• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.159-164
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• 1995

Driving maneuver in car following are affected by not only the factors related to road structure and traffic condition, but also the factors related to driver's cognition to them. So the aim of this research this to model the relation of driver's cognition for car-following distance considering driver's fuzziness for imformation cognition, As a result, driver's cognition of car-following distance model with fuzzy number is proposed. The 'width', which characterizes the fuzzy number can introduce car-following informtion into the model.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.343-346
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• 2012

There are many realistic system necessities on the huge size of rule matrices with any Fuzzy Logical Inferences. This paper indicates the experimental design policy on the PCS design for the Platoon and AOS for the social application with some identical resemblances in between them so that we could use a design for two different usages feasibly.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.171-177
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• 2004

본 논문에서는, 동적환경 하에서 움직이는 이동 로봇을 위한 인지에 기반한 이동 로봇의 운항계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 ‘지각’과 ‘계획’ 부분으로 구성되어 있으며, ‘지각’은 지식을 구성하는 퍼지 규칙과 센서에서 얻은 데이터를 근거로 하는 위치 추론을 담당하고, ‘계획’은 환경에 대한 지식과 ‘지각’ 과정에서 얻은 위치에 대한 정보를 통해 시작점과 목표점 사이의 경로를 생성한다. ‘지각’과 ‘계획’을 통해 이동 로봇은 애매한 정보와 애매한 지식으로 위치를 추론하고 목표점을 찾아 이동한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.447-453
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• 2003

Emotion을 이용한 컴퓨터 인공 지능, 그래픽, 로봇, 상호 작용 등 다양한 분야에 나타나고 있다. 이에 각 분야에 적용되어진 이론적 배경과, 적용의 특징, 기술 등을 본 글에서 다루고자 한다. 먼저 이론적 접근방식에 있어서는 심리학적 접근과, 사람의 감정 연구, Behavior-Bas설 접근, 생물 행동적 접근, 등이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 학습 알고리즘, Neural Network 의 Self-Organizing Maps, Fuzzy Cognition Maps등이 있다. 적용 분야로는 Software Agent, Agent Robot과 Entrainment Robot 등이 있다. 본 글에서는 이들의 적용 사례들을 살펴보고 Emotion Architecture에 대해서 분석하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.11-21
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• 2011

인지 과학의 주제가 되는 인간의 정신과 행동 양식을 컴퓨터 시스템으로 구현하려는 연구는 인공지능 분야에서 관심이 높다. 본 논문은 이간의 인지과정을 처리하기 위한 지능형 시스템 설계 방법론을 제안한다. 연구는 도시공학 분야에 응용되었고, 심리학 이론인 개인 컨스트릭트 이론에 수리적인 퍼지 관계 이론을 적용하여 도시 주민이 갖고 있는 인지 지식의 획득과 표현 방법을 구현한다. 연구목표는 도시 환경과 상호 작용을 하고 있는 도시 주민의 심리학적 인식을 정형화하고 이를 분석함으로 그들의 의견과 경험을 반영하여, 다양한 도시 문제 해결에 기여하는 자문 시스템 개발에 초점을 두고 있다. 방법론적으로 인간의 인지 지식 구현에 해당하는 인지 구조를 도출하고, 인지 구조를 통해 도시 주민의 사고와 인식 작용을 해석하고 분석한다. 제안하는 퍼지 관계론적 기법은 기존의 통계적인 방법과 달리 논리에 기반하여 인간의 심리 시스템을 구조화하고 파악하는 새로운 접근 방법이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.53-62
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• 2000

본 연구는 건설 프로젝트의 초기 단계에서 미래에 발생할 수 있는 리스크를 리스크분할체계를 통하여 파악하고, 파악된 리스크를 효과적이고 체계적으로 분석 및 평가하여 프로젝트 초기단계에서 리스크를 분석하고 평가할 수 있는 절차와 계산틀을 제시하였다. 그에 따라, 프로젝트 기획 및 입찰 전 단계에서 건설공사 이행과정에서 발생할 가능성이 있는 리스크를 분석 및 평가하기 위해 FREES(Fuzzy Risk Evaluation Expert System)을 제안하였으며 가상 시나리오를 설정하여 모델에 대한 검증을 수행하였다. FREES는 기존의 IF-THEN 지식베이스를 사용한 전문가 시스템과 비교했을 경우 퍼지소속함수를 사용함으로써 규칙의 수를 현저하게 줄일 수 있으며 지식베이스의 구축과 변경 및 삭제 등이 용이하기 때문에 시간의 변화에 따라 다양하게 변화하는 리스크의 크기나 영향정도를 쉽게 반영할 수 있다.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.167-183
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• 2018

Electroencephalogram (EEG) recording provides a new way to support human-machine communication. It gives us an opportunity to analyze the neuro-dynamics of human cognition. Machine learning is a powerful for the EEG classification. In addition, machine learning can compensate for high variability of EEG when analyzing data in real time. However, the optimal EEG electrode location must be prioritized in order to extract the most relevant features from brain wave data. In this paper, we propose an intelligent system model for the extraction of EEG data by training the optimal electrode location of EEG in a specific problem. The proposed system is basically a fuzzy system and uses a neural network structurally. The fuzzy clustering method is used to determine the optimal number of fuzzy rules using the features extracted from the EEG data. The parameters and weight values found in the process of determining the number of rules determined here must be tuned for optimization in the learning process. Genetic algorithms are used to obtain optimized parameters. We present useful results by using optimal rule numbers and non - symmetric membership function using EEG data for four movements with the right arm through various experiments.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.139-143
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• 2004

Lee et al have proposed a framework for the linguistic map-based navigational planning of a mobile robot on dynamic environment and provided simulation results applied it to the static environment[1], In this paper, we extends the navigational planning of a mobile robot into dynamic environment. There are two kinds of dynamic obstacles： (1) Time-obstacles that change condition of obstacles with time. (2) Space-obstacles that move their position with time. We propose an algorithm which a mobile robot identifies and avoids the two kinds of dynamic obstacles. The proposed algorithm consists of two stages： (1) The fuzzy logic-based perception stage which identifies the dynamic obstacles around a mobile robot by using sensory data and fuzzy rules, (2) The planning stage which plans the path to goal by avoiding the dynamic obstacles[2-6]. We provide computer simulation results for a mobile robot in order to show the validity of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.911-914
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• 1993

This paper makes a trial to build the model of car-following in the state of starting to stable driving on the basic of driver's knowledge that is easily characterized by linguistical cognition. There are three main steps in building the model. Firstly, each driver's rule of three testees is studied in linguistical experssion by the interview and questionary surveys that are repeated once a day for ten days. Secondly, quantification of the linguistical expression is investigated by driving experiments that includes the questionary survey to the testee in the test vehicle, and the membership functions of variables of rule are obtained. Thirdly, implicaton and composition of fuzzy inference is made by Max-Min Methods and defuzzification by gravity method. It can be said that the proposed model of car-following based on driver's knowledge is practically allpicable to the estimation of drivering of car-following on trunk roads in urban area.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제1권1호
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• pp.13-23
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• 2001

Most current machine vision systems for industrial inspection were developed with one specific task in mind. Hence, these systems are inflexible in the sense that they cannot easily be adapted to other applications. In this paper, a general vision system framework has been developed that can be easily adapted to a variety of industrial web inspection problems. The objective of this system is to automatically locate and identify \\\"defects\\\" on the surface of the material being inspected. This framework is designed to be robust, to be flexible, and to be as computationally simple as possible. To assure robustness this framework employs a combined strategy of top-down and bottom-up control, hierarchical defect models, and uncertain reasoning methods. To make this framework flexible, a modular Blackboard framework is employed. To minimize computational complexity the system incorporates a simple multi-thresholding segmentation scheme, a fuzzy logic focus of attention mechanism for scene analysis operations, and a partitioning if knowledge that allows concurrent parallel processing during recognition.cognition.