• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권3호
• /
• pp.18-31
• /
• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.1-27
• /
• 2012

본 연구는 인천항의 항만클러스터화와 이를 포괄하여 인천항의 포트비즈니스밸리 구축을 위한 전략과 실행과제 도출하는 것을 목적으로 한다. 다시 말해 기존의 항만클러스터 개념을 포괄하여 타 경쟁항만들이 지향하고 있는 포트비즈니스밸리 구축에 대한 인천항의 목표 및 개발방향을 제시하고 보다 현실적인 인천항 포트비즈니스밸리 구축 모형과 그에 따른 가장 시급한 추진전략을 도출하는 것으로 한다. 인천항은 그동안 높은 성장률을 기록함에도 불구하고, 부가가치 창출이 미약한 석유가스, 모래, 석탄 등의 단순 수입화물의 처리형태를 보이고 있다. 무엇보다 항만배후단지의 입주기업의 부가가치 활동이 부진하고, 항만관련산업이 도시전역에 분산되어 공간적 집적화가 부족하였다. 또한 자유무역지정구역의 기능이 미흡과 항만과 산업단지간 연계성의 부족과 인천지역 제조업의 기능약화로 인해 물동량의 창출기반이 약화되고 있다. 이러한 배경하에 인천항 포트비즈니스밸리는 인천항과 인천공항과 함께 수도권 지역의 산업클러스터를 지원하여 인천지역의 산업발전과 지역경제 활성화를 도모하는 방향으로 추진한다. 도심 비즈니스 클러스터, 공항만 복합물류밸리, 산업물류밸리, 첨단복합 물류밸리 등 인천항만의 세부 권역별 전략을 추진이 필요하다. 이에 본 연구는 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위해 항만클러스터의 개념과 인천항의 포트비즈니스밸리 구축 가능성을 검토하고 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 모형 설정하였다. 또한 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 구성요인과 각각의 추진전략을 도출하고 항만관련 전문가를 대상으로 퍼지계층분석을 실시하여 가장 시급히 추진해야할 전략을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.749-754
• /
• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.685-693
• /
• 2017

본 연구는 인구와 주요시설들이 집중되어 있는 도시지역에 국지성 폭우가 발생했을 경우, 용도지역별로 침수 피해에 대한 위험도를 등급화하여 효율적으로 대처하기 위해 연구하였다. 창원시를 대상으로 토지이용의 제도적 기반이 되는 용도지역과 재산 가치를 추정할 수 있는 공시지가, 그리고 건축물의 피해 면적과 밀도를 추정하기 위한 용적률 등에 대한 자료를 확보하여 Fuzzy모형을 통해 동일한 침수면적이 발생했을 경우 사회 경제적 피해에 대한 민감도를 파악함으로써 용도지역별로 피해 정도를 위험등급화를 하였다. 분석결과 창원시의 5개 구(마산합포구, 마산회원구, 성산구, 의창구, 진해구)에서 용도지역별 침수피해 순위는 상업지역, 주거지역, 공업지역, 녹지지역 순으로 동일하게 나타났으며, 이는 상업지역이 공시지가와 용적률이 가장 높아 침수 피해에 대한 재산 피해가 높기 때문으로 판단된다. 하지만 마산회원구와 성산구의 세부적인 분석결과에서 앞선 결과와는 상이한 것을 볼 수 있었는데, 지역의 환경 및 특성에 따라 용도지역별로도 침수위험등급이 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서 도출된 결과물은 향후 도시계획과 연계하여 토지이용계획 수립 시 도시 침수피해를 줄이기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 도시 지역 개발 계획 수립 시 침수 피해 정도를 사전에 예측할 수 있다. 또한, 기후변화와 도시화라는 이슈와 함께 폭우 발생 시 도시 내수침수 저감에 기여하기 위한 대책으로 토지이용 부문이라는 새로운 대책을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.95-105
• /
• 2019

해운경기 침체를 극복하지 못한 기업경영의 실패는 해운산업과 관련된 전후방산업 전반에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 선사, 화주, 항만 관련 기관들을 대상으로 전문가 조사를 실시하여, 선사 및 화주 상생을 위한 정부의 정책지원 방안을 도출하는 것을 연구의 목적으로 한다. CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relation)을 연구방법으로 사용하여 정부정책 우선순위를 제시한다. 연구결과 전체 14개 정책 가운데 "화주의 선사 또는 선박 지분 참여 확대 (0.102)"가 가장 높은 순위를 보였고, 다음으로 "국내 화주 중심의 서비스 품질 강화(0.101)", "컨테이너 화물 장기 운송계약 모델 마련(0.085)"등을 중요하게 인식하는 것으로 나타났다. 선주 및 화주 상생을 통한 한국해운의 회생을 위해서는 올바른 정부정책수립 및 우선순위 선정을 통한 정책집행이 중요한데, 본 연구를 통하여 정책과 우선순위를 제시한 점에 기여도가 있다. 향후 연구에서는 해운산업 이해 집단 간 인식차이를 비교한 구체적인 분석이 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.119-142
• /
• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제17권3호
• /
• pp.61-70
• /
• 2016

건설사들은 국내 건설 경기 침체에 따라 해외 사업을 물색하고 건축, 토목, 플랜트 등 다양한 사업을 수주하여 진행해오고 있다. 해외 건설 공종 중 플랜트 공종은 지난 10년간(2005년~2014년) 전체 수주금액 중 평균 68.9%를 차지하며 국내 건설기업의 주력 공종으로 자리잡고 있다(해외건설협회). 그러나 플랜트 사업은 저가수주로 인해 최근 10년간 해외플랜트 수주 상승세와는 다르게 수익률은 저하되고 있으며 최근 미 금리 인상과 유가하락 장기화로 인해 플랜트 사업의 발주량은 더욱 저하될 것으로 예측되고 있어 향후 플랜트 사업 수주 경쟁은 더 심화될 것으로 전망되고 있다. 이러한 상황 속에서 기업이 지속적인 경쟁우위에 서기 위해서는 먼저 현재 국내 기업의 강점과 약점을 파악하여야한다. 따라서 본 연구는 국내 기업의 플랜트 사업 수행 내부역량을 분석하기 위해 자원기반이론을 바탕으로한 VRIO모델을 기반으로 사업 내부역량 평가 프레임워크를 개발하였다. 사업 내부역량 평가 프레임워크는, 문헌고찰을 통해 사업 수행단계 별(사업기획 및 계획, 설계, 구매조달, 시공) 지표를 도출하고 각 지표를 자원기반이론을 바탕으로 한 VRIO모델을 기준으로 전문가의 설문을 통해 우선순위 및 경쟁력수준을 도출하는 절차로 개발되었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.263-269
• /
• 2007

적조는 1994년 이전에는 남해에서 산발적으로 발생했으나, 1995년 이후로는 주기적으로 발생하고 있으며, 발생지역 또한 남해와 동해 전역으로 넓게 퍼지고 있다. 이에 따라 적조의 연구 분야도 다양한 변화를 격고 있으며, 적조를 모니터링하기 위해 원격지 센싱, GIS, 퍼지 모델 시스템 등의 다양한 기술들이 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조와 해양 생물학적 인자 데이터를 수집하는 적조 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현시키기 위한 핵심 기술로 알려져 있으며 다른 지역의 센서들로부터 기상관측과 환경 탐색을 위한 데이터를 수집하는데 사용된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조 데이터 베이스를 효율적으로 설계함으로써 적조 모니터링 소프트웨어와 웹서비스를 제공하는 것에 관한 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권6호
• /
• pp.155-164
• /
• 2004

최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.801-806
• /
• 2004

감성 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술이지만, 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 낡아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술에서 얼굴 영상을 분석하는 기술 개발이 필요하다. 하지만 얼굴분석을 어려움으로 인해 많은 연구가 진행 중이다. 된 논문에서는 감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 영상 분석 알고리즘은 얼굴 영역 추출 알고리즘과 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘으로 구성된다. 얼굴 영역 추출 알고리즘은 다양한 조명 조건에서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있는 퍼지 색상 필터를 사용한 방법을 제안하였다. 또한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘에서는 가상 얼굴 모형을 이용함으로써 보다 정확하고 빠른 얼굴 구성 요소 추출이 가능하게 하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 각 알고리즘들의 수행 과정을 살펴보았으며 그 성능을 평가하였다.