• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.453-454
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• 2007

전력설비에 대한 부분방전 패턴인식은 결함의 차이에 따라 다양한 패턴의 차이를 보이고 있으며, 신경회로망을 비롯한 다양한 패턴인식 기법들이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이의 일환으로 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하여 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의 결합에 대해 부분방전 신호를 패턴인식하고자 한다. 부분방전 신호는 보이드 방전, 코로나 방전, 노이즈의 3개 클래스로 분류하게 되며, PRPDA 방법을 통해 556개의 입력 벡터와 3개의 출력 벡터를 가지며 총 120개의 패턴수를 가진다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권46호
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• pp.173-180
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• 1998

In conventional probability-based quality evaluation of products with qualitative characteristics, many factors that affect the evaluation are not easily represented quantitatively, because the relation between reliability of human evaluator and each of these factors is not clear. In order to evaluate the quality of product with qualitative characteristics quantitatively, in this paper, the relation is represented as the shape of possibility distribution function of fuzzy set on the interval [0,1]. Furthermore, fuzzy reasoning is used to obtain the estimates of quality characteristics. And, it is supposed that many quality characteristics affected by the above factors are connected with the final characteristic through hierarchical structures. Finally, using the estimates gained from the final evaluation, qualitative characteristics are evaluated by use of concept of pattern recognition.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.903-906
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• 1993

Lipreading through visual processing techniques help provide some useful systems for the hearing impaired to learn communication assistance. This paper proposes a method to understand spoken words by using visual images taken by a camera with a video-digitizer. The image is processed to obtain the contours of lip, which is approximated into a hexagon. The pattern lists, consisting of lengths and angles of hexagon, are compared and computed to get the fuzzy similarity between two lists. By similarity matching, the mouth shape is recognized as the one which has the pronounced voice. Some experiments, exemplified by recognition of the Japanese vowels, are given to show feasibilities of this method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권7호
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• pp.447-452
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• 2005

This paper presents a method that a mobile robot finds location of doors in complex environments and safely traverses the door PCA(Principal Component Analysis) algorithm using the vision information is used for a robot to find the location of door, PCA is a useful statistical technique that has found application in fields such as face recognition and image compression, and is a common technique for finding pattern in data of high dimension. Fuzzy controller using a sonar data is used for a robot to avoid obstacles and traverse the doors.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.766-776
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• 2001

다층 신경회로망의 모델의 구성은 적용분야에 따라서 임의로 선택되어지고, 최적의 모델 구 성은 긴 시간에 걸친 시행착오를 통하여 결정된다. 본 논문에서는 다층 신경회로망 모델의 은닉층 뉴런 수를 학습 과정에서 퍼지 규칙을 이용하여 최적화하는 방식을 제안하였다. 임의의 패턴 문제와 도립진자의 멥핑에 적용하여 제안한 알고리즘의 유용성을 비교 검토하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권1호
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• pp.151-167
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• 2015

Instrumentation on structural health monitoring system imposes critical issues for applying the structural monitoring system to real world structures, for which not only on the configuration and geometry, but also aesthetics on the system to be monitored should be considered. To illustrate this point, two real world structural health monitoring systems, the structural health monitoring system of Shenzhen Vanke Center and the structural health monitoring system of Shenzhen Bay Stadium in China, are presented in the paper. The instrumentation on structural health monitoring systems of real world structures is addressed by providing the description of the structure, the purpose of the structural health monitoring system implementation, as well as details of the system integration including the installations on the sensors and acquisition equipment and so on. In addition, an intelligent algorithm on stress identification using measurements from multi-region is presented in the paper. The stress identification method is deployed using the fuzzy pattern recognition and Dempster-Shafer evidence theory, where the measurements of limited strain sensors arranged on structure are the input data of the method. As results, at the critical parts of the structure, the stress distribution evaluated from the measurements has shown close correlation to the numerical simulation results on the steel roof of the Beijing National Aquatics Center in China. The research work in this paper can provide a reference for the design and implementation of both real world structural health monitoring systems and intelligent algorithm to identify stress distribution effectively.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.605-610
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• 2008

용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.319-331
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• 2022

The latest global COVID-19 pandemic has made the use of facial masks an important aspect of our lives. People are advised to cover their faces in public spaces to discourage illness from spreading. Using these face masks posed a significant concern about the exactness of the face identification method used to search and unlock telephones at the school/office. Many companies have already built the requisite data in-house to incorporate such a scheme, using face recognition as an authentication. Unfortunately, veiled faces hinder the detection and acknowledgment of these facial identity schemes and seek to invalidate the internal data collection. Biometric systems that use the face as authentication cause problems with detection or recognition (face or persons). In this research, a novel model has been developed to detect and recognize faces and persons for authentication using scale invariant features (SIFT) for the whole segmented face with an efficient local binary texture features (DLBP) in region of eyes in the masked face. The Fuzzy C means is utilized to segment the image. These mixed features are trained significantly in a convolution neural network (CNN) model. The main advantage of this model is that can detect and recognizing faces by assigning weights to the selected features aimed to grant or provoke permissions with high accuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.190-195
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• 2007

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.