• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2352-2360
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• 2011

In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.3244-3251
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• 2012

대형 해양구조물의 건설과 운영에서 중요한 항목 중의 하나가 재해위험도를 분석하고 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 수중터널의 건설과 운영 시에 발생할 수 있는 재해 위험요소를 도출하고 퍼지 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법으로 이러한 위험요소의 수준을 파악하고자 하였다. 재해 위험도로는 자연재해 위험도와 인적재해 위험도로 구분하고 이러한 위험도 항목들이 수중터널에 미치는 영향을 전문가 설문을 통하여 조사하였다. 조사된 전문가 설문결과 데이터를 퍼지 AHP 기법으로 분석하여 재해위험도를 각 위험요소별로 정량화하였다. 또한, 수중 터널과 교량, 해저터널, 침매터널의 재해위험도 수준을 분석하여 수중터널이 가지고 있는 고유의 재해위험도 수준을 평가하였다. 재해위험도에서는 쯔나미와 지진이 가장 위험도 인식수준이 높았고, 인적재해 위험도는 화재와 폭발의 위험도 인식이 높은 수준이었다. 또한, 수중터널은 침매터널에 비해서는 1.4배, 교량에 비해서는 3.2배 위험도 인식수준이 높은 것으로 조사되었다.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1131-1140
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• 2017

This study is concerned with a design methodology of optimized fuzzy clustering-based neural network classifier for classifying black plastic. Since the amount of waste plastic is increased every year, the technique for recycling waste plastic is getting more attention. The proposed classifier is on a basis of architecture of radial basis function neural network. The hidden layer of the proposed classifier is composed to FCM clustering instead of activation functions, while connection weights are formed as the linear functions and their coefficients are estimated by the local least squares estimator (LLSE)-based learning. Because the raw dataset collected from Raman spectroscopy include high-dimensional variables over about three thousands, principal component analysis(PCA) is applied for the dimensional reduction. In addition, artificial bee colony(ABC), which is one of the evolutionary algorithm, is used in order to identify the architecture and parameters of the proposed network. In experiment, the proposed classifier sorts the three kinds of plastics which is the most largely discharged in the real world. The effectiveness of the proposed classifier is proved through a comparison of performance between dataset obtained from chemical analysis and entire dataset extracted directly from Raman spectroscopy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.869-874
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• 2005

최근 제품 판매 활동에 있어서 보증수리기간 연장과 관련 부품의 품질을 중심으로 하는 서비스 경쟁이 치열해지고 있다. 이러한 서비스 경쟁에 관련된 변수들은 대부분 명확하지 않으며, 생산 현장의 전문 지식들이 요구되기 때문에, 제품 판매에 관련된 의사결정에 있어서 보다 정교한 도구들의 사용이 요청되고 있다. 이러한 문제들은 제품 서비스 분야에 국한된 것이 아니고, 금융 관련기관, 신용 평가 기관, 보험회사와 같은 조직 및 관련 연구자들에게도 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제에 관련하여 하나의 퍼지 전문가 시스템을 임베디드 프로그램으로 개발하기 위한 접근 방식을 나타내고, 구체적으로 자동차 판매 서비스 경쟁에 있어서 중요한 부분으로 등장하고 있는 보증수리기간 연장을 중심으로 하는 의사결정 시스템을 제공하는데 있다. 퍼지 전문가 시스템의 구축 도구로는 문제와 해의 상술이 우리에게 익숙한 수학적 표현이 가능하고 사용자 중심의 통합적인 환경을 제공하고 있는 MATLAB을 사용하고, 이것을 기존 회사의 응용 프로그램에 임베디드하기 위한 API 함수들을 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권3호
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• pp.226-238
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• 2007

본 논문은 연결 지배 집합에 속하는 노드들로 애드혹 망의 위상을 구성하는 완전 분산형 위상 제어 프로토콜을 제시한다. 제안한 프로토콜은 가능한 최소의 노드 수로 위상을 구성할 수 있게 하여 패킷 전송 시 발생하는 간섭을 줄일 수 있다. 제안한 프로토콜의 알고리즘 복잡도는 O(1)이다. 각 노드는 분산된 병렬 볼츠만 기계의 한 노드로서 동작한다. 이 볼츠만 기계의 목적 함수를 연결의 차수와 연결 지배 정도를 표현하는 두 개의 볼츠만 인수로 구성한다. 이 볼츠만 인수들을 정의하기 위해 두 개의 퍼지 집합을 정의한다. 하나는 연결 지배 노드로 이루어진 퍼지 집합이며, 다른 하나는 다중-링 위상 구성이 가능한 노드로 이루어진 퍼지 집합이다. 제안한 프로토콜은 이 두 퍼지 집합의 강한 원소 노드들을 애드혹 망의 클러스터 헤드로 선택한다. 모의 실험을 통해 패킷 손실율과 에너지 소비율 측면에서 제안 프로토콜이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.127-131
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• 2007

The control of electrical appliances residing in the home network can be accomplished via Internet with the UPnP expansion without modifying an existing UPnP. In this paper, we propose the Internet Gateway that consists of an UPnP IGD(Internet Gateway Device) DCP(Device Control Protocol) and an UPnP Bridge as a system to control electrical appliances of home network. UPnP IGD DCP is to enable the configurable initiation and sharing of Internet connections as well as assuring advanced connection-management features and management of host configuration service. It also supports transparent Internet access by non-UPnP-certified devices. UPnP Bridge searches for local home network devices by sending control messages, while control point of UPnP Bridge looks up devices of interest on the Internet, subsequently furnishing the inter-networking controlling among devices which belong to different home network systems. With our approach, devices on one home network can control home electrical appliances on the other home network via Internet through IGD DCP with control commands of UPnP.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.569-577
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• 2018

In this paper, with the aid of information which is included within data, preprocessing algorithm-based black plastic classifier is designed. The slope and area of spectrum obtained by using laser induced breakdown spectroscopy(LIBS) are analyzed for each material and its ensuing information is applied as the input data of the proposed classifier. The slope is represented by the rate of change of wavelength and intensity. Also, the area is calculated by the wavelength of the spectrum peak where the material property of chemical elements such as carbon and hydrogen appears. Using informations such as slope and area, input data of the proposed classifier is constructed. In the preprocessing part of the classifier, Principal Component Analysis(PCA) and fuzzy transform are used for dimensional reduction from high dimensional input variables to low dimensional input variables. Characteristic analysis of the materials as well as the processing speed of the classifier is improved. In the condition part, FCM clustering is applied and linear function is used as connection weight in the conclusion part. By means of Particle Swarm Optimization(PSO), parameters such as the number of clusters, fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized. To demonstrate the superiority of classification performance, classification rate is compared by using WEKA 3.8 data mining software which contains various classifiers such as Naivebayes, SVM and Multilayer perceptron.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.211-214
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• 2006

The outer race of the constant velocity(CV) joint is an important load-supporting automotive part, which transmits torque between the transmission and the wheel. The outer race is difficult to forge, because its shape is very complex and the required dimensional tolerances are very stringent. Therefore, the internet based shape inspection system is developed in this study to provide quick and accurate data through the easy control from users. Proposed system uses mechanical displacement sensors to measure the shape of CV joint that has six inner ball grooves, and commercially available Lab-View program is used to process measured data into the dimensional shape. Developed program provides a simple user interface that enables users real-time access of data measured from industrial production lines. Furthermore, it can exchange measured data via the internet between users and forging system operators. A java applet helped the system connection via internet. A data, IP access, is transmitted to the packet by TCP/IP. Our proposed system has many advantages over current measuring systems including fast and efficient data processing by real-time control, and system flexibility.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1060-1069
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• 2016

In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.