• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.549-553
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• 2002

본 논문은 전문학술 인력을 자동으로 순위를 매겨 선정하는 지식기반 퍼지 다중 규칙을 제시하고 있다 이를 위하여 학술전문가 선정에 대한 추론규칙을 만들고 다중퍼지 규칙에 대한 최대-최소 추론 및 선정기준에 따라 동적으로 선정기준이 적용되는 방안을 제시하며 이를 위한 시뮬레이션 모델을 구현하고 있다. 본 제안은 학술전문가 선정의 자동화, 공정성, 신뢰성 등을 제공하여 준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.35-43
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• 2001

이 논문에서는 WBI(Web-Based Instruction) 시스템의 영역 독립적인 학습자 모듈을 구축하는데 있어 핵심이 되는 요소를 영역 전문가가 쉽게 입력할 수 있도록 하기 위하여 퍼지이론의 언어 변수 개념을 도입한 학습자 응답 진단 공식을 제안한다. 또한 학습자의 인지 상태를 추론하는 규칙을 영역 전문가가 언어변수를 입력하여 구축할 수 있도록 하고 이 규칙을 이용하여 학습자의 인지 상태를 추론할 수 있도록 학습자 모듈을 설계한다.

• 한국해양공학회지
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• 제12권3호통권29호
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• pp.96-102
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• 1998

This paper presents to create a SAC(Sectional Area Curve) using an ANFIS(Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System). First, it defines SACs of parent ships by using a B-spline approximation and a genetic algorithm and accumulates a database about SAC's control points. Second, it learns an ANFIS from parent ship data, which are related with principal dimensions and SAC's control points. This process is to model an ANFIS for SAC inferreice. When an ANFIS modeling is completed, we can determine a SAC through an ANFIS inferring.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.317-320
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• 2011

현재 고층 빌딩의 규모가 대형화, 고층화 되어감에 따라 엘리베이터 시스템의 성능 향상 연구가 활발히 추진되며, 엘리베이터 시스템의 성능향상은 모든 이용자들이 현재 층에서 목적 층까지 최대한 신속하게 이동할 수 있도록 서비스향상을 목적으로 한다. 요즘은 하나의 승장에 여러 개의 엘리베이터가 부속되어 상호협조적인 운행으로 이용자들의 대기시간을 극소화 하고 있으나 제한적인 조건에서 융통성 있는 퍼지 시스템을 적용한다면 에너지 절감과 경우에 따라 대기시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 현재 층수와 층과의 거리를 검출하여 퍼지기법을 이용하여 손실 여부를 판단 후, 기존의 엘리베이터보다 효율적인 방법을 제안한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.64-68
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• 1995

미세드릴가공은 최근의 공업제품의 소형 경량화 추세로 인해 수요가 급증하고 있으나 가공시에 있어서 많은 난 점이 존재 하기 때문에 강도 높은 가공기와 숙련된 가공전문가를 필요로 한다. 본 연구에서는 미세드릴가공을 수행하기 위해 우선 절삭상태 검출방법으로써 실용적이고 가공상황에 간섭을 일으키지 않는 주축용 모터의 전류 값을 이용하며 제어기 설계를 위해 퍼지추론과 유전알고리즘 이론을 도입한다. 이러한 지능형 가공방법을 미세 드릴가공에 구현하기 위해서 오프라인으로 안정한 가공조건을 초기화한 다음 퍼지제어기를 이용하여 일정한 절삭력을 유지할 수 있도록 실시간으로 이송속도를 제어하며 가공상황 변동에 따른 적절한 퍼지규칙을 자기 동조하는 최적화 알고리즘을 제안한 후 실제가공을 통하여 미세드릴가공의 특성과 제어기의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.305-308
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• 2005

본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.11-18
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• 2014

본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법에 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.