• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
• /
• pp.268-273
• /
• 2008

본 연구에서는 사용자 의도를 의도 범위(intention range)에 따라 정의하고, 이를 다양하게 변화시켜 반영한 인터렉티브 사운드 인스톨레이션을 제안한다. 사용자 의도는 요소(element), 부분(part), 전체(entire) 등의 다양한 계층 범위로 분류하여 정의되었다. 또한, 분류된 각 범위는 서로 소속/포함 관계로 정의되었다. 요소 의도를 반영하기 위해 우리는 사용자의 반응에 따라 색과 음이 인터렉티브하게 표시되는 Color note 라는 인터페이스를 제작하였다. 부분 의도를 반영하기 위해 요소 의도를 화성학 규칙으로 보정하기 위한 화성 정리 방법(HD)을 제안한다. 마지막으로 전체 의도는 요소 의도의 거시적 방향성으로써 추정된다. 추정 기법으로서 칼루엔-뢰브 변환(K-L Transform) 등과 같은 통계적 기법을 적용하였다. 제안한 인터페이스인 Color note와 다양한 기법들의 유효성을 확인하기 위해, 전시설치가 되었고, 다양한 사용자에게 평가 설문을 시행하였다. 또한, 전체 의도를 표현하기 위해 사용된 다양한 통계적 기법의 만족도를 조사하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제25권3호
• /
• pp.537-547
• /
• 2001

The paper proposes the fuzzy logic global approximate optimization strategies in optimal sizing of automotive A-pillar trim with rib structures for occupant head protection. Two different strategies referred to as evolutionary fuzzy modeling (EFM) and neuro-fuzzy modeling (NFM) are implemented in the context of global approximate optimization. EFM and NFM are based on soft computing paradigms utilizing fuzzy systems, neural networks and evolutionary computing techniques. Such approximation methods may have their promising characteristics in a case where the inherent nonlinearity in analysis model should be accommodated over the entire design space and the training data is not sufficiently provided. The objective of structural design is to determine the dimensions of rib in A-pillar, minimizing the equivalent head injury criterion HIC(d). The paper describes the head-form modeling and head impact simulation using LS-DYNA3D, and the approximation procedures including fuzzy rule generation, membership function selection and inference process for EFM and NFM, and subsequently presents their generalization capabilities in terms of number of fuzzy rules and training data.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
• /
• pp.171-181
• /
• 2000

지하공간 개발에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 안전한 터널시공에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 발생 가능한 터널의 붕락 사고의 특성을 조사하여 각종 터널의 붕락사고 유형을 파악하고, 이에 대한 구체적인 원인을 분석하였으며, 사례분석을 통해 터널 붕락의 주요 요인과 개략적인 대책도 함게 제시하였다. 또한, 국내·외 터널보강공법의 기준과 적용현황을 분석하여 세부적이고 합리적인 보강공법의 체계확립을 위한 기초를 마련하고자 하였다. 본 연구에서는 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법을 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과퍼지추론시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공법을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내·외 3곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공범과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 보강공법을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.

• 터널과지하공간
• /
• 제10권3호
• /
• pp.418-429
• /
• 2000

지하공간 개발에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 안전한 터널시공에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 발생 가능한 터널의 붕락 사고의 특성을 조사하여 각종 터널의 붕락사고 유형을 파악하고, 이에 대한 구체적인 원인을 분석하였으며, 사례분석을 통해 터널 붕락의 주요 요인과 개략적인 대책도 함께 제시하였다. 또한 , 국내ㆍ외 터널보강공법의 기준과 적용현황을 분석하여 세부적이고 합리적인 보강공법의 체계확립을 위한 기초를 마련하고자 하였다. 본 연구에서는 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법을 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과 퍼지추론 시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공법을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내ㆍ외 3 곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공법과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 보강공법을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.247-259
• /
• 2003

우리나라 조사업계에서는 전화조사의 방법론으로 성과 나이, 지역에 표본 수를 사전 지정하는 방식의 할당표집 (quota sampling)을 주로 쓰고 있다. 이러한 할당표집은 조사비용과 기간의 단축이라는 이점을 갖지만 이론적 타당성이 결여되어 있어 학문적으로는 받아들이기 어렵다. 때문에, 학계에서는 그 동안 수차례 임의표집(random sampling)에 근거한 전화조사를 조사업계에 요구해 왔다. 이에 응하여, (주)리서치 앤 리서치가 2002년 울산시장 선거예측 조사에 임의표집에 의한 전화조사를 실시하였다 본 사례연구는 이 자료를 심층적으로 재분석하여 임의표집에서의 재통화 및 응답자 임의선정 절차가 자료 질 및 최종 예측치에 주는 영향에 대하여 살펴볼 것이다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제29권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 1992

본 논문은 선박의 초기설계와 중앙단면 설계용 지식베이스 시스템을 개발하고 지식공학이 선체구조 설계 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 검토하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 첫째 구조설계에 적합한 지식베이스 전문가 시스템 개발용 도구(tool)인 E.1을 개발하였다. E.1은 C언어로 작성되었고 구조설계 과정을 효율적으로 뒷받침해주기 위해서 자동 반복 계산과 재추론 기능을 갖고 있다. 둘째 살물선의 초기설계시 주요치수 추정과 중앙단면 설계를 위한 지식베이스를 개발하였다. 이 지식베이스들은 통계적 경험식, 선급 규정, 경험적 지식 등을 rule, fact, table로 표현하여 구성하였다. 셋째 지식베이스의 추론을 통하여 중앙 단면 최적 설계 프로그램의 입력 자료를 생성하고 최적화 프로그램을 수행시키는 통합(hybrid) 시스템을 구축하였다. 넷째 보강판 설계용 지식베이스 시스템을 개발하기 위해 최적화 결과의 회귀분석을 이용하는 간이 설계법을 적용해 보았다. 이 시스템을 사용하여 살물선과 보강판의 설계과정을 보이고 그 결과를 검토해 보았다. 앞으로 E.I와 성능 개선과 더 우수한 지식베이스가 축적됨에 따라서 선체 구조설계에 사용되는 기존의 CAD 시스템의 성능이 크게 보완될 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
• /
• 제60권1호
• /
• pp.184-192
• /
• 2011

In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.126-135
• /
• 2002

The study is concerned with an approach to the design of new architectures of fuzzy neural networks and the discussion of comprehensive design methodology supporting their development. We propose an Adaptive Fuzzy Polynomial Neural Networks(APFNN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) and Self-organizing Networks(SON) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed AFPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and SON. The one and the other are considered as the premise and the consequence part of AFPNN, respectively. As the premise structure of AFPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation teaming rule. The parameters of FNN are refined(optimized) using genetic algorithms(GAs). As the consequence structure of AFPNN, SON is realized by a polynomial type of mapping(linear, quadratic and modified quadratic) between input and output variables. In this study, we introduce two kinds of AFPNN architectures, namely the basic and the modified one. The basic and the modified architectures depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of consequence structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the AFPNN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed AFPNN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권4호
• /
• pp.191-198
• /
• 2017

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.738-745
• /
• 2001

본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.