• ETRI Journal
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• 제41권5호
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• pp.684-695
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• 2019

In a cloud environment, performance degradation, or even downtime, of virtual machines (VMs) usually appears gradually along with anomalous states of VMs. To better characterize the state of a VM, all possible performance metrics are collected. For such high-dimensional datasets, this article proposes a feature extraction algorithm based on unsupervised fuzzy linear discriminant analysis with kernel (UFKLDA). By introducing the kernel method, UFKLDA can not only effectively deal with non-Gaussian datasets but also implement nonlinear feature extraction. Two sets of experiments were undertaken. In discriminability experiments, this article introduces quantitative criteria to measure discriminability among all classes of samples. The results show that UFKLDA improves discriminability compared with other popular feature extraction algorithms. In detection accuracy experiments, this article computes accuracy measures of an anomaly detection algorithm (i.e., C-SVM) on the original performance metrics and extracted features. The results show that anomaly detection with features extracted by UFKLDA improves the accuracy of detection in terms of sensitivity and specificity.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2010

This paper presents a new feature extraction technique, correlation coefficient and Manhattan distance (MD) based method for recognition of rotated object in an image. This paper also represented a new concept of intensity invariant. We extracted global features of an image and converts a large size image into a one-dimensional vector called circular feature vector's (CFVs). An especial advantage of the proposed technique is that the extracted features are same even if original image is rotated with rotation angles 1 to 360 or rotated. The proposed technique is based on fuzzy sets and finally we have recognized the object by using histogram matching, correlation coefficient and manhattan distance of the objects. The proposed approach is very easy in implementation and it has implemented in Matlab7 on Windows XP. The experimental results have demonstrated that the proposed approach performs successfully on a variety of small as well as large scale rotated images.

• 서비스연구
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• 제7권4호
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• pp.51-68
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• 2017

핀테크는 금융 문맹 퇴치 및 투자, 소매 금융, 그리고 비트코인 (bitcoin)과 같은 암호 화폐 등 혁신적인 정보기술을 활용한 새로운 금융 서비스 분야이다. 특히 온라인/모바일 시스템이 오프라인 금융 시스템을 대체하면서 제 3 자 온라인 지불 서비스가 빠르게 성장하고 있다. 한편, 시스템 품질 및 사용자 태도는 제 3 자 지불 서비스 사용을 유도하는 핵심 요인이지만 이러한 요인의 중요성에 대한 인식은 국가마다 상이할 수 있다. 본 연구의 목적은 기술의 수용과 사용에 대한 통합 이론 (UTAUT2)을 바탕으로 중국과 한국의 제3자 온라인/모바일 지불 서비스 채택 요인이 어떻게 다른 지를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 계층분석과정(analytic hierarchy process: AHP), 퍼지 집합 및 TOPSIS를 활용하여 제 3 자 온라인/모바일 지불 시스템 채택 요인들을 파악하고 상대적인 중요도를 평가하고자 한다. 분석 결과 중국인의 경우 가격이 채택 의도에 가장 큰 영향을 미치는 반면, 한국인의 경우 지각된 신뢰가 채택 의도에 가장 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었으며 하위 기준에서도 역시 중국과 한국에 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.14-22
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• 2001

필기체 숫자는 개인에 따라 필체가 매우 다양하므로 단일 특징과 단일 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식을 수행할 경우 높은 인식률을 얻기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 복합 특징과 결합 인식기를 사용하여 필기체 숫자 인식의 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 인식률의 향상을 위해, 먼저 상호 보완적인 특징들-방향특징, 교차점특징, 망특징-을 선정하고 이를 사용하여 숫자영상의 전역적 및 국부적 특징을 갖는 세 종류의 새로운 복합 특징을 구성한다. 그리고 패턴 인식기로는 세 개의 신경회로망 분류기를 퍼지 적분으로 결합한 결합 인식기를 사용한다. 본 인식기의 성능 평가를 위해 Concordia 대차의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 97.85%의 인식률을 달성하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권3호
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• pp.249-271
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• 2014

This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.68-74
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• 2014

이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 6개의 특징점을 이용하는 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템을 제안한다. 특징 추출부를 포함하는 초기 네트워크의 구성은 Levenberg-Marquardt 기반의 학습방법이 사용되며, 따라서 특징 추출부 결정에 있어서 경험적 요소를 배재시킬 수 있다. 또한 새로운 사용자에 대한 적응 네트워크를 구성하기 위해서 개선된 보상함수를 가지는 Q-학습과, 비지도 퍼지 신경망 모델을 사용하였다. Q-학습을 통해서는 개인 사용자에 대해 분리도가 좋은 특징벡터를 얻을 수 있는 가버필터 세트를 얻을 수 있으며, 퍼지 신경망을 통해서는 사용자의 얼굴변화에 맞게 인식기를 변화시킬 수 있다. 따라서 제안된 시스템은 사용자의 얼굴변화를 따라갈 수 있는 좋은 적응 성능을 보이고 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.500-509
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• 2003

토지 투기는 공간상에서 발생하는 것이며, 본 연구의 목적은 공간적 시각에서 토지투기를 해석하여 토지 투기 발생 가능 지역들에 대한 효과적인 의사결정을 수행하고자 하는 데에 있다 이 때, 공간적 해석의 초점은 공간 연속성의 인식과 공간 상관성의 고려라는 2가지 측면에 두었다. 먼저, 공간 연속성을 인식하기 위해 퍼지 집합을 사용하여 모든 지역에 0-1사이의 값을 부여하였고. 공간 상관성을 고려하기 위해 국지적 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 이 두 가지 방법을 효율적으로 통합하여 대상 지역 내에서 토지 투기에 대한 효율적인 의사결정들 하기 위한 방안으로 컴퓨터 기반의 의사결정지원 도구 중 하나인 공간 전문가지원 시스템을 도입하였다. 이 후, 사례 분석으로 서울ㆍ경기 지역의 2001년 토지 투기 발생에 대한 의사 결정을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-8
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 논리 기반의 유전자 알고리즘(GA)과 의미 벡터 확장 기술을 이용한 문서 클러스터링 시스템을 제안한다. GA에 관련된 여러 논문에서 이미 알려졌듯이 GA알고리즘의 성공 여부는 군체의 다양성과 수렴하는 능력에 따라 결정된다. 이러한 두 인자 사이의 영향력을 조절하기 위하여 우리는 퍼지 논리 기반의 연산자를 사용한다. 전통적인 문서 클러스터링 알고리즘에서 문서를 나타내기 위한 가장 일반적이고 직선적인 방법은 벡터 공간 모델이다. 그러나 이 방법은 다차원 특징 공간의 원인이 될 뿐만 아니라, 클러스터링의 정확성에 영향을 미칠 수 있는, 단어 간의 의미상 관계성을 무시한다. 본 논문에서는 LSA를 사용하여 문서를 관련되는 의미상의 벡터 개념으로 확장시킨다. 또한 이것은 벡터의 크기를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘을 테스트하기 위하여 20개의 뉴스 그룹과 로이터 데이터를 사용했다. 제안된 방법은 문서를 표현하는 다양한 환경에서 일반적인 GA보다 더 나은 결과를 보여준다.