자신이 느끼는 것이나 보는 것, 경험하는 것을 언어로 표현하는 것이 서툰 아동들에게 있어 미술 활동은 감정을 표현할 수 있는 방법 중 하나이며 미술 치료를 위한 중요한 분석 대상이기도 하다. PC의 그림판 기능 등을 통한 디지털 그림이 일상화된 최근에는 기존의 색채학 이론과 미술 치료 이론이 접목되고 있으며 자동 분석 기능의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 주조색 분석을 하고 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화한다. 군집화된 각각의 중심 벡터값을 기반으로 색채 빈도수를 소속 함수에 적용하여 퍼지화한다. 퍼지화된 중심 벡터 값을 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화를 수행한다. 비퍼지화된 값을 분석한 후에 주조색과 보조색을 결정하여 알슈울러와 해트윅의 단일 색채에 따른 심리 상태와 색상 조합의 심리상태와 비교한 결과, 거의 비슷한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
지열수의 부존은 화석열수계(fossil geothermal system)의 분포와 밀접한 연관성을 가지므로, 활발한 화석열수계에 의한 광역적인 열수변질대가 분포하는 경상분지 남부지역을 대상으로 GIS 공간통합기법을 적용한 지열 부존 잠재력을 탐사하였다. 연구방법은 화석열수계의 기원 및 분포와 관련된 지질 열수변질대, 열수형 광상 분포, 선구조 밀도, 항공자력도 등 주제도를 작성하고, 현행 온천 분포와의 상관성을 파악하여, 공간통합을 실시하였다. 그 결과 퍼지 연산자 중에서는 ${\gamma}$ 연산자(${\gamma}=0.1$)가 가장 높은 성공비율을 나타내었으며, 일부 지역에서 새로운 지열수 부존 가능성이 예상된다.
유전자 알고리즘은 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 실제 문제에서 개체의 적합도를 평가하는 것이 어려운 경우가 많기 때문에 큰 집단의 모든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 클러스터링에 의해 대표 개체만을 평가함으로써 효율을 높이는 퍼지 글러스터링 기반의 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안한다. 나머지 개체들은 대표 개체로부터 간접적으로 적합도를 분배받는다. 다수의 집단에 소속되는 개체들의 경우, 하드 클러스터링 방법으로는 정확한 적합도 분배를 하기 어렵기 때문에 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하였고, 클러스터 결과인 퍼지 소속 행렬에 의해 적합도를 배분하였다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 6가지 하드 클러스터링 알고리즘을 적용한 유클리디안 거리와 피어슨 상관계수에 의한 적합도 배분 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 비교 실천한 결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
Ye, Ling;Chen, Hua-Peng;Zhou, Hang;Wang, Sheng-Nan
Structural Engineering and Mechanics
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제75권4호
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pp.519-527
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2020
Dynamic analysis of a vehicle-track coupling system is important to structural design, damage detection and condition assessment of the structural system. Deterministic analysis of the vehicle-track coupling system has been extensively studied in the past, however, the structural parameters of the coupling system have uncertainties in engineering practices. It is essential to treat the parameters of the vehicle-track coupling system with consideration of uncertainties. In this paper, a method for predicting the bounds of the vehicle-track coupling system responses with uncertain parameters is presented. The uncertain system parameters are modeled as fuzzy variables instead of conventional random variables with known probability distributions. Then, the dynamic response functions of the coupling system are transformed into a component function based on the high dimensional representation approximation. The Lagrange interpolation method is used to approximate the component function. Finally, the bounds of the system's dynamic responses can be predicted by using Monte Carlo method for the interpolation polynomials of the Lagrange interpolation function. A numerical example is introduced to illustrate the ability of the proposed method to predict the bounds of the system's dynamic responses, and the results are compared with the direct Monte Carlo method. The results show that the proposed method is effective and efficient to predict the bounds of the system's dynamic responses with fuzzy variables.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 화재 불꽃의 시각적 특징들을 확률적인 멤버십 함수로 모델링하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한 새로운 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에서 배경모델을 이용하여 움직임 영역을 추출하고 불꽃 색상 모델을 적용하여 최종 화재 후보 영역을 결정한다. 불꽃영역은 일반적으로 연속적이며 불규칙한 패턴을 가지고 있으므로 명도와 웨이블릿 에너지의 왜도 값과 모션의 상승 방향성을 이용하여 확률모델을 생성하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한다. 퍼지 유한상태 오토마타는 오토마타의 성능과 퍼지 로직이 결합된 형태로 컴퓨터 시스템에서 불확실한 문제뿐 아니라 연속적인 공간에서 발생하는 문제를 처리하는 시스템적인 접근법을 제공한다. 제안된 알고리즘은 다양한 화재 영상에서 성공적으로 불꽃을 감지하였고 다른 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보여주고 있다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 찾아 개체를 인식하기 위해서, 개선된 SOM 알고리즘과 ART2 알고리즘을 사용하여 인식의 기본 영역을 추출한다. 또한 Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하고 개체를 판단하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 모폴로지 기법을 이용하여 region을 먼저 찾고, 개선된 SOM과 ART2 알고리즘을 이용하여 곤충의 크기와 종류에 관계없이 세그먼트를 추출한다. 그리고 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴에 적합한 특징값을 찾기 위해서 Trace 변환을 이용하고, 함수의 조합으로 재구성된 Triple 특징값을 이용하여 곤충별로 고유한 패턴을 찾아 인식 실험을 수행한다. 곤충 발자국에서 명확한 발자국과 그렇지 못한 발자국을 자동으로 결정하는 것이 매우 어렵다. 따라서 이와 같이 불확실한 대상을 제외시키지 않고 가능성의 대상으로 판단하고 분류하기 위해서 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식을 수행한다. 제안한 방법에 의한 곤충 발자국의 영역 추출과 인식 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 지진하중을 받는 대공간구조물의 동적응답을 저감시키기 위하여 스마트 면전시스템을 제안하였다. MR 감쇠기와 저감쇠 탄성베어링을 사용하여 스마트 면진시스템을 구성하였으며 최적설계된 LRB 면진시스템과 비교하여 진동 제어성능을 검토하였다. 스마트 면진시스템은 제어알고리즘에 따라서 제어성능이 크게 좌우된다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템이 설치된 대공간 구조물을 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지제어기를 사용하였다. 면전시스템이 적용된 대공간 구조물의 동적응답과 면진층 변위는 서로 상충관계가 있으므로 퍼지제어기를 최적화하기 위하여 두 응답을 목적함수로 하는 다목적 유전자알고리즘을 사용하여하였다. 수치해석결과 본 연구에서 제안한 스마트 면진시스템을 적용하면 최적설계된 LRB 시스템에 비하여 면진층 변위 및 대공간 구조물의 동적응답을 대폭 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
글로벌 경쟁 상황에 처한 현대의 모든 기업들은 고객의 니즈를 충족시키고, 이를 통한 경쟁력을 강화하기 위한 방안으로서 서비스를 이해하기 시작하면서 서비스에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 기업들이 제공하는 제품이나 서비스의 가치는 주로 고객과 서비스 제공자 간의 관계에서 형성되는 만족도의 정도로 정의되는 서비스 신뢰도에 의해 크게 좌우된다. 본 연구에서는, 유형의 제품이나 시스템의 실패 유형과 영향을 평가하는데 널리 사용되는 FMEA를 서비스의 신뢰도 평가에 적용하였다. 이를 위해, 서비스의 설계와 서비스 기능과 실패 간의 관계를 용이하게 표현할 수 있는 사건중심 프로세스 모델을 이용하였다. 본 연구의 목적은 서비스 프로세스 관점에서의 서비스 신뢰도를 평가하는 방법을 제시하는 것으로서, 이를 위해 fuzzy FMEA와 grey 이론을 이용하였다. 제안된 방법은 자동차정비 프로세스 사례에 적용하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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