• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2414-2434
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• 2015

Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.907-913
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• 2004

일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건 내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 된 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠는 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.837-843
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• 2001

본 논문은 사용자의 관심 내용을 포함하는 소수 문서들로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 대표 용어들의 추출 방법에서는 우선 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 초기 대표 용어들을 선택한 수 예제 문서 내에서의 이들 용어들과 후보 용어들의 발생 빈도의 유사성을 이용하여 가중치를 재산정하고 대표 용어들을 자동 확장하였다. 제안 방법의 성능은 초기 대표 용어들을 선책하는 방법에 의해 영향을 크게 받는다. 따라서 문서집합에서 대표 용어를 추출하는 문제는 불확실성을 내포하고 있으므로 이러한 문제 해결에 효과적인 퍼지 추론을 초기 대표 용어의 선택 방법에 적용하였다. 본 논문에서 다루는 문제는 문서 집합의 중심 벡터를 계산하는 것으로 볼 수가 있다. 성능 평가를 위해 기존의 대표적인 Rocchio 알고리즘과 Widrow-Hoff 알고리즘과의 문서 분류 실험을 하였다. 실험 결과 우수한 성능을 보여줌으로서 제안 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.439-444
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• 2016

품질에 대한 정의는 계속 진화하고 있다. 최근 들어서는 고객관점의 품질을 중시하며 고객의 잠재적 요구를 얼마나 잘 충족시키고 있는가에 대한 관심이 커지고 있다. 카노가 제안한 2차원적 품질의 개념은 고객만족에 중요한 품질속성을 발견하는 데 유용한 프레임워크를 제공하며 제품 및 서비스 개발을 위해 널리 적용되고 있다. 카노모델은 제품 및 서비스 품질요소를 매력적, 일원적, 필수적, 무관심, 그리고 역 품질요소로 구분한다. 그 중 매력적 요소를 발견하는 것은 고객만족의 효과적인 달성에 중요하다. 하지만 카노가 제시한 분류방법은 고객의 애매하고 복잡한 생각을 다루는 데 한계가 있다. 고객응답에는 그 자체로 불확실성과 불완전성이 포함되기 때문이다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 퍼지기법을 이용한 품질요소 분류절차를 제시한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 고객의 다양한 반응을 수용하는 데 효과적이며 잠재적 요구를 식별하는 데에도 유용한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.207-213
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.155-183
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• 2008

지금까지 정보시스템 감리의 주된 초점은 개발된 시스템에 포함된 에러나 기능상의 문제점을 찾기 위한 관리적이고 통제적인 입장에 맞춰져 있었다. 그러나 감리의 최종 목적은 보다 나은 정보서비스 제공을 통해 조직의 장기적 건전성 확보를 위한 의사결정을 내리는데 도움을 주기 위한 것이다. 정보시스템감리 관련 당사자는 감리의뢰그룹, 감리그룹, 피감리 그룹의 세 구릅으로 구분할 수 있고, 각 그룹은 감리에 대해 서로 다른 이해관계와 관점을 가질 수 있다. 그러나 현재 시행중인 일반적 감리행태는 이러한 각 그룹 간의 관점 차이를 인정하지 않고, 주로 관리적인 관점에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점 개선을 위해 각 그룹의 서로 다른 특성을 고려한 새로운 시스템 감리평가 기준을 제안하였고, 그 기준에 따른 평가를 시행하였으며, 그 결과의 정당성을 과학적인 방법으로 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보시스템 감리와 관련된 이해당사자들을 세 그룹으로 나누고, 그들 간에 서로 다른 평가기준을 개발하였다. 둘째, 정보시스템 감리를 통제적(관리적) 관점 이외에 서비스적 관점에서 재정작 하였다. 셋째, 개발된 지표에 따라 다양한 기법을 이용하여 개발된 지표의 정당성 화인과 함께 각 항목에 대한 중요도(비중)를 그룹별로 계량화하였다. 넷째, 퍼지이론을 이용하여 설문에 대한 모호성을 최소화하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 향후 유사 프로젝트나 감리 수행 시 참고자료로 사용될 수 있으며, 무엇보다 감리 서비스의 만족도 향상을 위한 새로운 지표의 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.425-432
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• 2017

현재 추천 시스템은 실제 사용자가 선호하는 항목을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 항목을 추천하는지 알 수 없다는 문제와 사용자들이 매우 적어 적합한 항목을 추천할 수 없는 데이터 희소성 문제, 새로운 사용자들이 유입됨에 따라 사용자들이 만족하는 항목을 추천하기 위해 시스템의 성능이 저하되는 Cold-Start 문제 등이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 불확실한 상황이나 문제들을 반영할 수 있는 퍼지-계층적 분석(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)과 주어진 항목들을 비슷한 항목들끼리 모으는 데이터 군집화 알고리즘을 활용하여 사용자들에게 만족할 수 있는 영화를 추천하기 위한 시스템을 구현하였다. 61명을 대상으로 영화 선호도에 대한 설문 조사를 실시한 데이터를 본 시스템에 적용한 결과 Fuzzy-AHP 기법을 통해서 데이터 희소성 문제를 해소할 수 있었으며, 또한 데이터 군집화 알고리즘을 통해 새로운 사용자들이 유입되어도 사용자에게 적합한 항목이 추천되었음을 확인할 수 있었다. 향후 노이즈 데이터나 아웃라이어(Outlier) 데이터를 걸러낼 수 있는 밀도 기반 클러스터링에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.261-274
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• 1997

기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1719-1728
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• 2017

Recent concerns about environmental conditions have triggered the growing interest in using green energy resources. These sources of energy, however, bring new challenges mainly due to their uncertainty and intermittency. In order to alleviate the concerns on the penetration of intermittent energy resources, this paper investigates impacts of realizing demand-side potentials. Among different demand-side management programs, this paper considers demand response wherein consumers change their consumption pattern in response to changing prices. The research studies demand response potentials from different load sectors on generation system well-being. Consumers' sensitivity to time-varying prices is captured via self and cross elasticity coefficients. In the calculation of well-being indices, sequential Monte Carlo simulation approach is accompanied with fuzzy logic. Finally, IEEE-RTS is used as the test bed to conduct several simulations and the associated results are thoroughly discussed.