• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.143-156
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• 2010

근거리통신망과 인터넷으로부터 유입되는 정보보호 위협이 증가하는 상황에 대처하기 위하여, 많은 기업들이 정보보호 시스템 구축을 고려하고 있다. 기업 내 의사결정자의 정보보호 도구 선택을 지원하기 위하여, 본 논문은 선형퍼지회귀분석 및 physical programming을 이용하는 세 가지 단계로 구성된 통합 프레임워크를 제안하였다. 첫째, 정보보호도구 선정 기준 및 평가 기준에 대한 전문가들의 상대평가 의견을 바탕으로, 각 정보보호 기준들 간의 관계를 정량화시키기 위하여 analytic hierarchy process 및 quality function deployment 방법을 적용하였다. 그리고, 선형퍼지회귀분석법을 활용하여 각 기준별 평가값을 산출하였다. 마지막으로, 정보보호 시스템의 품질, 정보보호 수준, 비용 등의 다수 목적함수를 효과적으로 고려하기 위하여, physical programming weights 알고리즘을 통하여 도출된 가중치에 기반한 목표계획법을 활용하여 가장 적절한 정보보호 도구를 선정하였다. 이와 같은 과정은 구체적인 예제를 통해 단계별로 설명하고 그 장점을 가시적으로 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 전문가 제공 정보에서 발생 가능한 노이즈를 효과적으로 제거함으로써, 전문가의 경험을 통한 표준 정보보호 기준의 확보와 수학적 최적화 방법을 통한 정확성 확보의 장점을 의사결정자에게 제공할 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.87-95
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• 1996

본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권1호
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• pp.15-22
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• 2009

자동운항 알고리즘은 인적요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 그러나, 대부분의 알고리즘이 수많은 선박이 입출항하는 항만근처의 실제 통항상황을 고려하여, 성능을 입증하지 않았기에, 실제 선박에 설치되어 운용된 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 퍼지 이론과 가변공간 탐색법 개념을 사용한 충돌회피 알고리즘을 고안하였다. 충돌회피 알고리즘은 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 현재시간(t=to)에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 퍼지 이론에 의한 충돌위험도를 계산하고 이를 바탕으로 회피를 위한, 행동공간을 구성한다. 두번째 단계에서는, 일정시간 이후($t=to+{\Delta}t$)의 타선 및 자선의 위치 및 속도를 추정하여, 다시 충돌위험도를 계산하는데, 이때는 변화된 위험도를 바탕으로 행동공간을 다시 재구성하게 된다. 세 번째 단계에서는, 추정된 행동공간들을 대상으로 최적화 기법을 사용하여, 가장 안전하고, 효율적인 회피경로를 결정하게 된다. 이와 같이 3단계로 구성된 충돌회피 알고리즘은 실시간으로 계산되어, 지속적으로 갱신된다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘을 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터에 구현하여, 대양항해 시나리오를 대상으로 성능시험을 수행하였다. 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 최종 선정된 회피경로는 Auto-pilot에 의해 자동운항 되도록 구성하였다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘의 특징과 성능시험 결과에 대해 소개한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.559-565
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• 2013

Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.281-292
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• 2016

The proposed scheme is based on the modified perturb and observe (P&O) algorithm combined with the sliding mode technique. A modified P&O algorithm based sliding mode controller is developed to study the effects of partial shade, temperature, and insolation on the performance of maximum power point tracking (MPPT) used in photovoltaic (PV) systems. Under partially shaded conditions and temperature, the energy conversion efficiency of a PV array is very low, leading to significant power losses. Consequently, increasing efficiency by means of MPPT is particularly important. Conventional techniques are easy to implement but produce oscillations at MPP. The proposed method is applied to a model to simulate the performance of the PV system for solar energy usage, which is compared to the conventional methods under non-uniform insolation improving the PV system utilization efficiency and allowing optimization of the system performance. The modified perturb and observe sliding mode controller successfully overcomes the issues presented by non-uniform conditions and tracks the global MPP. Compared to MPPT techniques, the proposed technique is more efficient; it produces less oscillation at MPP in the steady state, and provides more precise tracking.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1060-1069
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• 2016

In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.

• 유통과학연구
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• 제13권4호
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• pp.9-19
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• 2015

Purpose - This study focuses on the use of evaluative criteria software for imprecise market information, and product mapping relationships between design parameters and customer requirements. Research design, data, and methodology - This study involved using the product predicted value method, synthesizing design alternatives through a morphological analysis and plan, realizing the synthesis in multi-criteria decision-making (MCDM), and using its searching software capacity to obtain optimal solutions. Results - The establishment of product designs conforms to the customer demand, and promotes the optimization of several designs. In this study, the construction level analytic method and the simple multi attribute comment, or the quantity analytic method are used. Conclusions - This study provides a solution for enterprise products' multi-goals decision-making, because the product design lacks determinism, complexity, risk, conflict, and so on. In addition, the changeable factor renders the entire decision-making process more difficult. It uses Fuzzy deduction and the correlation technology for appraising the feasible method and multi-goals decision-making, to solve situations of the products' multi-goals and limited resources, and assigns resources for the best product design.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권1호
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• pp.1-6
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• 2007

The SVDD (support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. Recently, with the objective of generalizing the SVDD which treats all training data with equal importance, the so-called D-SVDD (density-induced support vector data description) was proposed incorporating the idea that the data in a higher density region are more significant than those in a lower density region. In this paper, we consider the problem of further improving the D-SVDD toward the use of a partial reference set for testing, and propose an LMI (linear matrix inequality)-based optimization approach to solve the improved version of the D-SVDD problems. Our approach utilizes a new class of density-induced distance measures based on the RSDE (reduced set density estimator) along with the LMI-based mathematical formulation in the form of the SDP (semi-definite programming) problems, which can be efficiently solved by interior point methods. The validity of the proposed approach is illustrated via numerical experiments using real data sets.