• 한국추진공학회지
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• 제17권2호
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• pp.71-83
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• 2013

항공기 가스터빈의 운용율을 극대화 하고 정비 비용을 최소화하기 위해 최근 모델기반방법이나 인공지능방법을 이용한 첨단상태진단기법들을 적용하고 있다. 이 진단 방법들 중 비선형 GPA방법과 유전자 알고리즘을 이용한 엔진 진단방법들이 선형 GPA, 퍼지 로직 및 신경망 이론 등의 타 방법들에 비해 장점을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이에 본 연구에서는 항공기용 AE3007H 터보팬엔진의 상태진단에 비선형 GPA기법과 유전자 알고리즘을 적용한 후 비교를 통해 센서 노이즈와 바이어스가 있는 경우 유전자 알고리즘이 보다 우수한 진단 기법임을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.217-222
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• 2011

Genetic algorithms are one of the most important methods used to solve the Traveling Salesman Problem. Therefore, many researchers have tried to improve the Genetic Algorithm by using different methods and operations in order to find the optimal solution within reasonable time. This paper intends to find a new approach that adopts an improved genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem, and compare with the well known heuristic method, namely, Kohonen Self-Organizing Map by using different data sets of symmetric TSP from TSPLIB. In order to improve the search process for the optimal solution, the proposed approach consists of three strategies: two separate tour segments sets, the improved crossover operator, and the improved mutation operator. The two separate tour segments sets are construction heuristic which produces tour of the first generation with low cost. The improved crossover operator finds the candidate fine tour segments in parents and preserves them for descendants. The mutation operator is an operator which can optimize a chromosome with mutation successfully by altering the mutation probability dynamically. The two improved operators can be used to avoid the premature convergence. Simulation experiments are executed to investigate the quality of the solution and convergence speed by using a representative set of test problems taken from TSPLIB. The results of a comparison between the new approach using the improved genetic algorithm and the Kohonen Self-Organizing Map show that the new approach yields better results for problems up to 200 cities.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1429-1434
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• 2017

기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.183-188
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• 2013

객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.845-858
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• 2020

This paper proposes a modified end-to-end secure low energy adaptive clustering hierarchy (ME-LEACH) algorithm for enhancing the lifetime of a wireless sensor network (WSN). Energy limitations are a major constraint in WSNs, hence every activity in a WSN must efficiently utilize energy. Several protocols have been introduced to modulate the way a WSN sends and receives information. The end-to-end secure low energy adaptive clustering hierarchy (E-LEACH) protocol is a hierarchical routing protocol algorithm proposed to solve high-energy dissipation problems. Other methods that explore the presence of the most powerful nodes on each cluster as cluster heads (CHs) are the sparsity-aware energy efficient clustering (SEEC) protocol and an energy efficient clustering-based routing protocol that uses an enhanced cluster formation technique accompanied by the fuzzy logic (EERRCUF) method. However, each CH in the E-LEACH method sends data directly to the base station causing high energy consumption. SEEC uses a lot of energy to identify the most powerful sensor nodes, while EERRCUF spends high amounts of energy to determine the super cluster head (SCH). In the proposed method, a CH will search for the nearest CH and use it as the next hop. The formation of CH chains serves as a path to the base station. Experiments were conducted to determine the performance of the ME-LEACH algorithm. The results show that ME-LEACH has a more stable and higher throughput than SEEC and EERRCUF and has a 35.2% better network lifetime than the E-LEACH algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제10권2호
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• pp.37-48
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• 1994

In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.17-31
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• 2006

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.199-208
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• 2023

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.