• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.73-79
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• 2003

본 논문에서는 피치 검출과 퍼지화 패턴 매칭을 포함하는 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 개성을 표현하는 피치를 이용한 피치 패턴을 사용하고 음성의 파라미터는 2진화 스펙트럼을 사용한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함할 수 있도록 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지화 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.213-219
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• 2004

본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.522-533
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• 1999

본 논문에서는 피지 파라미터와 퍼지 추론을 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 시간영역에서 검출 알고리즘의 장점인 잡음에 강인함을 가진 PVPF 법을 제안하여 피치를 검출한다. 또한 화자 인식에서 특징량들의 애매성을 표현하고 인식하는 방법으로 퍼지 이론을 도입하였다. PVPF는 음의 시간적인 특징을 이용하여 국부적으로 봉우리와 골을 이룬다는 것을 이용한 계산량이 적고 잡음에 강인한 피치 검출법이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.49-55
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• 2002

본 논문에서는 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 시간적인 특징을 이용하여 시간 영역에서 분해력을 높이고 주파수 영역에서 잡음에 강인함을 갖는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 검출법을 제안하여 피치를 검출한다. 또한 화자 인식에서 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.51-57
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• 2000

본 논문에서는 피치와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 시간적인 특징을 이용하여 시간 영역에서 분해력을 높이고 주파수 영역에서 잡음에 강인함을 갖는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 검출법을 제안하여 피치를 검출한다. 또한 화자 인식에서 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1186-1191
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• 1991

This paper represents a new edge relaxation algorithm that enhances the noisy boundary informations in images. The proposed algorithm employes relaxation process that reduces or eliminates ambiguities of derivative operator response via contextual informations. The contextual informations are the neighborhood patterns of a central edge which are estimated using fuzzy pattern matching technique. The algorithm is developed on crack edges. Experimental results show that the proposed scheme is effective even for noisy images or low contrast images.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.63-71
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• 2011

본 논문은 퍼지추론을 이용하여 신경회로망의 필기체 숫자 인식 개선 방법을 제안하였고 실험을 통하여 확인하였다. 신경회로망은 학습 시간이 오래 걸리고, 학습한 패턴에서는 100% 인식률을 보였다. 그러나 신경회로망은 시험 패턴에서는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 실험결과 신경회로망의 인식률과 오인식률이 각각 초기 89.6%, 10.4%에서 90.2%, 9.8%로 각각 향상되었다. 특히, 숫자 3과 5에서 오인식률을 크게 감소시켰다. 실험에서 퍼지 소속 함수의 추출을 숫자의 밀도로 사용하였으나 필기체 숫자는 입력 패턴이 다양하기 때문에 다양한 특성을 추출하고 복합적으로 퍼지 추론을 사용해 더 나은 인식률을 높여야 한다. 또한 퍼지추론을 엄격하게 적용하기보다는 입력 패턴을 매칭 할 때 퍼지 추론을 적용하는 것을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.247-251
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• 1997

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.102.3-102
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• 2001

In this paper, we propose a novel method that can detect face region effectively with fuzzy theory and neural network We make fuzzy rules and membership functions to describe the face color. In this algorithm, we use a perceptually uniform color space to increase the accuracy and stableness of the nonlinear color information. We use this model to extract the face candidate, and then scan it with the pre-built sliding window by using a neural network-based pattern-matching method to find eye. A neural network examines small windows of face candidate, and decides whether each window contains eye. We can standardize the face candidate geometrically with detected eyes.