• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.3-6
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• 2000

In this paper, ‘gesture’ is discussed as a means of human-friendly communication between man and machine. We classify various gestures into two Categories: ‘contact based’ and ‘non-contact based’ Each method is reviewed and some real applications are introduced. Also, key design issues of the method are addressed and some contributions of soft-computing techniques, such as fuzzy logic, artificial neural networks (ANN), rough set theory and evolutionary computation, are discussed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.218-224
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• 1998

본 논문에서는 컬러 모니터용 전자관(CDT; Color Display Tube)의 편향 요크(DY; Deflection Yoke)의 제조 공정상 오차가 발생시키는 컨버전스의 오차를 보정하기 위하여 붙이는 페라이트 박판(Ferrite Sheet)의 위치를 결정하는 규칙을 생성하는 박판을 붙여야 하는지 판단한다. 이를 러프 집합 이론을 이용하여 컨버전스 값을 조건부 속성으로, 페라이트 박판의 위치를 판단부 속성으로 하여 판단 테이블을 만들고 이때 발생하는 몇 가지 문제를 해결하여 최소화된 규칙을 찾아내는 방안을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1155-1158
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• 1993

Proficiency in creating a knowledge base is required for high accuracy fuzzy control. To overcome this a fuzzy inference method is proposed that take these membership functions from the probability densities showing the distribution of the mesurement values. And a method using a rough fuzzy knowledge base automatically created from the basic measurement data and tuned using the gradient method is proposed. In actual tests, these were applied to automatic high accuracy adjustment devices for magnetic head and for high frequency circuits with good results.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.27-36
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• 1998

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4549-4567
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• 2016

To cope with the complex electromagnetic environment of wireless communication systems, anti-jamming decision methods are necessary to keep the reliability of communication. Basing on the rule-reduced genetic algorithm (RRGA), an anti-jamming decision method is proposed in this paper to adapt to the fast channel variations. Firstly, the reduced decision rules are obtained according to the rough set (RS) theory. Secondly, the randomly generated initial population of the genetic algorithm (GA) is screened and the individuals are preserved in accordance with the reduced decision rules. Finally, the initial population after screening is utilized in the genetic algorithm to optimize the communication parameters. In order to remove the dependency on the weights, this paper deploys an anti-jamming decision objective function, which aims at maximizing the normalized transmission rate under the constraints of minimizing the normalized transmitting power with the pre-defined bit error rate (BER). Simulations are carried out to verify the performance of both the traditional genetic algorithm and the adaptive genetic algorithm. Simulation results show that the convergence rates of the two algorithms increase significantly thanks to the initial population determined by the reduced-rules, without losing the accuracy of the decision-making. Meanwhile, the weight-independent objective function makes the algorithm more practical than the traditional methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.202-209
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• 2002

본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.203-210
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• 2001

본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.29.2-29
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• 2001

For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제19권2호
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• pp.109-120
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• 1994

원자력시설의 비상사태 시 주변주민을 보호하기 위한 비상대응행위의 효과를 평가할 필요가 있다. 비상대응행위는 지역특성과 개인 행동특성에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있으므로, 비상대응행위를 나타내는 변수들은 특정 값을 갖기보다는 일정구간에 분포되는 값을 갖는다. 대부분의 기존 비상대응모델에서는 계산을 단순화시키기 위하여 가정을 통해 특정 값을 사용한다. 단순화 과정중에 필연적으로 정보의 손실이 발생되어 결과적으로 비상대응 모델은 큰 불확실성을 포함하게 된다. 피지이론은 변수의 불확실성을 계산에 포함시켜 엄밀한 계산을 통해 정보손실을 최소화시키면서 계산결과를 얻어낼 수 있는 수학적인 도구를 제공해 준다. 본 연구에서는 퍼지집합, 퍼지추론, 퍼지관계 등의 이론을 응용하여 원자력시설의 비상사태 시 비상대응효과를 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 모델의 장점은 언어변수를 이용하여 지역특성을 표현하고 전문가의 의견을 반영하여 비상대응효과를 평가하므로, 단순화 가정중에 유발되는 정보의 손실을 줄일 수 있는데 있다. 비상대응 모델내의 불확실한 변수에 대한 퍼지이론의 응용성을 개선하기 위해서는 전문가의 의견을 반영하여 변수들에 대한 적합한 멤버쉽 함수와 퍼지조건문을 확립할 필요가 있다.