• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.24-30
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• 2003

기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국해양공학회지
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• 제30권5호
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• pp.405-414
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• 2016

This paper presents an internal oil leakage detection problem for a hydraulic single-rod cylinder. We derive the dynamics of the hydraulic cylinder as a state space model, and then design a T—S fuzzy model-based fault detection observer. We adopt an H_∞ observer design scheme so that the observer is robust against disturbance and relatively sensitive to the leakage fault. Sufficient design conditions are derived in the form of linear matrix inequalities. A numerical example is provided to verify the proposed techniques.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.177-185
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• 2009

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means(PFCM) 방법에 Gath-Geva(CG)의 방법을 적용하여 PFCM을 개선한다. 제안한 방법은 PFCM 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1519-1533
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• 2004

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제14권4호
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• pp.275-286
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• 2004

본 논문에서는 신규 터널노선과 교차하는 폐터널의 보강방식을 결정하기 위하여 의사결정기법을 검토하였고, 여러 가지 의사결정기법들 중에서 설문조사의 과정을 최소화 하고, 조사항목 별 정성적ㆍ정량적 특성을 모두 반영할 수 있도록 쌍대비교와 퍼지근사추론을 이용하여 폐터널의 보강방식에 대한 적정성을 평가하여 보았다. 페터널 보강방식을 선정하기 위하여 4개의 주 요인들 즉, 시공성, 경제성, 안전성, 유지관리성을 평가의 수단으로 사용하였고, 간단한 설문조사와 쌍대비교행렬을 이용하여 4가지 주 요인들의 가중치를 결정하였다. 퍼지근사추론은 4개의 주 요인별 평가점수를 산정 하는데 사용되어졌고, 이 결과들에 가중치를 반영하여 최종적인 폐터널의 보강방식을 선정할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.167-172
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• 2006

As ubiquitous devices are fast spreading, the communication problem between humans and these devices is on the rise. The use of context is important in interactive application such as handhold and ubiquitous computing. Context is not crisp data, so it is necessary to introduce the fuzzy concept. The proxity relation is represented by the degree of closeness or similarity between data objects of a scalar domain. A context manager of context-awareness system evaluates imprecise queries with the proximity relations. in this paper, a systematic proximity elicitation method are proposed. The proposed generation method is simple and systematic. It is based on the well-known fuzzy set theory and applicable to the real world applications because it has tuning parameter and weighting factor. The proposed representations of proximity relation is more efficient than the ordinary matrix representation since it reflects some properties of a proximity relation to save space. We show an experiments of quantitative calculate for the proximity relation. And we analyze the time complexity and the space occupancy of the proposed representation method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.65-71
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• 2013

본 논문은 센서 고장을 갖는 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 시스템의 샘플치 고장검출 관측기 설계 문제를 다룬다. 고장검출을 위해 T-S 퍼지 모델 기반의 관측기가 사용된다. $\mathfrak{H}$_ 성능 지수를 도입하여 고장에 가능한 한 민감한 관측기를 설계한다. 고장 판단 논리에 의해 고장 발생 여부를 확인할 수 있다. 관측기의 설계조건을 선형행렬부등식으로 제안한다. 모의실험에서 수치 예제를 통해 제안한 고장검출 기법의 효용성을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.534-536
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• 1999

Fuzzy Systems which are based on membership functions and rules, can control nonlinear, uncertain, complex systems well. However, Fuzzy logic controller(FLC) has problems; It is difficult to design the stable FLC and FLC depends mainly on individual experience. Although FLC can be designed using the error back-propagation algorithm, it takes long time to converge into global, optimal parameters. Well-developed linear system theory should not be replaced by FLC, but instead, it should be suitably used with FLC. A new methodology is introduced for designing THEN-PART membership functions of FLC based on its well-tuned state feedback controller. A example of inverted pendulum is given for demonstration of the robustness of proposed methodology.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.464-469
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• 2009

본 논문은 네트워크 상에서 구현되는 불확실 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 강인 안정화를 논의한다. 네트워크 기반 시스템에서 입력 지연은 필연적으로 발생하며 마코프 (Markov) 확률 과정으로 표현함을 가정한다. 강인 퍼지 관측기 기반 샘플치 제어기를 설계하기 위하여 입출력 단에 영차의 샘플/홀드를 가정하여 T-S 퍼지 시스템을 이산화하고 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현한다. 확률적 강인 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제29권4호
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• pp.389-395
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• 2012

The problem of spacecraft attitude control is solved using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). An ANFIS produces a control signal for one of the three axes of a spacecraft's body frame, so in total three ANFISs are constructed for 3-axis attitude control. The fuzzy inference system of the ANFIS is initialized using a subtractive clustering method. The ANFIS is trained by a hybrid learning algorithm using the data obtained from attitude control simulations using state-dependent Riccati equation controller. The training data set for each axis is composed of state errors for 3 axes (roll, pitch, and yaw) and a control signal for one of the 3 axes. The stability region of the ANFIS controller is estimated numerically based on Lyapunov stability theory using a numerical method to calculate Jacobian matrix. To measure the performance of the ANFIS controller, root mean square error and correlation factor are used as performance indicators. The performance is tested on two ANFIS controllers trained in different conditions. The test results show that the performance indicators are proper in the sense that the ANFIS controller with the larger stability region provides better performance according to the performance indicators.