• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73%-21.84%의 성능향상을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.23-28
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• 2011

본 논문은 무선 인지 센서 네트워크에서 2차 사용자를 위한 효율적 채널 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 러닝 오토메타와 퍼지 로직을 기반하고 있으며, 러닝 오토메타는 무선 전송 채널을 2차 사용자가 학습하여 그 결과를 채널 선택 확률값로 나타내며, 퍼지 로직은 최종 채널 선택을 위하여 다양한 입력 변수를 고려할 수 있도록 한다. 즉, 퍼지 로직은 러닝 오토메타의 결과인 채널 선택 학률값, 기사용자와 2차사용자 사이의 채널 SNR, 송수신 2차 사용자들 사이의 SNR값을 고려하여 다중의 가용 채널로부터 최적으로 전송 채널을 선택할 수 있도록 한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들 보다 높은 처리율(throughput)을 제공할 수 있음을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권1호
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• pp.43-50
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• 2009

최근 해양사고가 날로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 70%에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌 위험도 표시 시스템을 개발하였는데, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 충돌위험도 추정을 위해, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법의 두 가지를 비교 검토하였다. 실시간 충돌위험도 추정 알고리즘을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제27권6호
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• pp.605-614
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• 2021

Water inrush from fault is one of the most severe hazards during tunnel excavation. However, the traditional evaluation methods are deficient in both quantitative evaluation and uncertainty handling. In this paper, a comprehensive methodology method combined intuitionistic fuzzy AHP with a Bayesian network for the risk assessment of water inrush from fault in the subsea tunnel was proposed. Through the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process to replace the traditional expert scoring method to determine the prior probability of the node in the Bayesian network. After the field data is normalized, it is classified according to the data range. Then, using obtained results into the Bayesian network, conduct a risk assessment with field data which have processed of water inrush disaster on the tunnel. Simultaneously, a sensitivity analysis technique was utilized to investigate each factor's contribution rate to determine the most critical factor affecting tunnel water inrush risk. Taking Qingdao Kiaochow Bay Tunnel as an example, by predictive analysis of fifteen fault zones, thirteen of them are consistent with the actual situation which shows that the IFAHP-Bayesian Network method is feasible and applicable. Through sensitivity analysis, it is shown that the Fissure development and Apparent resistivity are more critical comparing than other factor especially the Permeability coefficient and Fault dip. The method can provide planners and engineers with adequate decision-making support, which is vital to prevent and control tunnel water inrush.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-35
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• 2007

개방된 환경에 배치된 센서 네트워크의 모든 센서 노드들은 물리적 위협에 취약하다. 공격자는 노드를 물리적으로 포획하여 데이터 인증에 사용하는 인증키와 같은 보안 정보들을 획득할 수 있다. 공격자는 포획된 노드, 즉 훼손된 노드들 통해 허위 보고서를 센서 네트워크에 쉽게 삽입시킬 수 있다. 이렇게 삽입된 허위 보고서는 사용자로 하여금 허위 경보를 유발시킬 수 있을 뿐만 아니라, 전지로 동작하는 센서 네트워크의 제한된 에너지를 고갈시킨다. Fan Ye 등은 이런 위협에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였는데, 이 기법에서는 허위 보고서에 대한 보안성과 소비 에너지양이 서로 대치되는 관계에 있기 때문에, 허위 보고서 검증을 위한 메시지 인증 코드의 수를 나타내는 보안 경계 값의 결정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 보안 경계 값 결정을 위한 퍼지 규칙 시스템을 제안한다. 퍼지 로직은 노드가 훼손되지 않은 인증키를 가지고 있을 확률, 훼손된 구획의 수, 노드의 잔여 에너지를 고려하여 보안 경계 값을 결정한다. 퍼지 기반 보안 경계 값은 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 보안 경계 값을 결정 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.7-10
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• 2003

In the field of financial technology, it is the U.S. initiative, and Japan is obliged to flattery in many respect. Currently Japan is in a too much defenseless situation that the economic structure is based on U.S. theory, In the conventional stochastic theory, it is also face that the prediction sometimes does not hit in the actual problem because it assumes a known probability distribution, none of which illustrates the real situation. A new research and development of management prediction support system is proposed based on fuzzy measures, that deals with the ambiguous, subjective evaluation by the people living in the real world well. Especially, the system will support venture, small and medium companies.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.111-118
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• 2016

Artificial intelligence (AI) is making computer systems intelligent to do right thing. The AI is used today in a variety of fields, such as journalism, medical, industry as well as entertainment. The impact of AI is becoming larger day after day. In general, the AI system has to lead the optimal decision under uncertainty. But it is difficult for the AI system can derive the best conclusion. In addition, we have a trouble to represent the intelligent capacity of AI in numeric values. Statistics has the ability to quantify the uncertainty by two approaches of frequentist and Bayesian. So in this paper, we propose a methodology of the connection between statistics and AI efficiently. We compute a fixed value for estimating the population parameter using the frequentist learning. Also we find a probability distribution to estimate the parameter of conceptual population using Bayesian learning. To show how our proposed research could be applied to practical domain, we collect the patent big data related to Apple company, and we make the AI more intelligent to understand Apple's technology.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권3호
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• pp.135-142
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• 2011

Unlike using the sequence-based representation for a chromosome in previous genetic algorithms for Bayesian structure learning, we proposed a matrix representation-based genetic algorithm. Since a good chromosome representation helps us to develop efficient genetic operators that maintain a functional link between parents and their offspring, we represent a chromosome as a matrix that is a general and intuitive data structure for a directed acyclic graph(DAG), Bayesian network structure. This matrix-based genetic algorithm enables us to develop genetic operators more efficient for structuring Bayesian network: a probability matrix and a transpose-based mutation operator to inherit a structure with the correct edge direction and enhance the diversity of the offspring. To show the outstanding performance of the proposed method, we analyzed the performance between two well-known genetic algorithms and the proposed method using two Bayesian network scoring measures.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권4호
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• pp.221-227
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• 2007

This paper introduces an on-line particle-filtering-based framework for failure prognosis in nonlinear, non-Gaussian systems. This framework uses a nonlinear state-space model of the plant(with unknown time-varying parameters) and a particle filtering(PF) algorithm to estimate the probability density function(pdf) of the state in real-time. The state pdf estimate is then used to predict the evolution in time of the fault indicator, obtaining as a result the pdf of the remaining useful life(RUL) for the faulty subsystem. This approach provides information about the precision and accuracy of long-term predictions, RUL expectations, and 95% confidence intervals for the condition under study. Data from a seeded fault test for a UH-60 planetary carrier plate are used to validate the proposed methodology.