investigate or analyze Chinese ports based on empirical data. Especially, although various studies related to Shanghai and Hong Kong have been conducted, the competitiveness of overall Chinese major ports has been little studied. In this paper, we analyzed competitiveness level of eight Chinese ports with capabilities as container terminal, based on reliable sources. From data analysis, eight Chinese ports were classified into four groups according to competitiveness level. Rankings among four clusters based on competitiveness level are cluster(Hone Kong), cluster C(Shanghai), cluster A(Qingdao, Tianjin, and Yantian) and cluster D(Dalian, Shekou, and Xiamen).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.190-195
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• 2007

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.363-371
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• 2010

특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1990년도 춘계학술대회
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• pp.33-37
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• 1990

In this paper, a new method for lung area segmentation in chest radiographs has been presented. The movivation of this study is to include fuzzy informations about the relation between the image date structure and the area to be segmented in the segmentation process efficiently. The proposed method approached the segmentation problem in the perspective of pattern classification, using trainable pattern classifier, multi-layer perceptron. Having been trained with 10 samples, this method gives acceptable segmentation results, and also demonstrated the desirable property of giving better results as the training continues with more training samples.