• 한국통신학회논문지
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• 제34권8A호
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• pp.633-639
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• 2009

IEEE 802.22 WRAN의 사용을 위해서는 TV 대역의 스펙트럼 센싱이 필수적이다. 그러나 WRAN의 센싱 요구조건을 만족하기 위해서는 긴 휴지 시간이 필요하고 쉐도윙 등의 환경적인 요인에 의해 기면허 사용자를 검출하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 협력 센싱을 통해 각 CPE의 센싱 요구 조건을 완화시키거나 스펙트럼 센싱의 신뢰성을 높인다. 일반적으로 협력 센싱은 k-out-of-N 규칙이 단순한 계산으로 인해 많이 사용된다. 그러나 이 방식의 경우 각 CPE의 SNR의 차이가 많은 경우 협력 센싱을 통해 얻은 센싱 성능이 가장 좋은 SNR을 가지는 CPE의 검출 성능보다 나쁘게 나타난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 각 노드의 SNR올 반영하여 데이터 퓨전을 수행하는 방법들이 제안되는데 본 논문에서는 새로운 확신 벡터를 이용한 데이터 퓨젼 방식을 제안하였으며 전산 모의 실험 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 검출 성능이 개선된 것으로 나타났다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.261-294
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• 1993

대부분의 규칙 기반 전문가 시스템에서 규칙의 갱신과 새로운 규칙의 추가가 다른 규칙에 영향을 주어서는 안된다. 이러한 원리를 규칙의 모듈성이라고 한다. 전문가 시스템에서 증거간의 관계를 알려고 할때, 기존의 전문가 시스템은 정보의 근원이 다른것으로 가정하고 믿음값을 갱신한다. 이러한 가정은 규칙의 모듈성을 위반하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙의 모듈성을 보장하는 베이지안 네트워크에 기반을 둔 Fuzzy Belief Network 를 제안한다. Fuzzy Belief Network을 구축하기 위해 노드와 링크 등을 정의하고, 각 노드에서 발생하는 자료의 융합 알고리즘과 자료를 융합한 결과인 믿음값을 모든 노드에 전달하는 확산 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권3호
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• pp.289-304
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• 2010

This paper proposes a novel scheme for cooperative spectrum sensing on distributed cognitive radio networks. A fuzzy logic rule - based inference system is proposed to estimate the presence possibility of the licensed user's signal based on the observed energy at each cognitive radio terminal. The estimated results are aggregated to make the final sensing decision at the fusion center. Simulation results show that significant improvement of the spectrum sensing accuracy is achieved by our schemes.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권5호
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• pp.577-584
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• 2009

Fusion of decisions in wireless sensor networks having flexibility on energy efficiency is studied in this paper. Two representative distributions, the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions, are used to model non-Gaussian noise channels. By incorporating noise channels into the parallel fusion model, the optimal fusion rules are represented and suboptimal fusion rules are derived by using a large signal-to-noise ratio(SNR) approximation. For both distributions, the obtained suboptimal fusion rules are same and have equivalent form to the Chair-Varshney fusion rule(CVR). Thus, the CVR does not depend on the behavior of noise distributions that belong to the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions. The simulation results show the suboptimality of the CVR at large SNRs.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1597-1600
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• 1991

In this paper, we describe a notion of sensor modeling method in multisensor data fusion using fuzzy set theory. Each sensor module is characterized by its fuzzy constraints to specific features of environment. These sensor fuzzy constraints can be imposed on multisensory data to verify their degree of truth and compatibility toward the final decision making. In comparison with other sensor modeling methods, such as probabilistic models or rule-based models, the proposed method is very simple and can be easily implemented in intelligent robot systems.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.49-57
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• 1999

퍼지 집합 이론과 신경망 이론의 융합은 퍼지논리 시스템의 최적 규칙 베이스를 얻기 위해 신경망을 적용하는 방향으로 주된 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근 방법은 신경망의 제한된 학습능력으로 인해 최적성의 한계는 여전히 극복되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 입출력 데이터로부터 최적의 규칙을 얻을 수 있는 Rough Set 이론과 뉴로-퍼지의 새로운 융합기법을 제안한 알고리즘을 생성된 규칙 베이스가 중첩되지 않기 때문에 기존의 FNN과 비교하여 더욱더 우수함을 냉장고의 온도추론 시스템에 적요하여 검증하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.152-158
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• 2015

We consider the problem of designing independently operating local quantizers at nodes in distributed estimation systems, where many spatially distributed sensor nodes measure a parameter of interest, quantize these measurements, and send the quantized data to a fusion node, which conducts the parameter estimation. Motivated by the discussion that the estimation accuracy can be improved by using the quantized data with a high probability of occurrence, we propose an iterative algorithm with a simple design rule that produces quantizers by searching boundary values with an increased likelihood. We prove that this design rule generates a considerably reduced interval for finding the next boundary values, yielding a low design complexity. We demonstrate through extensive simulations that the proposed algorithm achieves a significant performance gain with respect to traditional quantizer designs. A comparison with the recently published novel algorithms further illustrates the benefit of the proposed technique in terms of performance and design complexity.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9A호
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• pp.719-726
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• 2009

인지 무선(cognitive radio) 시스템은 스펙트럼 감지(spectrum sensing) 과정을 통하여 주 사용자(primary user)의 출현 여부를 판단하는데, 스펙트럼 감지와 데이터 전송을 동시에 수행하기는 어렵기 때문에 통상적으로 스펙트럼 감지와 데이터 전송을 번갈아 가면서 실시한다. 이런 시스템 구조에서 협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing)를 함께 사용할 때 부 사용자의 데이터 전송량을 최대로 할 수 있는 스펙트럼 감지 시간 및 그에 따른 최대 전송 용량에 대한 연구 결과가 이미 발표된 바 있다. 하지만 이 결과는 개별 부 사용자 단말과 융합 센터 사이에 이상적인 전송 채널을 전제로 한 것이어서 전송 오류에 따른 영향을 반영하고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 부 사용자와 융합 센터간의 데이터 전송 환경을 이진 대칭 채널(binary symmetric channel)로 모델링한 후, 부 사용자가 확보할 수 있는 전송 용량과 이를 최대로 하는 스펙트럼 감지 시간을 분석하였다. 분석 결과 AND 융합 규칙을 사용하는 경우가 OR 융합 규칙을 사용하는 경우보다 전송 오류로 인한 전송 용량(throughput)의 손실이 작은 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.304-309
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• 1999

In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.296-301
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• 1998

The Rough Set theory suggested by Pawlak in 1982 has been useful in AI, machine learning, knowledge acquisition, knowledge discovery from databases, expert system, inductive reasoning. etc. The main advantages of rough set are that it does not need any preliminary or additional information about data and reduce the superfluous informations. but it is a significant disadvantage in the real application that the inference result form is not the real control value but the divided disjoint interval attribute. In order to overcome this difficulty, we will propose approach in which Rough set theory and Neuro-fuzzy fusion are combined to obtain the optimal rule base from lots of input/output datum. These results are applied to the rule construction for infering the temperatures of refrigerator's specified points.