• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.781-784
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• 1998

An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.13-21
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• 2002

퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권10호
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• pp.80-89
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• 1996

This paper proposes a new COA (center of area) defuzzifier that is working in the accurate and fast manner. The proposed COA defuzzifier involves both membership values and the spans of membership functions in clauclating a crisp value. In additon, it avoid division by replacing the COA calculation with the searching of the momentum equilibrium point. The moment equilibrium point is searched in the coarse-to-fine manner such that the moment computing points during the coarse searching are moved in the interval of fuzzy terms until they are reached at two adjacent fuzzy terms searching method accerlates the finding of the moment equilibrium point by O(M) mazimally when compared iwth the equal interval searching method of ruitz. In order to verify the accuracy of the proposed COA defuzzifier, the crisp values obtained form the proposed coarse-to-fine searching are compared with the precise crisp values from the arithmetic calculation. Application to the truck backer-upper control problem of the proposed COA defuzzifier is presented. The control performance is compared with that of the conventional COA defuzzifier in tems of the average tracing distance.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.375-389
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• 2000

Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.109-120
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• 1998

본 논문에서는 퍼지 벌레 검색과 최소-최대 군집화 알고리즘에 기반한 영상 영역화 기법을 제안한다. 전체 영상에서 에지 정보는 픽셀들의 공간 관계를 포함하게 되며, 이를 위해 목적 함수들의 인자를 조정하여 퍼지 벌레의 행동을 정의하며, 에지 정보를 검사하는 방법으로 퍼지 벌레값과 최소-최대 노드를 이용한다. 에지 추출을 사용하는 현재의 영역화 방법들은 수학적 모델에 기반한 매스크 정보를 필요로 하며, 매스크 연산으로 인하여 수행 시간도 많이 걸리게 된다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 퍼지 벌레의 검색에 따라 단일 연산을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘에서 필요한 범위의 크기를 스스로 결정하고 빠르고 강력한 계산을 수행하기 위해 최적해를 찾는 유전 알고리즘을 도입하고자 한다. 추가적으로, 영상의 그레이-히스토그램에서 퍼지 검색과 군집화를 수행하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 유전 퍼지 벌레 검색과 유전 최소-최대 군집화가 제안된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 히스토그램을 사용하여 적응적으로 양자화되며, 계산 시간과 메모리를 적게 요구하는 단일 검색 방법을 수행한다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권5호
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• pp.35-44
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• 1997

In this paper, a an algorithm that detects the endocardial boundary, expanding the region from endocardial cavity using fuzzy inference, is proposed. This algorithm decides the ventricular cavity by fuzzy inference in process of searching each pixel from the inside of left ventricle in echocardial image and expands it. Uncertainty and fuzziness exists in decision of endocardial boundary. Therefore, we convert the lingustic representation of mean, standard deviation, and threshold value that are characteristic variables of endocardial boundary to fuzzy input and output variables. And, we extract proposed method is robuster to noise than radial searching method that is highly dependent on center position. To prove the similarity of detected boundary by fuzzy nference, we used the measures of SIZE, correlation coefficient, MSD, and RMSE and had acquired reasonable results.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1138-1146
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• 1996

퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.646-654
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• 2006

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 사용자가 분류나 색인검색 방법 중 하나를 이용하여 원하는 검색결과를 찾지 못하면 다른 검색방법을 이용하여 찾을 수 있도록 대부분의 검색엔진에서는 두 가지 방법 모두 지원하고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당 분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 범주간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 범주체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 범주간의 합의관계를 유사한 하위범주로 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.674-679
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• 1998

In this paepr, we proposed a new way to make a pre-pruned searching tree for GO game moves from macroscopic strategy described in linguistic expression. The strategy was a consequence of macroscopic recognition of GO game situations. The definitions of fuzzy macroscopic strategy, fuzzy tactics and tactical sequences using fuzzy set are shown and its family, so called "multi level fuzzy set". Some examples are also shown.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제13권2호
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• pp.115-124
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• 1992

An algorithm has been proposed for the automatic detection of optimal epiand endocardial left ventricular borders from 2-D short axis echocardiogram which is degraded by noise and echo drop out. For the implementation of the algorithm, we modified Ballard's Generalized Hough Transform which can be applicable only for deterministic object border, and newly proposed Fuzzy Hough Transform method. The algorithm presented here allows detection of object whose exact shapes are unknown. The algorithm only requires an approximate model of target object based on anatomical data. To detect the approximate epicardial contour of left ventricle, Fuzzy Hough Transform was applied to the echocardiogram. The optimal epicardial contour was founded by using graph searching method which contains cost function analysis process. Using this optimal epicardial contour and average thickness imformation of left ventricular wall, the approximate endocardial line was founded, and graph searching method was also used to detect optimal endocardial contour.