• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.501-506
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• 2001

최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 멀티미디어 정보들을 효율적으로 관리하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들의 제안되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 기반의 멀티미디어 사서함 구축을 위한 객체관리기로서 $\alpha$-cut 을 이용한 FBOM을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 필터링을 이용하여 객체들을 고나리하기 위해 객체 분류, 퍼지 필터링, 클래스 생성구조를 이용한다. 또한 제안된 시스템의 성능을 알아보기 위해 1000개의 멀티미디어 정보를 이용하여 실험을 수행하고, 랜덤 키 방법과 FBOM 방법을 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.863-870
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• 2008

본 논문에서는 관측왜곡을 포함하고 있는 적응형 순항제어 시스템개발에 필수적인 필터링 방식에 대한 연구를 진행한다. 앞선 차량의 정확한 추적과 의도파악을 위하여 기본적으로 IMM (Interacting multiple model)을 사용하며 관측의 왜곡을 보상하기 위하여 확률적 퍼지 모델을 세안한다. 확률적 퍼지 모델은 기존의 결정형 퍼지모델과 달리 모델링 오차를 확률로 모델링한다. 끝으로 확률퍼지모델과 IMM을 결합한 FIMM (Fuzzy IMM)을 제안하여 관측왜곡이 발생하는 레이더를 이용한 전방차량의 추적 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.99-106
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• 2020

협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.242-247
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• 2009

지능형 추천 시스템은 사용자의 요청에 응답하는 수동적인 시스템이 아닌 사용자가 원하는 서비스를 제안하는 시스템으로서 최근 콘텐츠 서비스 분야에 많이 개발되고 있다. 이러한 지능형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천 시스템의 기반 기술인 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 예측 시스템은 사용자의 과거 영화평가 정보를 바탕으로 영화에 대한 평가점수를 예측한다. 영화평가 예측시스템의 성능은 영화 평가점수의 실제값과 예측값의 오차를 RMSE(root mean square error) 방법으로 계산한 후 기존의 영화평가 시스템 RMSE 값과 비교하여 평가하였다. 본 연구를 통해 제안한 영화평가 예측시스템이 추천 시스템의 기반 기술로서 활용이 가능하고 다른 멀티미디어 컨텐츠 서비스 추천에도 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.17-20
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• 2005

In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.336-343
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• 2017

We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.930-932
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• 2003

For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.709-716
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• 2004

최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 특정 도메인 정보들을 효율적으로 구축하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 통계 사서함 구축을 위한 퍼지 필터링 객체 관련성 기법을 제안한다 제안된 기법은 S-cut을 이용하여 문서 객체들을 그룹화하기 위해 RelCRO( $D_{omain}$, Gi), RelSRO( $D_{omain}$, Gi), FAS를 이용한다. 또한 제안된 기법의 성능을 알아보기 위해 1600개의 멀티미디어 타입정보를 이용하여 실험을 수행하고 랜덤 키, OGM, 그리고 제안된 방법을 비교 분석한다. 그 결과 제안된 방법의 성능이 보다 효율적임을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1958-1960
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• 2001

In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using the identification of TS fuzzy model based on genetic algorithm(GA) and RLS algorithm. In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. In this paper, to resolve these problems of nonlinear filtering technique, the error of EKF by nonlinearity is compensated by identifying TS fuzzy model. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of EKF, by identifying the premise and consequent parameters and the rule numbers of TS fuzzy model using GA, and by tuning finely the consequent parameters of TS fuzzy model using recursive least square(RLS) algorithm, the error of EKF is compensated. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.45-50
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• 2018

Many of the current successful commercial recommender systems utilize collaborative filtering techniques. This technique recommends products to the active user based on product preference history of the neighbor users. Those users with similar preferences to the active user are typically named his/her neighbors. Hence, finding neighbors is critical to performance of the system. Although much effort for developing similarity measures has been devoted in the literature, there leaves a lot to be improved, especially in the aspect of handling subjectivity or vagueness in user preference ratings. This paper addresses this problem and presents a novel similarity measure using fuzzy logic for selecting neighbors. Experimental studies are conducted to reveal that the proposed measure achieved significant performance improvement.