• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.303-317
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• 2002

In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.232-237
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• 2007

본 논문에서는 고유벡터법과 평가기준의 관련성 평가에 의한 퍼지종속관계를 이용하여 농협지점의 조직구성원의 업무수준을 결정하는 모델을 제시하고자 한다. 업무수준평가를 위한 평가기준은 두 그룹, 즉 농협에서 이루어지는 업무그룹과 이 업무를 하기 위해 필요로 하는 업무요구사항 그룹으로 나뉘어진다. 연구방법으로서는 업무그룹에 대한 가중치, 이행정도 및 신뢰도, 업무요구사항에 대한 항목별 가중치, 이행정도, 신뢰도, 업무그룹과 업무요구사항간의 관련성을 이용하여 현재의 농협지점의 조직구성원의 업무수준을 평가하므로서 농협지점 전체의 업무수준을 평가할 수 있도록 하였다. 이것은 각 지점의 업무수준을 동일하게 보고 각 지점을 평가하여 순위를 내고 있는 현재의 평가방법에 개선의 여지가 있음을 보여주는 것으로서 농협 및 이와 유사한 업체의 조직구성원, 부서 및 지점의 평가시 많이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.40-47
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• 2009

최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.135-147
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• 2001

본 연구에서는 퍼지신경망을 이용한 기업부실예측모형을 제안한다. 신경망은 탁월한 학습능력을 가진 것으로 알려져 있으나, 잡음이 심한 재무자료에 대해서는 종종 일관되지 못하고 기대에 미치지 못하는 예측성과를 보인다. 이는 연속형의 형태를 지닌 독립변수와 과다한 양의 원자료로부터 예측에 필요한 일정한 패턴을 찾기가 어렵기 때문이다. 이러한 문제점은 예측모형에서의 독립변수와 종속변수간의 인과관계를 신경망이 용이하게 찾아낼 수 있도록 독립변수의 형태를 변환함으로써 해결한 수 있다. 이러한 해결방법의 하나는 기존 신경망에 퍼지집합의 개념을 적용하여 신경망 학습에 사용될 자료를 퍼지화하고 이를 신경망에 학습시키는 것이다 입력자료를 퍼지화 함으로써 정보의 손실 없이도 신경망이 자료 내의 복잡한 관계를 용이하게 학습하는 것이 가능하다. 본 연구에서 제안된 퍼지신경망을 기업부도예측에 적용한 결과, 퍼지신경망이 기존의 신경망보다 우월한 예측성과를 나타내었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.602-611
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• 2004

본 논문에서는 속도 오차의 최소화와 안정된 응답 특성을 가진 선형 영구자석형 동기 전동기를 이용한 시스템을 구성하기 위해서 속도 오차와 속도 오차의 미분항을 입력 변수로 하고 PI 룩업-테이블(look up table)을 이용한 퍼지(fuzzy) 기반 자기동조(self-tuning) PI 속도 제어기를 제안 하였다. 부하가 변동되는 제어 환경이나 시스템에 비선형성 외란이 가해지는 경우, 고정된 최초의 이득 설정 또는 NC 공작기에서 사용되는 속도에 따른 가변이득 조절 방식만으로는 원하는 제어특성을 기대하기가 어렵다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해서 기존의 고정이득 방식 및 속도 변동량에 따른 가변이득 방식을 제안한 방식과 시뮬레이션 및 4상한 운전 실험을 통해 비교함으로써 제안된 방식이 기존의 방식들보다 안정되고 빠른 속도 응답특성을 가짐을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.69-78
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.709-716
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• 2004

최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 특정 도메인 정보들을 효율적으로 구축하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 통계 사서함 구축을 위한 퍼지 필터링 객체 관련성 기법을 제안한다 제안된 기법은 S-cut을 이용하여 문서 객체들을 그룹화하기 위해 RelCRO( $D_{omain}$, Gi), RelSRO( $D_{omain}$, Gi), FAS를 이용한다. 또한 제안된 기법의 성능을 알아보기 위해 1600개의 멀티미디어 타입정보를 이용하여 실험을 수행하고 랜덤 키, OGM, 그리고 제안된 방법을 비교 분석한다. 그 결과 제안된 방법의 성능이 보다 효율적임을 보인다.

• 전기학회논문지P
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• 제58권3호
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• pp.249-256
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• 2009

The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control (FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, FLC and ANN controller.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.55-61
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• 1998

CAI(Computer Aided Instruction)에서 학습의 데이터가 되는 교재의 학습 순서는쉬운 항목에서 어려운 항목의 순번으로 나열되어 있다. 학습자는 반드시 이 순서대로 학습하는 것은 아니다. 실제는 항목간의 전후를 시행착오 하면서 학습을 하고 있다. 본 논문에서는 지적 CAI(Intelligent CAI : ICAI) 학습으로 항목에 대한 이해도를 퍼지성의 시행착오로학습시켜 구조화된 학습을 퍼지 추론에 의해 모델화 한다. 방법으로는 각 항목간의 순서관계에 의해 학습과 이해의 차이를 고려하여 퍼지 추론 규칙에 의해 학습의 모델을 정식화했다. 추론 규칙을 간략화 하여 CAL 시스템의 처리로 시행착오의 학습을 제안한다.