• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.417-423
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법을 선박의 조타 시스템에 적용하여, 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 지능형 조타 제어 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여, 항해사의 언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현한다. 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가 규칙을 제시하였다. 또한, 구축된 선박조종 시뮬레이터에 제안된 시스템을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.93-97
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법을 선박의 조타 시스템에 적용하여, 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 지능형 조타 제어 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여, 항해사의 언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현한다. 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구축된 선박조종 시뮬레이터에 제안된 시스템을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.560-574
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• 2011

In this paper, we propose a hybrid method of Machine Learning (ML) algorithm and a rule-based algorithm to implement a lightweight Named Entity (NE) extraction system for Korean SMS text. NE extraction from Korean SMS text is a challenging theme due to the resource limitation on a mobile phone, corruptions in input text, need for extension to include personal information stored in a mobile phone, and sparsity of training data. The proposed hybrid method retaining the advantages of statistical ML and rule-based algorithms provides fully-automated procedures for the combination of ML approaches and their correction rules using a threshold-based soft decision function. The proposed method is applied to Korean SMS texts to extract person's names as well as location names which are key information in personal appointment management system. Our proposed system achieved 80.53% in F-measure in this domain, superior to those of the conventional ML approaches.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권8호
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• pp.106-112
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• 2000

Cognition and control of grinding trouble occurring during the grinding process are classified into a quantitative knowledge which depends on experimental data and qualitative knowledge which relies on skiful engineers. grinding operations include a large number of functional parameters since there are several ways of coping with ginding trouble. One is the qualitative method which depends on empirical knowledge utilizing the skilful experts from the workshop the other is the quantitative method which utilizes the experimental data obtained by sensor. But they are all difficult to accomplish from the grinding trouble-shooting system The reason is that grinding troubles are not accomplish from the grinding trouble-shooting system,. The rason is that grinding troubles are not easily controlled in the quantitative method and therefore trouble-shooting has mainly relied on the knoledge of skiful engineers. Thus there is an important issue of how a grinding touble-shooting system can be designed and what knowledge is utilized among the large amount of grinding trouble information. In this paper basic strategy to develop the grinding database by taking rule-based model which is strongly depended upon experience and intuition is described.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권6호
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• pp.415-424
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• 2004

In this paper, we introduce and investigate a new category of rule-based fuzzy inference system based on Information Granulation(IG). The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of “If..., then...” statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The form of the fuzzy rules comes with three types of fuzzy inferences: a simplified one that involves conclusions that are fixed numeric values, a linear one where the conclusion part is viewed as a linear function of inputs, and a regression polynomial one as the extended type of the linear one. By the nature of the rule-based fuzzy systems, these fuzzy models are geared toward capturing relationships between information granules. The form of the information granules themselves becomes an important design features of the fuzzy model. Information granulation with the aid of HCM(Hard C-Means) clustering algorithm hell)s determine the initial parameters of rule-based fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial function being used in the Premise and consequence Part of the fuzzy rules. And then the initial Parameters are tuned (adjusted) effectively with the aid of the improved complex method(ICM) and the standard least square method(LSM). In the sequel, the ICM and LSM lead to fine-tuning of the parameters of premise membership functions and consequent polynomial functions in the rules of fuzzy model. An aggregate objective function with a weighting factor is proposed in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. Numerical examples are included to evaluate the performance of the proposed model. They are also contrasted with the performance of the fuzzy models existing in the literature.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-34
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• 2006

최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.77-86
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• 1996

데이타베이스 관리 측면에서 데이타의 무결성은 매우 중요한 의미를 가진다. 따라 서 특정의 데이타베이스 구축시 무결성 규정들을 반드시 고려하여야 하며, 데이타베이 스의 무결성 유지를 위해 데이타베이스 관리자는 지속적으로 데이타베이스의 내용을 감시하면서 데이타의 무결성을 저해하는 요소가 발생될경우 이를 제거해 주어야만 한 다.그러나 이러한 무결성 유지 작업은 응용 영역 데이타의 양이 증가 할수록 더욱 복잡해지며 또한 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 규칙 기반 데이타베이스 검증 시스템을 제시한다. 제시 하는 규칙 기반 데이타베이스 검증 시스템은 문제 영역 모델로부터 필요한 데이타 베이스와 무결성 유지를 위한 규 칙들을 생성하고, 추론 시스템과 데이타베이스의 결합을 통해 데이타베이스의 무결성 검증 작업을 수행한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.294-300
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• 2006

This case study shows constructing the knowledge-based system using a rule-based approach for detecting transactions regarding money laundering in the Korea Financial Intelligence Unit (KoFIU). To better manage the explosive increment of low risk suspicious transactions reporting from financial institutions and to conjugate data converged into the KoFIU from various organizations, the adoption of a knowledge-based system is definitely required. We designed and constructed the knowledge-based system for anti-money laundering by committing experts of each specific financial industry co-worked with a knowledge engineer. The outcome of the knowledge base implementation shows that the knowledge-based system is filtering STRs in the primary analysis step efficiently and so has made great contribution to improve efficiency and effectiveness of the analysis process. It can be said that establishing the foundation of the knowledge base under the entire framework of the knowledge-based system for consideration of knowledge creation and management is indeed valuable.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권8호
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• pp.1119-1126
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• 1995

The construction of rule-base for a nonlinear time-varying system, becomes much more complicated because of model uncertainty and parameter variations. Furthemore, FLC does not have an ability of adjusting rule- base in responding to some sudden changes of control environments. To cope with these problems, an auto-tuning method of the fuzzy rule-base is required. In this paper, the GA-based Fuzzy-Neural control system combining Fuzzy-Neural control theory with the genetic algorithm(GA), which is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed. The tuning of the proposed system is performed by two tuning processes(the course tuning process and the fine tuning/adaptive learning process). The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using a two degree of freedom robot manipulator.