• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제5권3호
• /
• pp.200-205
• /
• 2005

The objectives of this study were to introduce the easiest and most proper applications of datamining in industrial processes. Applying datamining in manufacturing is very different from applying it in marketing. Misapplication of datamining in manufacturing system results in significant problems. Therefore, it is very important to determine the best procedure and technique in advance. In previous studies, related literature has been introduced, but there has not been much description of datamining applications. Research has not often referred to descriptions of particular examples dealing with application problems in manufacturing. In this study, a datamining roadmap was proposed to support datamining applications for industrial processes. The roadmap was classified into three stages, and each stage was categorized into reasonable classes according to the datamining purposed. Each category includes representative techniques for datamining that have been broadly applied over decades. Those techniques differ according to developers and application purposes; however, in this paper, exemplary methods are described. Based on the datamining roadmap, nonexperts can determine procedures and techniques for datamining in their applications.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제54권4호
• /
• pp.177-184
• /
• 2005

This paper proposes a improved investment priority decision method of the facilities considering the reliability of distribution networks. The proposed method decides a investment order of the facilities combining, by fuzzy rules, the investment priority decision of KEPCO and the priority decision considering reliability evaluation indices. Where reliability evaluation indices are SAIFI(System Average Interruption Frequency Index) and SAIDI(System Average Interruption Duration Index), as referred to evaluation index for sustained interruption. The reliability analysis method of distribution networks applied in this paper utilizes analytic method, where the used reliability data is historical data of KEPCO. Particularly, we assumed that the failure rate increased as the equipment ages. To verify the performance of the proposed method, we applied it with the planned projects to reinforce the weak facility electrical facilities in KEPCO in 2004. The evaluation result showed that, under a limited budget, the reliability of the KEPCO in the Busan region using the proposed method can be enhanced than using the conventional KEPCO's method. Therefore, the results verify the proposed method can be efficiently used in the actual priorities method for investing the electrical facilities.

• 정보처리학회지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.56-75
• /
• 2004

In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제12권3호
• /
• pp.250-255
• /
• 2012

Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1503-1517
• /
• 1994

형상의 제한이 없는 장애물들로 구성된 미지의 2차원 환경에서 주어진 목표점을 향하는 로보트의 효율적인 경로를 생성하기 위한 지능적인 경로를 생성하기 위한 지능적 운동 계획 시스템을 제안하였다. 지능적 운동 계획 시스템은 지능적인 운동을 만들어 내기 위한 세 가지의 성분으로 이루어져 있으며, 불연속 경계 방식에 기초한 실시간 경로계획 알고리즘과, 경험적인 지식을 표현하기 위한 퍼지 신경회로망 판단 시스템, 그리고 기억의 손실과 보장 기능이 있는 외부 지도 생성 기술로 나뉘어진다. 먼저 실시한 경로 계획 알고리즘 부분에서는 중간 목표점을 생성하기 위한 행동 기준 구성 방식을 이용한다. 각 행동약식은 새롭게 제안된 실시간 충돌회피 얄고리즘인 불연속경계 방식을 이용하여 독립적으로 중간 목표점을 생성할 수 있다. 중간 목표점을 수행하기 위하여 퍼지 신경회로망 판단 시스템을 이용하였으며 지능적인 판단을 위한 경험적인 규칙들은 퍼지 신경회로망 내에 삽입되어 있다. 마지막 부분은 외부 환경 지도를 생성하기 위한 기억의 손실과 보강기능이 있는 기억 기술로서, 격자 공간 내에서 활성된 모든 기억 소자들의 활성 값은 점진적으로 감소하며 결국에는 모든 기억이 사라진다. 그러나 기억 소자가 재활성 되었을 때는 퍼지 규칙을 이용하여 더욱 길어진 활성 시간을 갖게 되므로 충분한 이동 후에는 동적인 장애물들이 존재하여도 고정적인 외부 환경 지도를 생성한다. 다양한 예제를 통하여 제안된 지능적 운동 계획 시스템이 여러 형태의 장애물들로 구성된 미지의 환경속에서 주어진 목표점에 효율적으로 도달할 수 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.487-496
• /
• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.18-35
• /
• 1993

가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.65-71
• /
• 2009

1990년대 말부터 인터넷의 급속한 발전으로 인해서 쌍방향 커뮤니케이션 광고, 홍보, 온라인 음악, 동영상 영화, e-Book 등 디지털 콘텐츠의 유통이 활발하게 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 인터넷과 TV 의 결합으로 탄생한 IP TV 가 등장하면서 쌍방향 디지털 콘텐츠 산업이 미래의 핵심 산업으로 각광을 받고 있다. 그러나, 이러한 쌍방향이 가져다준 불법 성인광고사이트, 불법 게시판, 불법 광고의 쇼핑몰, 불법 음악 복제, 동영상 복제 등 IPTV 등장으로 인한 부정적이 측면도 항시 우리 주변에 있다는 인식도 해야한다. 예를 들면 인터넷에서 운영되던 소리바다에 대한 음악저작권 문제가 검찰로부터 기소 결정으로 인해서 디지털 문화 콘텐츠 저작권 문제가 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 현황 및 문제점을 알아보고, 이러한 문제점을 해결하기위해서 지능을 이용한 쌍방향 커뮤니케이션, 광고, 홍보 등 디지털 콘텐츠의 실무사례와 학생들의 취약과목 분석을 위한 모의실험을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권5_6호
• /
• pp.540-549
• /
• 2003

협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.1-9
• /
• 2009

본 논문은 게임 또는 애니메이션과 같이 가상 환경 속에서의 군중 행동을 구현함에 있어 군중 전체의 움직임을 제어하기보다는 군중을 구성하고 있는 각 개체들의 감정요소를 개별적으로 제어하는 방식을 사용함으로써 군중의 형태 및 행동 양식에 사실감과 다양성을 부여하는 새로운 방안을 제시한다. 인간의 행동을 모사하기 위해 군중을 구성하고 있는 개체들이 각자의 감정과 기질에 따라 이동경로를 결정하도록 행동패턴을 설계한다. 제안된 방법은 군집을 구성하는 개체들이 제각기 주어진 기질과 환경에 따라 변화하는 감정을 기반으로 이동 경로뿐 아니라 군집간의 이동을 자유롭게 결정하기 때문에 다양한 군집이동을 표현할 수 있다. 이를 위해, 감정과 기질을 정의하고 행동제어 규칙을 정의한다. 또한 인간의 감정과 같은 모호한 정보를 처리하기 위하여 퍼지이론을 적용함으로써 기질과 감정에 대한 모호한 언어적 표현을 자연스럽게 정의하도록 한다. 실험을 통해 제안된 방법으로 자연스럽고 다양한 형태의 군중 시뮬레이션이 가능함을 보인다.