본 논문에서는 삼각함수와 양자화 된 삼각 퍼지함수를 가중퍼지평균(WFM: Weighted Fuzzy Mean)에 적용하여 비교하였다 또한 잡음의 특성에 따라서 영상에 포함된 잡음을 완전히 제거할 수 없는 단점을 개선하기 위하여, 계층적 구조의 결정기반 신경회로망(DBNN: Decision Based Neural Network)에 퍼지알고리즘을 적용하여서, 영상에 포함된 잡음을 제거하고 동시에 정보의 손실을 최소화하고 최적의 정보를 얻을 수 있는 고속 가중 퍼지결정 신경회로망(FDNN: fuzzy Decision Neural Network)을 구현하였다. 그리고 모의실험을 통하여 WFM과 FDNN의 성능을 비교하였으며, 보트(boats)의 영상에 대한 평균자승오차 (MSE:Mean Square Error)를 비교한 결과 제안된 FDNN이 우수함을 확인하였다.
In this paper, we consider a problem of asymptotic output regulation of a class of uncertain nonlinear systems by output feedback. The system under consideration is in the Parametric-Pure-Feedback Form, which does not satisfy the existing conditions such as the triangularity condition or the Lipschitz condition. We propose a linear output feedback controller with a scaling factor, which asymptotically regulates the output of the considered system.
In this paper, after we got to realized FDNN (fuzzy decision neural network) applied the quantization triangularity fuzzy function to DBNN(decision based neural network) of a hierarchical structure for image process, we could esign hardware of the realized FDNN. Also it is normalized the standard image and the input image as the same size. We are applied DWW algorithm which selected the closest value with finding similarity of an interval image by this distance to FDNN. So we could calulated in terms of distance to weight of pixel which composed two image and eliminated the nise of image, minimized the lost of information, obtained the optimal information. It is designed hardware of high speed weighted FDNN using COMPASS tool. Aslo, the total circuit is realized as gates of 61,000 and could show to superiority of FDNN using the simulation.
We consider single-input nonlinear systems with unknown unmodelled time-varying parameters or disturbances which are bounded. The main goal is to identify classes of uncertain systems for which the control exist and to provide constructive design procedures. Assuming that the undisturbed nominal system ( ,g) is partially state feedback linearizable, that a strict triangularity condition, a linear parametrization condition, and {{{{ { G}_{r-1 } }}}} hold for the uncertain terms, and that some condition is satisfied in the transformed partially linear system, we design an adaptive regulating dynamic control. At first, we identify classes of nonlinear uncertain systems and give a systematic procedure for the design of a robust regulation for the nonlinear systems.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 위치인식 시스템을 제안하였다. 위치를 지정한 다수의 고정노드를 구성하고, 이동노드로부터 수신되는 RSSI를 측정한다. LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크의 학습을 위해 정해진 위치 정보를 목표값으로 하여 고정노드에서 측정된 RSSI를 입력으로 사용하여 학습을 진행한다. 실내에 고정노드를 배치하고, 실험을 통해서 삼각측량법과 위치 추적 성능을 검토하였다.
The purpose of this study was to examine the symbolic meaning of oriental numbers based on Yin-Yang(陰陽) theory. Based on the thought of Yin-Yang Wu-Hsing(陰陽五行), the number was divided the number of the heaven (positive number) 1, 3. 5, 7, 9 from the number cf the earth(negative number) 2. 4, 6, 8, 10. It was descrived very well in the dress and its ornaments and the folk customs. In the costume of the Court, there were 9, 7, 5, 3 patterns costume for the king and queen. Even though an even number, 12 patterns costume for the emperor symbolized 12 months and made it of the principal of the universe. Korean traditional costume Han-bock(韓服) was formed with the three dimentional principal of circle (圓.$\bigcirc$), square(方.$\square$) and triangularity(角.$\Delta$). In the middle of odd numbers, number 3 was regarded as a holy number of the heaven (天), the earth(地) and a man(人). Taken for a highest number. number 3 had the symbolism of wishes for good fortune. Number 10 and number 100, which meant the fullness and the long life, were used regularly. With Ten longevity patterns(十長生紋), the feast of a hundred-day-old baby, our race prayed for the healthy long life. As mentioned above. the symbolism of the number though the costume prefered the positive number to the negative one. Accommodating to the universal principal and the cycle. The deep meaning and the symbolism of the number has been implied the mental wishes.
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 소속 함수와 웨이브렛 기저를 이용한 효과적인 얼굴 표정 인식 LDA 융합모델을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최적의 영상을 얻기 위해 퍼지 웨이브렛 알고리즘을 수행하고, 표정 검출은 얼굴 특징 추출단계와 얼굴표절인식 단계로 구성된다. 본 논문에서 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 적용하여 고차원에서 저차원의 공간으로 변환 후, LDA 특성을 이용하여 클래스 별호 특징벡터를 분류한다. LDA 융합 모델은 얼굴 표정인식단계는 제안된 LDA융합모델의 특징 벡터에 NNPC를 적응함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.
본 논문은 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기를 위한 피치 검출기의 설계 방법과 전이 시점을 검출하고 그 값을 기준으로 유/무성음 변환 구간에 대한 합성 윈도우를 달리하여 효과적인 파형 보간이 이루어지도록 하기 위한 방법을 제안하였다. 하모닉-CELP 부호화기에서 유성음 구간은 과거와 현재 프레임의 표준 파형을 보간하여 이루어지므로 전이 구간에서 피치 주기가 반으로 줄거나 두 배로 예측되어질 경우, 피치주기의 심한 변화량에 의해 파형 왜곡 및 프레임 경계에서의 불연속을 발생시킨다. 또한 하모닉 합성을 할 때 삼각 윈도우에 의한 중첩-합산 (overlap-add) 방법을 사용하기 때문에 전이 구간에서 유성음 구간의 신호가 순간적인 증가 (감소)를 할 경우 삼각 윈도우의 영향으로 합성 여기 신호가 선형 증가 (감소) 하는 단점이 있다. 우선 피치 검출기의 설계는 정확한 피치의 검출을 하되 피치 더블링에 의한 프레임 불연속성을 막기 위해 1차 혼성 검색법을 사용하였으며, ACF에 의한 2차 검색으로 피치의 정확도를 높였다. 그리고 삼각 윈도우에 의해 합성 파형이 선형 증가하던 문제는 웨이블렛에 의해 검출된 GCI를 이용하여 전이 시점을 검출한 후, 그 값을 기준으로 사다리꼴 윈도우 설정을 하여 해결하였다. 실험 결과 파형 보간 코더에서 가장 문제가 되었던 피치 더블링이 사라졌으며, 피치 검색 오차율은 ACF 검출법에 비해 5.4% 개선되었고 웨이블렛에 의한 검출법에 비해 2.66% 개선되었다. 전이 구간에서의 MOS값은 0.13 향상되었다.
본 연구는 초등학교 6학년 영재학급 학생들이 정다면체 및 삼각다면체의 쌍대 관계를 탐구하면서 입체도형의 구성 요소를 통해 쌍대 관계를 어떻게 인식하고 이미지화하여, 결과적으로는 어떤 시각화 방법을 사용하는지 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 인천과 서울지역에 거주하는 총 4개 학급 60명의 학생들이 대상으로 학습지를 분석하였으며, 이들 중 소속 학급 내 성취 수준이 중상 이상인 12명의 학생들을 대상으로 관찰 및 면담을 통해 사고 과정을 보다 상세히 분석하였다. 다면체의 쌍대 관계를 탐구하는 과정에 필요한 구성요소에는 면, 꼭짓점, 모서리의 개수라는 일차적인 요소가 존재하고 한 면에 모인 꼭짓점의 수, 한 꼭짓점에 모인 면의 수라는 이차적인 요소가 존재한다. 일반적인 학생들은 구성 요소들의 개수에 집중하여 유사점 구별이라는 방법을 주로 사용하는데, 이 경우 정다면체의 쌍대관계는 쉽게 인식하였다. 하지만 삼각다면체의 쌍대관계까지 인식해 낸 학생들의 경우는 한 단계 더 나아가서 입체의 이미지를 떠올리며 유사점이 과연 공간에서 어떤 형태로 나타나는지를 확인해 본 결과 공간으로 전환되는 사고는 (대상 회전), (보조선 그리기), (입체도형 일부 만들기), (입체도형 안에 입체도형 만들기)의 형태로 나타나서 시각화하게 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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