• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-71
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• 2006

공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.

• 대한한의진단학회지
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• 제19권3호
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• pp.141-149
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• 2015

Objectives Recently the fuzzy logic is widely used in the decision making, identification, pattern recognition, optimization in various fields. In this study, we propose the fuzzy logic as the objective method of distinguishing hot and cold, the basis of diagnosis in Korean medicine. Methods We developed fuzzy inference system to distinguish whether the subjects had hot or cold. The cold and hot questionnaire of Korean traditional university textbook, the pulse rate and the DITI value of face used in the system. These three kinds of information were defined as 'fuzzy sets,' and 54 fuzzy rules were established on the basis of clinical practitioners' knowledge. The fuzzy inference was performed by using the Mamdani's method. To evaluate the usefulness of the fuzzy inference system, 200 cases of data measured in the Woosuk university hospital of oriental medicine were used to compare the determining hot, normal, cold results obtained from the experts and from the proposed system. Results As a result, 100 cases of "cold", 54 cases of "normal", and 34 cases of "hot" were matched between the experts and the proposed system. This fuzzy system showed the conformity degree of 94%(${\kappa}=0.853$). Conclusions In this study, we could express the process of distinguishing hot-cold using the fuzzy logic for objectification and quantification of hot-cold identification. This is the first study that introduce a fuzzy logic for distinguish pattern identification. The degree of the heat characteristic of the patients inferred by this system could provide a more objective basis for diagnosing the hot-cold of patients.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.32-41
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• 1994

LPC열로 구성된 음성패턴의 주파수변동을 해결하기위해 LPC와 스펙트럼, LPC차수와 스펙트럼의 관계를 고찰하여 새로운 형태의 멤버쉽함수를 제안하였다. 또한, 시간변동을 해결하기위해서는 음성구간을 여러구간으로 등간격분할하는 다구간 등분할법을 사용하였으며, 이때 오인식은 주로 동일음절이 같은 발성위치에 있을때 발생되었다. 이러한 오인식을 줄이기위해 제안된 멤버쉽함수로 퍼지추론한뒤 구간별 확신도에 가중치를 부여하고, 세번째후보까지를 인식대상으로 하는 판정알고리즘을 제안하였다. 본 방법의 타당성을 검증하기위해, DDD지역명 28개를 대상으로 인식실험한결과, 삼각형멤버쉽함수에 의한 퍼지추론은 $92.0\%$, 삼각형멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $92.9\%$, 제안된 멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $93.8\%$의 인식률을 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.145-158
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• 2016

철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.173-185
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• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.248-259
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• 2001

이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제25권4호
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• pp.545-553
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• 2020

Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3301-3318
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• 2016

Online social networks (OSNs) have changed the way people communicate with each other. An OSN usually encourages the participants to provide personal information such as real names, birthdays and educational background to look for and establish friendships among them. Some users are unwilling to reveal personal information on their personal pages due to potential privacy concerns, but their friends may inadvertently reveal that. In this work, we investigate the possibility of leaking personal information on Facebook in an unintentional and involuntary manner. The revealed information may be useful to malicious users for social engineering and spear phishing. We design the inference methods to find birthdays and educational background of Facebook users based on the interactions among friends on Facebook pages and groups, and also leverage J-measure to find the inference rules. The inference improves the finding rate of birthdays from 71.2% to 87.0% with the accuracy of 92.0%, and that of educational background from 75.2% to 91.7% with the accuracy of 86.3%. We also suggest the sanitization strategies to avoid the private information leakage.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.23-34
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• 1991

본 논문에서는 fuzzy 추론에 의한 중복물체인식에 관해 연구하였다. 영상은 다각형 근사방법을 이용하여 선형선소들의 집합으로 변환되었으며 각 선형선소는 물체의 경계점으로부터 추출된 국부특징점으로 구성되었다. 또한 추출된 특징량을 정보의 불확실성을 나타내는 fuzzy 개념과 대응시킨 fuzzy화 데이터로 나타내었으며, 미지영상에 있어서 모델의 인식은 모델영상으로 부터 생성된 생성규칙을 이용하여 fuzzy 추론에 의해 이루어졌다. 실험을 통하여 불확실성의 정도 변화에 따른 인식 결과의 변화를 고찰하였으며, 120개의 모델이 포함되어 있는 30개의 미지영상에 대해 92.5%의 인식률을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.84-90
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• 2009

본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.