• 전력전자학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.388-398
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• 1998

퍼지제어시스템에 영향을 미치는 요소들은 제어규칙, 소속함수, 퍼지추론, 비퍼지화 그리고 이 출력이득요소 이다. 구성요소들 각각에 의한 동조방법은 요소들 중 일부만을 동조하기 때문에 동조대상 이외의 요소들에 대한 오류와 파라메타의 부적절한 설정등에 의해 적절한 동조가 이루어지지 못할 수 있으며 각 요소들간의 상관관계를 고려하여 동조를 수행해야 하는 어려움이 있다. 입 출력단에서 작용하는 이득요소들은 제어시스템에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이들의 선정은 신중을 기해야 한다. 본 연구에서는 퍼지제어시스템의 동조를 위한 제어기 스스로 입 출력이득요소를 산출하는 방법과 퍼지제어기의 구성요소들에 의해 얻어진 초기의 제어값들을 원하는 목표치에 빨리 수렴할 수 있도록 동조하는 방법을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권7호
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• pp.14-19
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• 2020

확장성 보고서 언어인 XML기술을 회계보고 영역에 응용한 인터넷 표준인 XBRL에 기초한 회계정보처리 모형을 제안하고자 한다. 기업마다 문서의 특성이 상이하기에 의사결정자에게 유용한 정보를 제공하여야 한다는 회계의 목적에 비추어 그 중요성이 크다. 본 연구는 X-Hive 데이터베이스 내에 XBRL로 저장된 XML 계층구조를 기반으로 하는 데이터 마이닝 모형을 제안하고자 한다. 데이터마이닝 분석은 연관규칙으로 실험되었고 XBRL을 기반으로 DC-Apriori 데이터마이닝 방법을 Apriori알고리즘과 X쿼리를 결합하여 제안한다. 마지막으로 제안 모형의 타당성과 유효성에 대해서는 실험을 통해 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.35-41
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• 2000

This paper describes the design of fuzzy digital PID controller using a simplified indirect inference method. First, the fuzzy digital PID controller is derived from the conventional continuous-time linear digital PID controller,. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete-time fuzzy version of the conventional PID controller, which has the same linear structure, but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIIM is applied the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated that the proposed method provides better control performance than the one proposed by D. Misir et al.

• Journal of Communications and Networks
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• 제5권1호
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• pp.33-42
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• 2003

In this paper a two-stage maximum-likelihood (ML) detection structure for group detection in DS/CDMA systems is presented. The first stage of the receiver is a linear filter, aimed at suppressing the effect of the unwanted (i.e., out-of-grout) users' signals, while the second stage is a non-linear block, implementing a ML detection rule on the set of desired users signals. As to the linear stage, we consider both the decorrelating and the minimum mean square error approaches. Interestingly, the proposed detection structure turns out to be a generalization of Varanasi's group detector, to which it reduces when the system is synchronous, the signatures are linerly independent and the first stage of the receiver is a decorrelator. The issue of blind adaptive receiver implementation is also considered, and implementations of the proposed receiver based on the LMS algorithm, the RLS algorithm and subspace-tracking algorithms are presented. These adaptive receivers do not rely on any knowledge on the out-of group users' signals, and are thus particularly suited for rejection of out-of-cell interference in the base station. Simulation results confirm that the proposed structure achieves very satisfactory performance in comparison with previously derived receivers, as well as that the proposed blind adaptive algorithms achieve satisfactory performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.169-179
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• 2005

통계청에서 실시하는 사업체 기초 조사와 인구주택총조사 과정에 업체와 개인에 대한 정보를 기술한 자연어를 표준 산업/직업 코드를 할당하는 수동 코딩 작업이 필요하다. 수동 코딩 작업은 막대한 인건비와 비용을 초래하고 수동 코딩 전문가의 능력과 기분에 따른 작업 결과의 비일관성이 매우 큰 문제로 지적되고 있다. 본 논문은 수작업으로 구축한 규칙베이스를 사용하는 규칙 기반 방법과 수작업으로 분류한 데이터를 이용하는 자동 학습 방법을 통합한 한국어 산업/직업 표준 코드 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인구주택총조사 40만 레코드, 사업체기초조사 40만 레코드를 이용하여 학습되었고, 실험데이터를 이용하여 평가되었다. 10-best 성능 평가 결과 제안된 시스템은 인구주택총조사 직업분류 데이터에 대해서 76.63%, 인구주택총조사 산업분류 데이터에 대해서 82.249%의 성능을 보였으며, 사업체기초 조사 산업분류 데이터에 대해서는 99.68%의 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.293-304
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• 2011

본 연구는 NFC(Near Field Communication) 기술 기반의 세렌디피티 시스템의 설계와 구현을 목적으로 한다. NFC 기능이 탑재된 스마트폰은 계속 출시되고 있다. NFC 스마트폰의 보급으로 많은 장소에 NFC 태그가 설치되고 사용자들은 이를 터치하여 정보와 서비스를 제공받을 것으로 예상이 된다. 이러한 NFC가 활용되는 환경에서 사용자들이 어떤 NFC 태그를 터치할 때, 의외의 가치가 있는 발견을 하게 하는 세렌디피티(Serendipity) 서비스가 매우 핵심적인 생활 서비스로 등장할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 태그 터치 데이터베이스, 세렌디피티 사례 베이스 데이터베이스, 세렌디피티 Rule 패턴 데이터베이스, 사용자 프로파일 데이터베이스를 활용하여, 사용자가 NFC 태그를 터치하면 사용자가 흥미, 유용성, 새로움을 느낄만한 거래 정보, 컨텐트, 서비스를 부가적으로 제공하는 신개념 서비스인 세렌디피티 서비스를 설계하고 이를 위한 발생 가능한 시나리오와 시스템을 설계한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.1-16
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• 2000

본 논문은 웹 기반 전문가시스템의 구현 구조들을 분석, 장단점을 비교하고, 웹 서버의 부하를 절감할 수 있는 HTML을 이용한 역방향 추론기관의 구현 방안을 제시한다. 웹 환경 하에서 전문가 시스템을 구현하는 방안틀로는 CGI를 이용하는 방법, 웹 서버에 추론기관을 내장하는 방법, 외부 뷰어를 이용하는 방법, Java Applet을 이용하는 방법, 그리고 HTML을 이용하는 방법 등이있다. 이들은 시스템 개발, 시험, 확장, 이식, 유지보수의 용이성, 대규모 서비스 가능성 등에서 각기 장단점을 갖고 있다. 특히, HTML을 이용하여 역방향 추론을 구현하면 위의 장점들을 상대적으로 많이 누릴 수 있다. 따라서, 이 논문에서는 역방향 추론에서 진위형,OAV형 및 수치형 변수를 HTML과 JavaScript를 이용하여 표현하는 방안을 설명한 후 이를 바탕으로 HTML 방식의 전문가시스댐 설계 방법론을 제시한다. 또한, 기존 전문가시스템을 웹 기반으로 변환하기 위하여 기존 방식의 규칙베이스를 지식분석도로 바꾼 후 HTML 기반 전문가시스템을 생성하는 방법론도 설명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.257-263
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• 2005

현재 국내에서는 TMA(Tissue Mineral Analysis) 결과를 독자적이며 전문적으로 해석할 수 있는 의료 정보 데이터베이스가 없을 뿐 아니라, TMA 관련 데이터베이스가 있다 하더라도 의료기관에서 사용하기 어려운 매우 낮은 수준이므로 양질의 의료서비스를 제공하기 어려운 실정이다. 또한 국내에서 주로 사용되는 TMA 방법은 미국에 의뢰한 후 보내온 분석결과에 의존하게 되는데, 이때의 결과는 서구식 생활패턴에서 비롯된 데이터베이스에 의해 분석된 것이므로 동양인의 경우 특히 검사결과의 신뢰성 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 임상자료를 바탕으로 TMA 관련 국내 최초 지능적 의료정보시스템(ITS: Intelligent TMA Information System)을 개발하였다. ITS는 TMA 자료를 다단계 통계분석 방법에 의한 결성트리 분류기를 이용하여 분류하고 다중 퍼지 규칙베이스를 구축하여 복잡한 자료론 추론하도록 구축하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2354-2360
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.