• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 95 KFIS Workshop Realization of Human Friendly System Based on Soft Computiong Techniques
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• pp.124-140
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• 1995

The merit of fuzzy rule based systems stems from their capability of encoding qualitative knowledge of experts into quantitative rules. Recent advancement in automatic tuning or self-organization of fuzzy rules from experimental data further enhances their power, allowing the integration of the top-down encoding of knowledge with the bottom-up learning of rules. In this paper, methods of self-organizing fuzzy rules and of performing defuzzification and inference is presented based on a multi-resolution radial basis function network. The network learns an arbitrary input-output mapping from sample distribution as the union of hyper-ellipsoidal clusters of various locations, sizes and shapes. The hyper-ellipsoidal clusters, representing fuzzy rules, are self-organized based of global competition in such a way as to ensute uniform mapping errors. The cooperative interpolation among the multiple clusters associated with a mapping allows the network to perform a bidirectional many-to-many mapping, representing a particular from of defuzzification. Finally, an inference engine is constructed for the network to search for an optimal chain of rules or situation transitions under the constraint of transition feasibilities imposed by the learned mapping. Applications of the proposed network to skill acquisition are shown.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.936-939
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• 1996

In this paper, two specially designed associative mapping memories, called Associative Mapping Elements(AME) and Multiple-Digit Overlapping AME(MDO-AME), are presented for learning of nonlinear functions including kinematics and dynamics of robot manipulators. The proposed associative mapping memories consist of associative mapping rules(AMR) and weight update rules(WUR) which guarantee generalization and specialization of input-output relationship of learned nonlinear functions. Two simulation results, one for supervised learning and the other for unsupervised learning, are given to demonstrate the effectiveness of the proposed associative mapping memories.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.501-517
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• 2014

이진 변환은 특정 장치에서 동작하도록 구성된 프로그램을 다른 장치에서 동작할 수 있도록 재구성하는 과정을 말한다. 이진 변환을 수행하기 위해서는 두 장치 사이의 변환 규칙을 생성하는 것이 매우 중요하다. 변환 규칙을 생성하는 방법은 직접 매핑과 간접 매핑으로 나뉜다. 직접 매핑은 성능을 위한 방법인 반면, 간접 매핑은 재목적성을 위한 방법이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에 적합한 직접 매핑 기반의 이진 변환을 수행한다. 그렇지만 재목적성 역시 중요한 요구사항이기 때문에, 재목적성을 고려한 직접 매핑 기반의 이진 변환 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 바탕으로 자동으로 변환 규칙을 생성하는 도구를 구현한다. 이 방법을 통해서 성능과 재목적성을 모두 고려한 변환 규칙을 생성할 수 있으며, 더 나아가 이진 변환을 수행하는데 소요되는 비용을 줄일 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1266-1269
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• 1993

The paper introduces a new method for fuzzy processing. The method allows handing a piece of information lost in the classic fuzzification process, and thus neglected by other methods. Processing the result after fuzzification is sustained by the interpretation that the input-output set mapping, specified by the IF-THEN rules, can be regarded as a direct mapping of their corresponding alpha-cuts. Processing involves just singletons as intermediary results, the final result being a combination of singletons obtained from fired rules.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3539-3547
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• 1999

KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) 시스템 생성 엔진을 위한 한국어 언어 정보를 구축하였다. KANT 시스템은 언어 중립적인 생성 엔진을 갖고 있기 때문에 한국어 언어 정보의 구축은 사실상 한국어 생성 모듈의 개발을 의미한다. 구축된 언어 정보는 개념별 한국어 대응 규칙, 범주별 한국어 대응 규칙, 한국어 사전 및 템플리트 선언, 한국어 문법 규칙, 한국어 어휘 유형, 한국어 어휘 규칙, 한국어 다시 쓰기 규칙 등으로 구성된다. 구축된 언어 정보를 이용해 KANT 시스템 개발 측이 준비한 118 문장 분량의 중간 언어 표현로부터 106 문장을 올바르며 완전한 한국어 문장으로서 생성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.35-47
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• 2011

본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권2호
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• pp.97-105
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• 2016

With the increasing demand for interoperability among existing learning resource systems in order to enable the sharing of learning resources, such resources need to be annotated with ontologies that use different metadata standards. These different ontologies must be reconciled through ontology mediation, so as to cope with information heterogeneity problems, such as semantic and structural conflicts. In this paper, we propose an ontology-mapping technique using Semantic Web Rule Language (SWRL) to generate semantic mapping rules that integrate learning resources from different systems and that cope with semantic and structural conflicts. Reasoning rules are defined to support a semantic search for heterogeneous learning resources, which are deduced by rule-based inference. Experimental results demonstrate that the proposed approach enables the integration of learning resources originating from multiple sources and helps users to search across heterogeneous learning resource systems.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.161-168
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• 2021

본 논문에서는 발성하고 있는 입 주변에 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 방사하고 되돌아오는 신호의 도플러 변이를 검출하여 발성음을 합성하는 무 음성 대화기술을 제안하였다. 무음성 대화 기술에서는 비 음성 신호로 부터 추출된 특징변수와 해당 음성 신호의 파라메터 간 대응 규칙을 생성하고 이를 이용하여 음성신호를 합성하게 된다. 기존의 무 음성 대화기술에서는 추정된 음성 파라메터와 실제 음성 파라메터간의 오차가 최소화되도록 대응규칙을 생성한다. 본 연구에서는 추정 음성 파라메터가 실제 음성 파라메터의 분포와 유사하도록 생성적 적대 신경망을 도입하여 대응 규칙을 생성하도록 하였다. 60개 한국어 음성을 대상으로 한 실험에서 제안된 기법은 객관적, 주관적 지표상 으로 기존의 신경망 기반 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권4호
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• pp.118-127
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• 1998

In this paper, we propose a voice personality transformation method which makes one person's voice sound like another person's voice. In order to transform the voice personality, vocal tract transfer function is used as a transformation parameter. Comparing with previous methods, the proposed method can obtain high-quality transformed speech with low computational complexity. Conversion between the vocal tract transfer functions is implemented by a linear mapping based on soft clustering. In this process, mean LPC cepstrum coefficients and mean removed LPC cepstrum modeled by the low dimensional vector are used as transformation parameters. To evaluate the performance of the proposed method, mapping rules are generated from 61 Korean words uttered by two male and one female speakers. These rules are then applied to 9 sentences uttered by the same persons, and objective evaluation and subjective listening tests for the transformed speech are performed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.369-372
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• 2019

세계 주요 자동차 회사들은 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 AUTOSAR 표준을 필수로 적용하고 있다. AUTOSAR 기반 소프트웨어의 기능은 러너블(runnable) 단위로 구현되며 이는 태스크에 매핑되어 동작하는데, 러너블-태스크 매핑은 시스템 오버헤드 발생과 러너블의 실제 수행 시점에 크게 영향을 미치므로 시스템 성능 측면에서 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 자동차의 제어를 보조하는 타겟 응용에 대하여 최적의 성능을 보이는 러너블-태스크 매핑을 찾고자 기존 연구에서 제안된 6개의 매핑 규칙을 적용하며, 기존 규칙의 한계점을 개선한 매핑 규칙을 제안하여 추가로 적용한다. Infineon 사의 AURIX 보드와 ETAS 사의 AUTOSAR 플랫폼 상에 타겟 응용을 구현하여 실험한 결과, 기존 매핑 규칙에 비해 개선된 규칙을 적용하였을 때 종단 간 응답시간이 21.23% 단축되었다.